本文作者:hhh5460 本文地址:https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10145797.html 0.说明 这里提供了二维迷宫问题的一个比较通用的模板,拿到后需要修改的地方非常少. 对于任意的二维迷宫的 class Agent,只需修改三个地方:MAZE_R, MAZE_R, rewards,其他的不要动!如下所示: class Agent(object): '''个体类''' MAZE_R = 6 # 迷宫行数 MAZE_C = 6 # 迷宫列数 def __

上半年的KPI,是用python做一个测试桩系统,现在系统框架基本也差不多定下来了.里面有用到新学的工厂设计模式以及以及常用的大牛写框架的业务逻辑和python小技巧.发现之前自己写的代码还是面向过程思想的多,基本没有面向对象的思想,近半年看的代码给了很大的触动,我需要升级我的技能了,于是也花了挺多时间在这个KPI学习上,现在先总结下在做这个系统时我所面临到的python的字符编码问题. 字符编码问题,如果处理有问题,可能直接就报错了:如果处理不得当,中文就会显示乱码.这是最初接触字符编码遇到问

本文转载自A5站的蚕丝被.如果给站长带来不便之处,请联系博主. 时间过得真快,记得上一次在A5写文章已经是一年前的事了,这其中是有原因的,今天就跟大家来聊聊三年来个人失败经历的撞墙反思,也给一些有着同样经历的站长一些启示. 笔者是2010年一次偶然的机会进入了站长这个圈子,跟绝大多数新手站长一样,笔者也经历过三天建两个站,四天换三个域名的头脑发热失控期.连什么叫虚拟主机都还不清楚,更没听过VPS又是什么玩意儿的情况下,就开始谈要做用户.做UGC.营利模式…等一些好高骛远.虚无缥缈的“远大理想”,

python自动化开发学习 进程, 线程, 协程   前言 在过去单核CPU也可以执行多任务,操作系统轮流让各个任务交替执行,任务1执行0.01秒,切换任务2,任务2执行0.01秒,在切换到任务3,这样反复执行下去,表面上看每个任务都是交替执行的,但是由于CPU速度太快,让我们觉得所有任务是在同时执行一样.真正的并行执行多任务只能在多核CPU上,但是由于任务数量远远多于CPU的核心数量,所以,操作系统也会自动把多任务轮流调度到每个核心上运行. 多任务的实现有三种方式: 多进程模式 多线程模式 多

Python爬虫系统化学习(5) 多线程爬虫,在之前的网络编程中,我学习过多线程socket进行单服务器对多客户端的连接,通过使用多线程编程,可以大大提升爬虫的效率. Python多线程爬虫主要由三部分组成:线程的创建,线程的定义,线程中函数的调用. 线程的创建:多通过for循环调用进行,通过thread.start()唤醒线程,thread.join()等待线程自动阻塞 示例代码如下: for i in range(1,6): thread=MyThread("thread"+str

作为一项古老的智力游戏,千百年来迷宫都散发着迷人的魅力.但是,手工设计迷宫费时又耗(脑)力,于是,我们有必要制作一个程序:迷宫生成器-- 好吧,我编不下去了.但是,从上面的文字中,我们可以看出,我们此次的主题是:用Python实现一个迷宫生成器. 首先展示一下效果图: 我们先分析一下所需的库: 既然是生成器,每次生成的迷宫一模一样显然是说不过去的.因此,我们不可避免地要使用随机数(Random库).迷宫一定是要绘制的,所以需要有一个GUI库或绘图库,这里我使用Pygame(Tkinter或Tur

Python装饰器学习(九步入门)   这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 1 2 3 4 5 6 7 8 # -*- coding:gbk -*- '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''   def myfunc():     print("myfunc() called.")   myfunc() myfunc() 第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能 1 2 3 4 5

Requests:Python HTTP Module学习笔记(一) 在学习用python写爬虫的时候用到了Requests这个Http网络库,这个库简单好用并且功能强大,完全可以代替python的标准库urllib2.在学习的同时把我的学习笔记记录下来,资料基本上都是从Requests官网翻译过来的,欢迎指出有错误或者有表述的不准确的地方. 1.介绍Requests: HTTP for Humans一句话:为地球人准备的网络库 python的标准库urllib2已经提供了大部分你所需要的HTT

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

(本文是从我的旧博客迁移过来的) 问题地址:http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1258 前几日在博客园看到这种在线测试的时候,有一种相见恨晚的感觉,于是随便选了一道感兴趣的题(No.1258:Pool)开始做.为了准确了解题的意思,我把题翻译成中文了,这道题的原理和台球很相似(由于以前常玩可乐8,所以对台球的问题倍感亲切).但不知道为什么出题人将台球问题说成了一个程序员撞墙的问题.下面是我翻译后的,英语不好,译错的地方请见谅. 问题: 12

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575 关于怎么学习python,并将python用于数据科学.数据分析.机器学习中的一篇非常好的文章 Comprehensive learning path – Data Science in Python 深度学习路径-用python进行数据学习 Journey from a Pythonnoob(新手) to a Kaggler on Python So, you want to bec

转载出处:http://www.cnblogs.com/rhcad/archive/2011/12/21/2295507.html 这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 # -*- coding:gbk -*- '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次''' def myfunc(): print("myfunc() called.") myfunc() myfunc() 第二步:使用装饰函数在函数执行前和

python网络爬虫学习笔记 By 钟桓 9月 4 2014 更新日期:9月 4 2014 文章文件夹 1. 介绍: 2. 从简单语句中開始: 3. 传送数据给server 4. HTTP头-描写叙述数据的数据 5. 异常 5.0.1. URLError 5.0.2. HTTPError 5.0.3. 处理异常 5.0.4. info和geturl 6. Opener和Handler 7. Basic Authentication 8. 代理 9. Timeout 设置 10. Cookie 1

Python装饰器学习(九步入门)   这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 # -*- coding:gbk -*- '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''   def myfunc():     print("myfunc() called.")   myfunc() myfunc() 第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能 ? 1 2 3

模块初始 sys模块 import sys sys.path #打印环境变量 sys.argv#打印该文件路径 #注意:该文件名字不能跟导入模块名字相同 os模块 import os cmd_res = os.system("dir")#只执行system命令,不保存结果,返回一个值0代表执行成功,1代表执行失败 cmd_res = os.popen("dir).read()#执行system命令并且保存结果 os.mkdir("new_dir")#创建一

Python第九课学习 数据结构: 深浅拷贝 集合set 函数: 概念 创建 参数 return 定义域 www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5782764.html深浅拷贝: 浅拷贝下拷(两层以及两层以上结构)贝会产生影响,单层拷贝不会 1 浅拷贝 浅拷贝,就是只拷贝第一层 2 深拷贝 深拷贝,就是完全复制 集合set (重点) 集合,将不同的元素组合在一起,用{ }括起来 作用:去重 关系测试 注意: 1 无序 2 元素必须是不可变类型(可hase),故无

# -*- coding: utf-8 -*- import redis r = redis.Redis(host=") 1. Sadd 命令将一个或多个成员元素加入到集合中,已经存在于集合的成员元素将被忽略.假如集合 key 不存在,则创建一个只包含添加的元素作成员的集合.当集合 key 不是集合类型时,返回一个错误. ",1) #输出的结果是1 ",2) #输出的结果是1 ",2) #因为2已经存在,不能再次田间,所以输出的结果是0 ",3,4) #输

Python Built-in Function 学习笔记 1. 匿名函数 1.1 什么是匿名函数 python允许使用lambda来创建一个匿名函数,匿名是因为他不需要以标准的方式来声明,比如def语句 1.2 匿名函数优点 节省内存:如果不把它赋值给一个变量的话,由于是匿名的,不用分配栈空间 不会重名 可以嵌在推导式中,代码更简练 1.3 举例 lambda 参数列表:返回值 a = lambda x,y=2:x+y a(5) ==> 7 a(2,3)==> 5 2. 内置函数 2.1 a

python - argparse 模块学习 设置一个解析器 使用argparse的第一步就是创建一个解析器对象,并告诉它将会有些什么参数.那么当你的程序运行时,该解析器就可以用于处理命令行参数. 解析器类是 ArgumentParser .构造方法接收几个参数来设置用于程序帮助文本的描述信息以及其他全局的行为或设置.   # 实例化ArgumentParser,ArgumentParser 是argparse 的一个类,而该类有两个基类 # parser = argparse.Argument

稍等,先写个脑图... 继续,读完本文,你会学会: 1.如何在VSCode中写Python代码: 2.如何在VSCode中使用Git: 为什么写这篇总结 首先,我假设你是一名Python语言初学者,你下载了Python3.5,也安装好了,准备开始学习,按照正常的网络教程和书本,它会建议你用文本编辑器(比如sublime text)编辑Python代码,使用命令行工具(例如windows下的cmd.exe)来运行和测试你写的Python代码是否正确,没错,我就是这样开始的. 这样看上去没有什么问题

我对Python不是特别熟悉,我仅仅只知道它在Web自动化领域挺牛逼的,还有爬虫.当然了,现在的人工智能和机器学习用到它也很多. 记得六月还是七月份的时候,那个时候,突然心血来潮就开始学起了Python.刚开始学Python的时候是参考菜鸟教程,一边看一边敲代码.然后最后不知道由于什么原因就没有坚持下去.不过那个时候对菜鸟教程Python相关的,至少把基础语法和高级进阶部分基本看了和敲了一遍脑子里有个大概.前段时间在小号CSDN上写了一个系列的教程,主要是参考廖雪峰先生的. 最先接触的的Pyth