上一篇:[Python] 文科生零基础学编程系列--对象.集合.属性.方法的基本定义 下一篇: (仍先以最简单的Excel的VBA为例,语法与Python不同,但概念和逻辑需要理解透彻) p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 2.0px 0.0px; font: 14.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingF…
上一篇:[Python] 文科生零基础学编程系列二--数据类型.变量.常量的基础概念 下一篇: ※ 程序的执行过程,就是对数据进行运算的过程. 不同的数据类型,可以进行不同的运算, 按照数据运算类型的不同,又为不同的数据运算符. 4.1数据运算符:(以Python为例) 4.1.1算术运算符 p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } span.s1 { fo…
目录 起步 安装Python2.7: Python虚拟环境介绍与安装: pip安装flask: 认识url: URL详解 web服务器和应用服务器以及web应用框架: Flask 第一个flask程序讲解: 设置debug模式: 使用配置文件: url传参数: 反转URL: 页面跳转和重定向: url链接:使用url_for(视图函数名称)可以反转成url. 加载静态文件: get请求和post请求: get和post请求获取参数: 保存全局变量的g属性: 钩子函数(hook): cookie:…
什么是插件 Gitbook 插件是扩展 Gitbook 功能的最佳方式,如果 Gitbook 没有想要的功能或者说网络上也没有现成的解决方案时,那么只剩下自食其力这条道路,让我们一起来自力更生开发插件解决问题吧! 幸运的是,Gitbook 提供了插件机制留给开发者去扩展自定义功能,虽然官方开发文档不是特别完善,甚至有时候需要翻阅相关源码才能定位到暴露出的 api,但是这一切都不影响开发的热情,谁让我们一开始就选定了 Gitbook 呢! 遗憾的是,目前 Gitbook 已经停止了旧版服务,git…
所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对…
一.为什么学习数据分析 1.运营的尴尬:运营人需要一个硬技能每个初入行的新人都会察觉到,运营是一个似乎并没有自己的核心竞争力和安全感的工作.因为每天的工作好像都被各种琐事所围绕,而只有一个主题是永恒不变的,那就是---提需求,不断的提各种需求. 运营人需要一个硬核技能,提升自己的职业价值,提高自己的职业安全感,而不是每天都在各种的等排期:数据分析排期.产品设计排期.UI排期.开发排期. 运营迫切需要通过利用SQL/Python等工具,从数据中及时发现更多的业务价值,提高自己的产出. 2.数据分析…
如需Q群交流 群:893694563 不定时更新2-3节视频 零基础学生请点击 Python基础入门视频 如果你刚初入测试行业 如果你刚转入到测试行业 如果你想学习Python,学习自动化,搭建自动化测试框架 如果你看到一凡老师Python入门学习视频,那么恭喜你,相信你的选择. 点击开始你的学习之路,带你一起飞! 高级课程请点击:Python高级进阶视频 如果同学没有Python基础,请移步至[Python零基础入门]主讲老师:一凡 一凡老师手把手教学,每一个章节都以理论加实战的学习方式 [全…
摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化,包括图像开运算.图像闭运算和梯度运算 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 九.形态学之图像开运算.闭运算.梯度运算>,作者:eastmount. 数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论.其基本的运算包括:腐蚀和膨胀.开运算和闭运算.骨架抽取.极限腐蚀.击中击不中变换.形态学梯度.Top-hat变换.颗粒分析.流域变…
Python的迭代器. 生成器和修饰器 1. 迭代器是访问集合元素的一种方式,从第一个到最后,只许前进不许后退. 优点:不要求事先准备好整个迭代过程中的所有元素,仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或者之后,元素可以不存在或被销毁. 特点: 访问者是不需要关心迭代器内部的结构,仅需要通过next()方法不断去取下一个内容. 不能随机访问集合中的某个值,只能从头到尾依次访问. 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 names = iter(['alex','jack…
深浅拷贝 1. import  copy#浅拷贝copy.copy()#深拷贝copy.deepcopy()#赋值 = 2.   对于数字和字符串而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址. 对于 字典.元组.列表 而言,进行赋值.浅拷贝和深拷贝时,其内存地址的变化是不同的. 浅拷贝,在内存中只额外创建第一层数据. 深拷贝,在内存中将所有的数据重新创建一份(排除最后一层,即:Python内部对字符串和数字的优化)   import copy n1 = {"k1":&…