Python核心编程(第二版) 目录 第1部分 Python核心第1章 欢迎来到Python世界1.1 什么是Python1.2 起源1.3 特点1.3.1 高级1.3.2 面向对象1.3.3 可升级1.3.4 可扩展1.3.5 可移植性1.3.6 易学1.3.7 易读1.3.8 易维护1.3.9 健壮性1.3.10 高效的快速原型开发工具1.3.11 内存管理器1.3.12 解释性和(字节)编译性1.4 下载和安装Python1.5 运行Python1.5.1 命令行上的交互式解释器1.5.2

挑战程序设计pdf 网上有些地方的资源获取比较麻烦,本着共享的原则将此书pdf发出来,希望有条件的同学支持正版. 链接:https://pan.baidu.com/s/16S-5QOjoNxSGQx-3po9gCA 密码:asno ps:仅用于学业交流,侵删.

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对于初步接触编程语言的朋友,推荐看一看<父与子的编程之旅第2版>,对于完全编程零基础的很友好! 图文并茂,过多的文字堆垒很容易让人产生厌倦情绪,也更容易让人产生放弃的想法.使用了大量插图,凡是稍显复杂的概念,都用漫画比喻来辅助说明. 尽早地引入图形用户界面(GUI)以保持新鲜感.能够做出一个看得到的东西,是一件很有成就感的事情. 以Python语言为例,详尽细致地介绍了Python如何安装.字符串和操作符等程序设计的基本概念. 参考学习: <父与子的编程之旅第2版>高清中文PDF,

这学期我们学习是软件需求分析,为了扩展视野,我们老师要求精读一本书,我根据老师推荐的书籍中找到了一本,名字叫做<掌握需求过程>,我大概浏览了一下这本书,这本书论述了软件开发中的重要课题—如何得到正确需求,书中用一个接一个的步骤.一个接一个的模板.一个接一个的例子,向读者展示了经过业界检验的需求收集和验证过程,我计划是从下周开始,每周发一次月度计划总结,用来记录我的读书成果, 这里我提供了电子版的掌握需求过程 第2版的pdf的百度云链接, http://pan.baidu.com/s/1bpjh

一:Numpy # 数组和列表的效率问题,谁优谁劣 # 1.循环遍历 import numpy as np import time my_arr = np.arange(1000000) my_list = list(range(1000000)) def arr_time(array): s = time.time() for _ in array: _ * 2 e = time.time() return e - s def list_time(list): s = time.time()

20.4 部署 20.4.1 构建 构建过程始于在源控制中定义用于存储文件的逻辑结构.最好避免使用一个文件存放所有的JavaScript,遵循以下面向对象语言中的典型模式:将每个对象或自定义了类别分别放入其单独的文件中. 记住将代码分离成为多个文件只是为了提高可维护性,并非为了部署.要进行部署的时候,需要将这些源代码合并为一个或几个归并文件.推荐Web应用中尽可能使用最少的JavaScript文件,是因为HTTP请求时Web中的主要性能瓶颈之一.记住通过<script>标记引用JavaScri

function outputNumbers(count) {     (function () {         for (var i =0;i < count; i++) {             alert(i);         }     })();     alsert(i);    //导致一个错误! }       块作用域经常,这种技术在全局作用中被用在函数外部,从而限制向全局作用域中添加过多的变量和函数.一般来说,我们都应该尽量少向全局作用域中添加变量和函数.在一个由很多

一:pandas 两种数据结构:series和dataframe series:索引(索引自动生成)和标签(人为定义)组成---返回一个对象 obj = pd.Series([1,2,3,4]) obj # 结果 0 1 1 2 2 3 3 4 dtype: int64 obj = pd.Series(["姓名","年龄","身高","体重"]) obj # 结果 0 姓名 1 年龄 2 身高 3 体重 dtype: obje

Lua简介 Lua是一种简单.可拓展.可移植及高效的脚本语言. 开始 Lua之间不需要分隔符 运行方式: Linux下: lua -i prog dofile("lib1.lua") 函数定义: function func() return 123; end 词法规范 标识符可以以任意字母.数字.下划线构成,但是不能以数字开头,避免下划线后面跟一个或多个大写字母,这类字符被Lua保留作为特殊用途.保留字有:and.break.do.else.elseif.end.false.for.f

转载自:http://download.csdn.net/detail/waiwaijsj/7214035 是原作者根据自己的经验整理的,很实用.

一:读取数据的函数 1.读取csv文件 import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\result.csv",encoding="utf-8") # 这里需要注意路径必须用\\斜杠,\斜杠显示语法错误. data # 结果 数据量共100多万条,中间的省略显示

感谢 感谢购买第二版的同学,谢谢你们对本人劳动成果的支持!也正是你们时常问我还出不出第三版了,也是你们的鼓励,让我继续学习整理本文档. 感谢乙醇前辈,第二版的文档是放在他的淘宝网站上卖的,感谢他的帮忙. 最最感谢的还是兔子( Mark Rabbit ),好吧!他已经极力抗议叫兔子了,哈哈!本文档中相当多的知识点是他提供的,不过他只提供思路,不提供解决问题的具体代码:我需要把他的话截图下来,反复理解,然后找具体的解决代码,因此,我python的语言能力提高了不少. 下面要简单说说本文档的内容: <

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第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas.NumPy.IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助高效解决一系列数据分析问题. 第2版中的主要更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引: 更新pandas库到2017年的新版: 新增一章关于更多高级pandas工具和一些使用提示:新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍. 学习参考: <利用Python进行数据分析(第二版)>高清中文

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前言 对于大多软件测试人员来讲缺乏编程经验(指项目开发经验,大学的C 语言算很基础的编程知识)一直是难以逾越的鸿沟,并不是说测试比开发人员智商低,是国内的大多测试岗位是功能测试为主,在工作时间中,我们很难深入的接触和使用编程技术: 笔者认为自动化测试尽管有很多不足,更不能完全替代手工测试,但确实是测试人员发展的一个方向,越来越多的公司在实践自动化,越来多的项目在尝试自动化:所以对于功能测试人员来讲,掌握项目自动化测试技术自然能提高测试技术水平,能够保持不被淘汰,又能在激烈的竞争中处于优势地位.

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