有时候,我们需要依照某种条件,再决定要不要做某个操作.在Python中,if语句能够帮助我们检查程序的当前状态,告诉计算机接下来该做什么. 条件表达式 每个if后面都跟着一个True或False的表达式,我们称之为"条件表达式".那么什么是条件表达式?我们直接上例子吧! >>> True == False False >>> 10 > 9 True >>> "A" == "A" True

---恢复内容开始--- Python里的类  对象=属性+方法: 对象的属性主要是指主要的特征和参量,而方法主要是指函数: 类是一个具有一定特征和方法的集合,而对象是类的一个:类和对象的关系就如同模具和用这个模具制作出的物品之间的关系.一个类为它的全部对象给出了一个统一的定义,而他的每个对象则是符合这种定义的一个实体,因此类和对象的关系就是抽象和具体的关系 类的创立一般以大写字母为开头 类的创立举例如下: class Turtle: %特征参量: color = "green" we

『Python 工匠』是什么? 我一直觉得编程某种意义是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目. 在雕琢代码的过程中,有大工程:比如应该用什么架构.哪种设计模式.也有更多的小细节,比如何时使用异常(Exceptions).或怎么给变量起名.那些真正优秀的代码,正是由无数优秀的细节造就的. 序言 编写条件分支代码是编码过程中不可或缺的一部分. 如果用道路来做比喻,现实世界中的代码从来都不是一条笔直的高速公路,而更像是由无数个岔路口组成的某个市区地图.我们编码者就像

转载  http://bbs.51cto.com/thread-1349105-1.html 最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:"Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!",但是为什么这么说呢?   要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景: 1. GIL是什么?   GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定. 2. 每个CPU在同一时间只能执行一

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢?   要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景: 1. GIL是什么?   GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定. 2. 每个CPU在同一时间只能执行一个线程   在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的

'''第一种:自然连接''' #format 连接字符串 str = '{}使用的python是{}版本'.format('我','3.6.5') print(str) #打印结果:我使用的python是3.6.5版本 #format连接不同类型 str1 = '{}{}{}'.format('圆周率','是',3.1592657,'...') print(str1) #打印结果:圆周率是3.1592657 '''第二种指定顺序连接''' #format指定顺序 str3 = '{0}{1}{0

Python里的单下划线,双下划线,以及前后都带下划线的意义: 单下划线如:_name 意思是:不能通过from modules import * 导入,如需导入需要:from modules import _name 对象前面加双下划线如:__name 意思是:生命对象为私有 前后下划线如:__int__:python系统自带的一些函数和方法

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢? 要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景:        1.GIL是什么?GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定.        2.每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理

将远程git仓库里的指定分支拉取到本地(本地不存在的分支) https://www.cnblogs.com/hamsterPP/p/6810831.html

最近在看Python的多线程,经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢?                  要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景:         1.GIL是什么? GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定.         2.每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是

经常我们会听到老手说:“Python下多线程是鸡肋,推荐使用多进程!”,但是为什么这么说呢?                要知其然,更要知其所以然.所以有了下面的深入研究: 首先强调背景:        1.GIL是什么?GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁),来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定.        2.每个CPU在同一时间只能执行一个线程(在单核CPU下的多线程其实都只是并发,不是并行,并发和并行从宏观上来讲都是同时处理

一.什么是字典 字典是python里的一种数据类型,特点是元素的无序性,和键key的唯一性.字典的创建方法是{key:values},字典里的键key只能是不可变的数据类型(整型,字符串或者是元组),值values可以是任何数据类型.字典里的一组key:values叫做一个键值对item. 二.字典的基本操作 首先我们创建一个字典: a={'name':'tom','age':18,'sex':'male','height':'175cm'} b={'one':111,'name':'lisa'

python里怎么查看数据类型? python里可以通过type()函数来查看数据类型. Python 内置函数 Python 内置函数 Python type() 函数如果你只有第一个参数则返回对象的类型,三个参数返回新的类型对象. 如果要判断两个类型是否相同推荐使用 isinstance(). 以下是 type() 方法的语法:   参数 name:类的名称. bases:基类的元组. dict:字典,类内定义的命名空间变量. 返回值 一个参数返回对象类型, 三个参数,返回新的类型对象. 实

python 里内嵌函数是可以修改外部环境里的变量的 关键是细节. 如果是简单变量类型, 那么不可以. 但是如果是容器类变量, 则没问题了. 代码如下: class G: pass def f(): a=11 b=22 x=[1, 2, 3] g=G() g.abc=2 def iner(): global c # 如果想要把内部变量传递到外部环境里, 就必须先在内部函数里声明为全局变量 c=a+b # b *=100 # 内部函数不能修改 简单型外部变量 x.append([4,5,6]) #

装饰器 装饰器是干什么用的? 装饰器可以在不修改某个函数的情况下,给函数添加功能. 形象点来说,从前有一个王叔叔,他一个人住在家里,每天打扫家,看书.于是定义如下一个函数: def uncle_wang(): sweeping() reading() 后来呢,有一天,大头儿子一家搬到了王叔叔隔壁 :-D .根据剧情,一天,大头儿子的妈妈请王叔叔来家里吃饭,那么,王叔叔的日程就添加了"去隔壁吃饭"这一项,但是又不能修改王叔叔之前的日程,怎么实现?这时,就可以给王叔叔添加一个装饰器,给这个

参考 https://stackoverflow.com/questions/2124190/how-do-i-implement-interfaces-in-python https://stackoverflow.com/questions/372042/difference-between-abstract-class-and-interface-in-python http://www.cnblogs.com/allen2333/p/8878542.html 总结 没有.在Python中

Python 文件I/O 本章只讲述所有基本的的I/O函数,更多函数请参考Python标准文档. 打印到屏幕 最简单的输出方法是用print语句,你可以给它传递零个或多个用逗号隔开的表达式.此函数把你传递的表达式转换成一个字符串表达式,并将结果写到标准输出如下: !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- print "Python 是一个非常棒的语言,不是吗?" 你的标准屏幕上会产生以下结果: Python 是一个非常棒的语言,不是吗? 读取键盘输入 P

Python里的目录_文件.目录相关的方法: mkdir(目录名): 在当前目录下创建新的目录 程序: import os # 创建新的目录-包结构 os.mkdir('新目录-test') getcwd()方法: 显示当前的工作目录. 程序: import os print(os.getcwd()) # D:\见解\Python\Python代码\vacation\备课\新目录-test chdir(修改的目录名): 修改当前的目录名为 修改的目录名 程序: import os # 创建新的目

python的可变不可变与各种浅拷贝深拷贝规则,一并梳理. Python一切皆引用 在C++/Java里,int a = 1就是创建变量为a,赋值为1:int b = a就是创建变量b,赋值为a的值.a与b是毫不相干的,即"变量是盒子",但是这不利于理解Python中的一个变量定义.在Python里,我们把变量视为"一个实际存储的引用"(图源:<流畅的python>). 所以在python里,a = [1, 2, 3]先分配一块区域写入[1,2,3],再

不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. python中,我这里只讲两个函数: melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中

在正则表达式里,什么是正则表达式的贪婪与非贪婪匹配 如:String str="abcaxc"; Patter p="ab*c"; 贪婪匹配:正则表达式一般趋向于最大长度匹配,也就是所谓的贪婪匹配.如上面使用模式p匹配字符串str,结果就是匹配到:abcaxc(ab*c). 非贪婪匹配:就是匹配到结果就好,就少的匹配字符.如上面使用模式p匹配字符串str,结果就是匹配到:abc(ab*c). 解决这个问题,可以采用: 正则引擎默认是贪婪的,当出现"*&qu