这次真的是最后一次了!第三次滚Python的基础。走了太多弯路。认真一点!菜鸟!

教程

  • 转义字符 \

可以转义很多字符,比如\n表示换行,\t表示制表符,字符\本身也要转义,所以\\表示的字符就是\

  • '''...'''的格式表示多行内容

  • 用全部大写的变量名表示常量(编写习惯)

  • ASCII编码和Unicode编码的区别:ASCII编码是1个字节,而Unicode编码通常是2个字节。

  • 在字符串内部,%s表示用字符串替换,%d表示用整数替换,有几个%?占位符,后面就跟几个变量或者值,顺序要对应好。如果只有一个%?,括号可以省略。

  • >>> '%2d-%02d' % (3, 1)
    
    ' 3-01'
  • %%来表示一个%

  • 字符串用%s,数字用%d

列表:list []

  • Python内置的一种数据类型是列表。

  • list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。

  • list中索引值为[-1], 是最后一个元素

  • list是一个可变的有序表,所以可以增-(append)插-(insert)删-(pop)改-(直接赋值)

  • list里面的元素的数据类型可以不同

  • list元素也可以是另一个list或tuple //利用多维数组去取元素,tuple不可更改

元组:tuple ()

  • 另一种有序列表

  • tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改

  • 只有1个元素的tuple时,也会加一个逗号,,以免你误解成数学计算意义上的括号

  • tuple元素也可以是另一个tuple或list //这个时候这个元素就可以满足list的修改等方法了

条件判断和循环

  • 条件判断

if <条件判断1>:
<执行1>
elif <条件判断2>:
<执行2>
elif <条件判断3>:
<执行3>
else:
<执行4>
  • 循环有两种:1.for...in循环 2.while循环

  • Python提供一个range()函数,可以生成一个整数序列 //range(5)生成的序列是从0开始小于5的整数

  • while循环,只要条件满足,就不断循环,条件不满足时退出循环

raw_input

  • raw_input()读取的内容永远以字符串的形式返回,把字符串和整数比较就不会得到期待的结果,必须先用int()把字符串转换为我们想要的整型

dict

  • Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度

  • 一个key只能对应一个value

  • 字典还有个get方法

  • 一般都是通过Key去找到对应的value,操作不可逆

  • 要删除一个key,用pop(key)方法,对应的value也会从dict中删除

  • dict的key必须是不可变对象

*这是因为dict根据key来计算value的存储位置,如果每次计算相同的key得出的结果不同,那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法(Hash)

Set

  • set和dict类似,也是一组key的集合,但不存储value。由于key不能重复,所以,在set中,没有重复的key。

  • add(key)和remove(key)方法

  • set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合,因此,两个set可以做数学意义上的交集(&)、并集(|)等操作

函数

Python内置函数

  • 可以把函数名赋给一个变量,相当于给这个函数起了一个“别名”

  • 默认参数必须指向不变对象 (不要用list等可变的作为默认参数)

  • 可变参数(*args) //可定义一个列表或元祖num,再通过*num传入到函数中

  • 关键字参数(**kw) //字典形式

  • 参数组合 (*args和**kw)可以混合着用

'''

Python的函数具有非常灵活的参数形态,既可以实现简单的调用,又可以传入非常复杂的参数。

默认参数一定要用不可变对象,如果是可变对象,运行会有逻辑错误!

要注意定义可变参数和关键字参数的语法:

*args是可变参数,args接收的是一个tuple;

**kw是关键字参数,kw接收的是一个dict。

以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法:

可变参数既可以直接传入:func(1, 2, 3),又可以先组装list或tuple,再通过*args传入:func(*(1, 2, 3))

关键字参数既可以直接传入:func(a=1, b=2),又可以先组装dict,再通过**kw传入:func(**{'a': 1, 'b': 2})

使用*args**kw是Python的习惯写法,当然也可以用其他参数名,但最好使用习惯用法。

'''

  • 递归函数的优点是逻辑简单清晰,缺点是过深的调用会导致栈溢出

切片

  • L[0:3]表示,从索引0开始取,直到索引3为止,但不包括索引3

  • 倒数第一个元素的索引是-1

  • 前10个数,每两个取一个,取得是索引号靠前的数 // L[:10:2]

  • 只写[:]就可以原样复制一个list

*tuple也可以进行切片操作,不过取出来的是一个tuple

迭代

  • 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们成为迭代(Iteration)

  • 在Python中,迭代是通过for ... in来完成的

  • 通过collections模块的Iterable类型判断一个对象是否为可迭代对象

  • Python内置的enumerate函数可以把一个list变成索引-元素对

列表生成式:range

  • 列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式

  • 写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来

  • for循环后面还可以加上if判断(再筛选一次)

  • for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量

*先写for循环,然后再写要生成的元素(放在前面),最后加[] //最后加()这就变成了一个生成器

*变小写的方法是lower()

*内建的isinstance函数可以判断一个变量是不是字符串

生成器

  • 在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)

  • 生成生成器(Generator)的方法:1.把列表生成式的[]改成() 2.用yield

  • 如果要一个一个打印出来,可以通过generator的next()方法 //不推荐,可直接用for..in循环取元素

函数式编程

*函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。

高阶函数:接收函数作为参数

  • 变量可以指向函数

  • 不要把封装好的函数的函数名用来只想对象(如:abs=10)

  • 一个函数就可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数

  • 编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收别的函数

map/reduce

  • map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回

  • reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

*求和运算可以直接用Python内建函数sum()

filter

  • Python内建的filter()函数用于过滤序列

  • filter()也接收一个函数和一个序列

  • 根据函数的规则,每个元素去比较匹配,符合的存到[],不符合的过滤掉

*python内建的strip函数:去掉字符串前后的空格

sorted

  • Python内置的sorted()函数就可以对list进行排序

  • sorted()函数也是一个高阶函数 //sorted([序列],函数名)

返回函数

  • 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回

闭包

  • 外部函数+内部函数 //注意缩进

  • 返回的函数并没有立刻执行,而是直到调用了内部函数名()才执行

  • 实现难,调用简单

  • 返回闭包时牢记的一点就是:返回函数不要引用任何循环变量,或者后续会发生变化的变量

匿名函数

  • 关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数

  • 匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return,返回值就是该表达式的结果

  • 匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该(匿名)函数

*函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数

装饰器(Decorator)

  • 函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字

  • 在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)

  • 函数A前用@调用出定义的装饰器,装饰器也是高阶函数,接收的函数是A

偏函数

  • 通过设定参数的默认值,可以降低函数调用的难度。而偏函数也可以做到这一点

  • 创建偏函数时,实际上可以接收函数对象、*args**kw这3个参数

  • 当函数的参数个数太多,需要简化时,使用functools.partial可以创建一个新的函数,这个新函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单

模块

python自带的内建函数

面向对象编程

  • 类名通常是大写开头的单词

  • 由于类可以起到模板的作用,因此,可以在创建实例的时候,把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法,在创建实例的时候,就把namescore等属性绑上去 //初始化

  • 如果要让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__,在Python中,实例的变量名如果以__开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,外部不能访问

  • 在Python中,变量名类似__xxx__的,也就是以双下划线开头,并且以双下划线结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,不是private变量,所以,不能用__name____score__这样的变量名

继承和多态

  • 在OOP程序设计中,当我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class继承,新的class称为子类(Subclass),而被继承的class称为基类、父类或超类(Base class、Super class)

  • 多态其实指的主要就是子类可以重写父类的方法,然后再实例化调用的时候根据数据类型(指定的是哪个类的)来选择调用具体的方法(父类or子类)

*类一定要实例化,才能去调用类方法啊!

获取对象信息

  • 使用type()来判断对象类型

  • 有一种类型就叫TypeType,所有类型本身的类型就是TypeType

  • 使用isinstance()函数判断class的类型 //从上往下的 判断子类的实例化是否为父类的数据类型(真),判断父类的实例化是否为子类的数据类型(假)

  • 使用dir()函数获得一个对象的所有属性和方法

  • getattr()setattr()以及hasattr(),我们可以直接操作一个对象的状态

使用__slots__

*一般我们把方法写在class中,所有实例都可以去掉用它

为了达到限制的目的,Python允许在定义class的时候,定义一个特殊的__slots__变量,来限制该class能添加的属性

*使用__slots__要注意,__slots__定义的属性仅对当前类起作用,对继承的子类是不起作用的

**除非在子类中也定义__slots__,这样,子类允许定义的属性就是自身的__slots__加上父类的__slots__

使用@property(后期继续学习下,不是很理解)

*场景是设置分数(set_score),打印分数(get_score),这样子设置两个方法,实例调用的时候也是调用这两个方法,挺麻烦的。

Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的

*@property 可以将python定义的函数“当做”属性访问

多重继承

  • 通过多重继承,一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能

*Mixin:需要“混入”额外的功能,通过多重继承就可以实现,这是一种设计模式

**Mixin的目的就是给一个类增加多个功能,这样,在设计类的时候,我们优先考虑通过多重继承来组合多个Mixin的功能,而不是设计多层次的复杂的继承关系

由于Python允许使用多重继承,因此,Mixin就是一种常见的设计

定制类(Python自带的几个) 参考

*看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意,这些在Python中是有特殊用途的

  • __str__()返回用户看到的字符串,而__repr__()返回程序开发者看到的字符串,也就是说,__repr__()是为调试服务的

  • 如果一个类想被用于for ... in循环,类似list或tuple那样,就必须实现一个__iter__()方法

*如果一个类想被用于for ... in循环,类似list或tuple那样,就必须实现一个__iter__()方法,该方法返回一个迭代对象,然后,Python的for循环就会不断调用该迭代对象的next()方法拿到循环的下一个值,直到遇到StopIteration错误时退出循环

  • Python还有另一个机制,那就是写一个__getattr__()方法,动态返回一个属性 //只有在没有找到属性的情况下,才调用__getattr__

  • 任何类,只需要定义一个__call__()方法,就可以直接对实例进行调用

  • 通过callable()函数,我们就可以判断一个对象是否是“可调用”对象

*__XX__类的方法都不用去调用,这像__init__一样,属于内置方法啦

**迭代器 基础知识

  一个实现了 __iter__() 和 next() 方法的类可以作为迭代器使用

元类(先跳过吧,到时候学Django的时候再拿出来学习下)

'''

Python内置了一套异常处理机制,来帮助我们进行错误处理。

我们也需要跟踪程序的执行,查看变量的值是否正确,这个过程称为调试。

'''

错误处理(Python常见的错误类型

  • 在程序运行的过程中,如果发生了错误,可以事先约定返回一个错误代码,这样,就可以知道是否有错,以及出错的原因。在操作系统提供的调用中,返回错误码非常常见

  • try...except...finally...的错误处理机制

*当我们认为某些代码可能会出错时,就可以用try来运行这段代码,如果执行出错,则后续代码不会继续执行,而是直接跳转至错误处理代码,即except语句块,执行完except后,如果有finally语句块,则执行finally语句块,至此,执行完毕

**finally一定会被执行(可以没有finally语句)

  • Python的错误其实也是class,所有的错误类型都继承自BaseException,所以在使用except时需要注意的是,它不但捕获该类型的错误,还把其子类也“一网打尽

  • Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息

  • 通过配置,logging还可以把错误记录到日志文件里,方便事后排查

抛出错误(raise)

  • Python内置的错误类型(类),我们也可以自己定义自己的错误类型(类)//不过一般内置的都够用,用继承的方式重写自己的错误类型(类)就行

  • 怎么使用自己定义的错误类型(类)呢:用raise //有点类似try..except..finally,只不过我们用的是raise关键字

  • 捕获错误目的只是记录一下,便于后续追踪。但是,由于当前函数不知道应该怎么处理该错误,所以,最恰当的方式是继续往上抛,让顶层调用者去处理

*raise语句如果不带参数,就会把当前错误原样抛出 //我们捕获错误,只不过是判断是不是这种错误类型,然后执行后面我们设置的语句(不一定是处理错误,除非是logging),所以我们在这儿的最后写一句raise,这样子系统会处理这个错误,打出错误信息的、

**捕获错误的目的是分析错误!!!

调试

1.简单直接粗暴有效,就是用print把可能有问题的变量打印出来看看

2.断言

3.(推荐)logging //logging.info()就可以输出一段文本 //logging具体的到时候再说

4.pdb //这个要去单独启动的

5.pdb.set_trace() //也是挺麻烦的

6.IDE //有console

单元测试(unittest) //先略过了

文档测试 //略过

Python内置的“文档测试”(doctest)模块可以直接提取注释中的代码并执行测试

文件读写

  • 读写文件是最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数,用法和C是兼容的

  • 读文件:open -> read -> close;

  • Python引入了with语句来自动帮我们调用close()方法 //with ... as ...

  • 调用readline()可以每次读取一行内容,调用readlines()一次读取所有内容并按行返回list
  • 要读取二进制文件,比如图片、视频等等,用'rb'模式打开文件即可

  • 写文件:open -> write -> close

操作文件和目录

  • 操作文件和目录的函数一部分放在os模块中,一部分放在os.path模块中,这一点要注意一下

  • 查看路径、新建目录、删除目录、文件重命名、删掉文件
  • 把两个路径合成一个时,不要直接拼字符串,而要通过os.path.join()函数;同样的道理,要拆分路径时,也不要直接去拆字符串,而要通过os.path.split()函数

  • os.path.splitext()可以直接让你得到文件扩展名 // B/a.txt -> ('B/a','.txt')
  • 利用Python的特性过滤文件

序列化

  • 我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling;反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickling

  • Python提供两个模块来实现序列化:cPicklepickle

  • pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个str,然后,就可以把这个str写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object

  • pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象

*和JSON一样都可以写到一个可读写文件中,再反序列搞到内存中打印读取

**反序列化得到的所有字符串对象默认都是unicode而不是str

JSON //JSON的具体知识后面有空再补补

如果我们要在不同的编程语言之间传递对象,就必须把对象序列化为标准格式,比如XML,但更好的方法是序列化为JSON,因为JSON表示出来就是一个字符串,可以被所有语言读取,也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式,并且比XML更快,而且可以直接在Web页面中读取,非常方便

Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换

进程和线程 //略过

一个进程 -> 多个线程

多任务的实现有3种方式:多进程模式;多线程模式;多进程+多线程模式;

多进程

  • Python的os模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork,可以在Python程序中轻松创建子进程 //Windows没有fork调用

  • multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象

在Unix/Linux下,可以使用fork()调用实现多进程。

要实现跨平台的多进程,可以使用multiprocessing模块。

进程间通信是通过QueuePipes等实现的。

正则表达式

  • \d可以匹配一个数字,\w可以匹配一个字母或数字

  • .可以匹配任意字符

  • *表示任意个字符(包括0个)

  • +表示至少一个字符

  • ?表示0个或1个字符

  • {n}表示n个字符,用{n,m}表示n-m个字符

  • \s可以匹配一个空格(也包括Tab等空白符),所以\s+表示至少有一个空格

  • 要做更精确地匹配,可以用[]表示范围

  • [0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线;[0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串

  • ^表示行的开头,^\d表示必须以数字开头

  • $表示行的结束,\d$表示必须以数字结束

re模块

Python提供re模块,包含所有正则表达式的功能

*使用Python的r前缀,就不用考虑转义的问题 :s = r'ABC\-001' # Python的字符串

match()方法判断是否匹配,如果匹配成功,返回一个Match对象,否则返回None //re.match('xxxx')

切分字符串 split

分组

()表示的就是要提取的分组(Group)

如果正则表达式中定义了组,就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来;group(0)永远是原始字符串,group(1)group(2)……表示第1、2、……个子串

常用内建模块

collections //tmd不知道为什么导入了不能用,先放着吧!!

collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类

namedtuple

  • namedtuple是一个函数,它用来创建一个自定义的tuple对象,并且规定了tuple元素的个数,并可以用属性而不是索引来引用tuple的某个元素

deque

  • deque是为了高效实现插入和删除操作的双向列表,适合用于队列和栈

  • deque除了实现list的append()pop()外,还支持appendleft()popleft(),这样就可以非常高效地往头部添加或删除元素

base64 //不懂什么鬼,感觉也用不到,略过了

  • Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法;Base64是一种最常见的二进制编码方法

  • Base64是一种任意二进制到文本字符串的编码方法,常用于在URL、Cookie、网页中传输少量二进制数据

struct //官方说明文档

  • 由于str既是字符串,又可以表示字节,所以,字节数组=str

  • Python提供了一个struct模块来解决str和其他二进制数据类型的转换

*讲解一下吧:图片视频在python输出来的都是二进制符号,我们无法判断具体是啥,通过struct给它转一转转成我们看得懂的输出

hashlib //有些不太理解,略

  • Python的hashlib提供了常见的摘要算法,如MD5,SHA1等等 //摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(通常用16进制的字符串表示)

  • 摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest,目的是为了发现原始数据是否被人篡改过

  • MD5是最常见的摘要算法,速度很快,生成结果是固定的128 bit字节,通常用一个32位的16进制字符串表示

  • 另一种常见的摘要算法是SHA1,调用SHA1和调用MD5完全类似

itertools

Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数

XML //SAX还不会,用了虫师的DOM方法

操作XML有两种方法:DOM和SAX

DOM会把整个XML读入内存,解析为树,因此占用内存大,解析慢,优点是可以任意遍历树的节点;SAX是流模式,边读边解析,占用内存小,解析快,缺点是我们需要自己处理事件

*正常情况下,优先考虑SAX,因为DOM实在太占内存

**在Python中使用SAX解析XML非常简洁,通常我们关心的事件是start_elementend_elementchar_data,准备好这3个函数,然后就可以解析xml了

会产生3个事件:

  1. start_element事件,在读取<a href="/">时;

  2. char_data事件,在读取python时;

  3. end_element事件,在读取</a>时。

HTMLParser //现在不都用urllib了吗?果断略!

Python提供了HTMLParser来非常方便地解析HTML

PIL //处理图像;可用于图片的验证码处理;

PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。

图形界面 //略略

Tkinter

Python自带的库是支持Tk的Tkinter,使用Tkinter //调用它的接口就行了

网络编程 //略

电子邮件 //导入email又不行,哎,先略过

SMTP发送邮件

SMTP是发送邮件的协议,Python内置对SMTP的支持,可以发送纯文本邮件、HTML邮件以及带附件的邮件

Python对SMTP支持有smtplibemail两个模块,email负责构造邮件,smtplib负责发送邮件

访问数据库 //略

SQLite,MySQL

*表是数据库中存放关系数据的集合,一个数据库里面通常都包含多个表;表和表之间通过外键关联;

Web开发

WSGI接口(Web Server Gateway Interface)

一个Web应用的本质就是:

  1. 浏览器发送一个HTTP请求;

  2. 服务器收到请求,生成一个HTML文档;

  3. 服务器把HTML文档作为HTTP响应的Body发送给浏览器;

  4. 浏览器收到HTTP响应,从HTTP Body取出HTML文档并显示。

*最简单的Web应用就是先把HTML用文件保存好,用一个现成的HTTP服务器软件,接收用户请求,从文件中读取HTML,返回。Apache、Nginx、Lighttpd等这些常见的静态服务器就是干这件事情的

**有了MVC,我们就分离了Python代码和HTML代码。HTML代码全部放到模板里,写起来更有效率。

除了Flask,常见的Python Web框架还有:

  • Django:全能型Web框架;

  • web.py:一个小巧的Web框架;

  • Bottle:和Flask类似的Web框架;

  • Tornado:Facebook的开源异步Web框架。

协程 //略过

协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。

【Python系统学习】基础篇的更多相关文章

  1. 深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇

      5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明 ...

  2. Docker虚拟化实战学习——基础篇(转)

    Docker虚拟化实战学习——基础篇 2018年05月26日 02:17:24 北纬34度停留 阅读数:773更多 个人分类: Docker   Docker虚拟化实战和企业案例演练 深入剖析虚拟化技 ...

  3. [资料分享]Python视频教程(基础篇、进阶篇、项目篇)

    Python是一种开放源代码的脚本编程语言,这种脚本语言特别强调开发速度和代码的清晰程度.它可以用来开发各种程序,从简单的脚本任务到复杂的.面向对象的应用程序都有大显身手的地方.Python还被当作一 ...

  4. [转]C++学习–基础篇(书籍推荐及分享)

    C++入门 语言技巧,性能优化 底层硬货 STL Boost 设计模式 算法篇 算起来,用C++已经有七八年时间,也有点可以分享的东西: 以下推荐的书籍大多有电子版.对于技术类书籍,电子版并不会带来一 ...

  5. Python 系统学习梳理_【All】

    Python学习 1. Python学习---Python安装与基础1205 2. Python学习---PyCharm的使用学习 3. Python学习---Python数据类型1206 4. Py ...

  6. python之路基础篇

    基础篇 1.Python基础之初识python 2.Python数据类型之字符串 3.Python数据类型之列表 4.Python数据类型之元祖 5.Python数据类型之字典 6.Python Se ...

  7. 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇

    实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24162430 Life is short, you need Python 人生苦短,我用Py ...

  8. 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇(转)

    原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24162430 5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5. ...

  9. Python ( 学习 基础篇第一部 )

    目录 注释 注释的分类 注释的注意点 变量 变量的概念 变量的声明 变量的命名 变量的交换 变量的缓存机制 常量 进制 进制的转换 原码 反码 补码 六大数据类型 Number 的四大类 字符串 st ...

随机推荐

  1. java sql解析

    https://github.com/JSQLParser/JSqlParser 淘宝博客:http://www.searchtb.com/category/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5 ...

  2. c9.io

    老常时间没写了,这次是真碰到心动的东西了,赶快给大家奉献上来. (先上图!) (Cloud9 IDE,云端IDE,简单一点就是运行在浏览器中的IDE,你不需要安装任何东西, 只要打开任何一个浏览器,甚 ...

  3. $微信小程序开发实践点滴——Bmob常用API的使用

    Bmob后端云官网:http://www.bmob.cn/ Bmob后端云微信小程序开发文档:http://docs.bmob.cn/data/wechatApp/b_developdoc/doc/i ...

  4. Zabbix Windos agent 安装

    系统:Windos 2008 R2 x64 服务:Zabbix_agents_3.0.4.win 一.安装Zabbix_agents_3.0.4.win 1.下载Zabbix_agents_3.0.4 ...

  5. Spring Boot 中修改端口和上下文路径

    通过修改application.properties内容来改变访问的端口号和上下文路径(很简单!) spring.mvc.view.prefix=/WEB-INF/jsp/ spring.mvc.vi ...

  6. The remote end hung up unexpectedly while git cloning

    https://stackoverflow.com/questions/6842687/the-remote-end-hung-up-unexpectedly-while-git-cloning Qu ...

  7. Contest-hunter 暑假送温暖 SRM08

    01-07都没写...然后突然来写貌似有点突兀啊...不管了,难得前排记录一下... 吐槽一下赛制...不得不说很强... cf 套oi...很创新...不过还是兹磁ACM或者CF A-1 数据才2& ...

  8. Java_io__BIO_NIO_AIO

    1. http://stevex.blog.51cto.com/4300375/1284437 http://www.cnblogs.com/zhuYears/archive/2012/09/28/2 ...

  9. java-四则运算二

    1.实验目的:是否有乘除法,括号,多项式运算. 2.思路:利用简单的循环switch语句进行循环输出随机数 3.程序源代码: package jiajianchengchu; import java. ...

  10. 地图Legend控件的使用

    http://support.esrichina-bj.cn/2011/0318/1150.html