【python之Linux基础(三)】教程文章相关的互联网学习教程文章

python基础(4):迭代器、生成器、面向过程编程【代码】

迭代器生成器面向对线编程一 迭代器#1、为何要有迭代器?对于序列类型:字符串、列表、元组,我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的,若还想取出其内部包含的元素,则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式,这就是迭代器#2、什么是可迭代对象? 可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象,即obj.__iter__,如下 ‘hello‘.__iter__ (1,2,3).__iter__ [1,2,3].__iter__ {‘a‘:1}....

Python基础【代码】【图】

Python的介绍1、Python的出生 在1989年的圣诞节,一门神奇的语言诞生了——Python,Python的创始人吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承。 2017年7月的TIOBE排行榜,Python已经占据第四的位置, Python崇尚优美、清晰、简单,是一个优秀并广泛使用的语言。 由上图可见,Python整体呈上升趋势,反映出Python应用越来越广泛并且也逐渐得到业内的认可!...

Python模块基础【代码】【图】

概念: 在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module)好处:1. 提高可维护性2. 可重用3. 避免函数名、变量名冲突。 每个模块有独立的命名空间,因此相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中。因此我们自己在编写模块时,不必考虑名字会与其他模块冲突模块种类:1. 内置标准模块(标准库)。执行help(‘modules’)查看所有Python自带模块列表2. 第三方开源模块,可通过 pip install 模块名 联网安装3. 自定义模块...

Python 入门--Python基础数据类型【代码】

一、Python基础语法初次使用Python,首先要明确三点:Python的标识符(例如变量名、函数名等),可用字母、数字和下划线构成,不能以数字开头,且区分大小写。Python对于缩进敏感。在Python中,是使用缩进来写代码块。Python的注释语句一般用#开头。多行注释可以有用三引号。‘‘‘ 这里使用了多行注释 使用三引号将注释内容包含起来 在代码上中只能使用#开头的注释语句 ‘‘‘ a = 1 #小写字母定义变量 A = 2 #大小字母...

python基础学习笔记——Python基础教程(第2版 修订版)第十章(充电时刻)【代码】

#模块#包#模块中有什么dir l列出特性#文档print range.__doc__#阅读源代码print copy.__file__#标准库sys os fileinput#集合,堆和双端队列set(range(10)) 集合 堆 数据结构 没有独立的 只有一个包含一些堆操作的模块,叫做heapq(6个函数) 双端队列#time#random#shelve#re#包含对正则表达式的支持 原文:http://www.cnblogs.com/realmonkeykingsun/p/7476153.html

Python基础5

一. Hash   可变的数据类型是不可以被Hash的   如果一个值可以Hash,那么说明这是一个不可变的数据类型二. 字典   字典是python中唯一的映射类型   定义: {key1:value1, key2:value2...}   1.键与值用冒号分开   2.项与项用逗号分开   特性: 1. key-value结构     2. key必须可Hash,且必须为不可变数据类型,必须唯一     3. 可存放任意多个值,可修改,可以不唯一     4. 无序   已知可Hash的...

Python基础入门-字典

今天我们来看看一下Python中的字典的一些常见用法。关于字典的学习,我们应该知道字典的定义及区别与其他数据结构的特点、常用的操作方法。好了,我们开始搞事情!1.字典定义字典是花括号包围,元素以键值对的形式存在的且元素之间用冒号分隔得可变得数据结构之一。也是一个唯一具有映射关系的数据结构。关键词:键值对、花括号、可变、序列之一。2.字典特点无序可变当有重复键产生默认保留最后一个通过键来访问值3.字典常用操作方...

Python基础:数据类型-字符串(7)【代码】【图】

1.字符串基本操作  字符串是由字符组成的一串字符序列,字符串是有顺序的,从左到右,索引从0开始,依次递增。  Python中字符串类型:str。  Python中字符串的三种表示方式:  (1)普通字符串:采用单引号(‘)或双引号(")括起来的字符串。  (2)原始字符串(raw string):在普通字符串的前面加 r,字符串中的特殊字符不需要转义。  (3)长字符串:字符串中包含换行、缩进等排版字符,使用三重单引号(‘‘‘)...

0511Python基础-函数名应用-闭包-装饰器

1、昨日内容回顾 动态参数 *args:接受的是所有的位置参数。 **kwargs:所有的关键字参数。 形参顺序:位置参数,*args,默认参数,**kwargs *的模型用法: 在函数的定义的时候,*代表聚合。 在函数的执行的时候,*代表打散。 内置名称空间 全局名称空间 局部名称空间 全局作用域:内置名称空间,全局名称空间 局部作用域:局部名称空间 加载顺序: 内置名称空间 ---> 全局名称空间...

python基础-面向过程编程【代码】

面向过程编程面向过程编程其实是一种机械式的思维方式,其核心就是"过程"。过程指的是一种解决问题的步骤,即先干什么再干什么,最后干什么。优点:将复杂的问题流程化,进而简单化。哈哈哈哈,这种时刻,话不多说,上代码!# 需求:实现一个注册功能 def user_pwd_auth():"""检验用户名、密码的合法性:return: 合法的用户名、密码"""while True:username = input("请输入用户名>>>:")if username.isalpha():breakelse:print("您输...

python基础学习日志day8-实现进度条功能,for和yield实现【代码】

实现进度条功能 方法一:简单FOR实现打印进度条功能 for i in range(10):print("#",end="",flush=True)time.sleep(0.4) #方法二,yeild实现复杂进度条功能def show_process(total):recive_size=0current_size=0while recive_size<total:if int(recive_size/total*100) >current_size: #进度比现在的大print("#",end="",flush=True)current_size=int(recive_size/total*100)new_size=yield#中断recive_size+=new_sizetotal=10000000 ...

python基础 生成器send方法 迭代器【代码】

1from collections import Iterable2from collections import Iterator3#如上篇博客所讲,生成器可以写成如下形式,当生成器被next()调用或循环,生成器运行到yield所在语句,yield后面紧跟变量将其值赋给yield,yield将其返回 4def str_ip(ip_start):5for ip1 in range(256):6for ip2 in range(256):7for ip3 in range(256):8 ip_str_format = "%s.%s.%s.%s"%(str(ip_start), str(ip1), str(ip2), str(ip3) )9yie...

python基础-各种试【代码】

一、错误处理:1.try/except/else/finally:2.调用堆栈:3.记录错误4.抛出自定义错误:二、调试:  1. print2. 断言:3. logging:4. Pdb:5. pdb.set_trace()6. IDE三、单元测试 :是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。1. 编写单元测试:2. 运行单元测试:3. setUp与tearDown:四、文档测试 :(doctest) 直接提取注释中的代码并执行测试.------------------------------------------------------------...

python基础整理笔记(五)【图】

一. python中正则表达式的一些查漏补缺1. 给括号里分组的表达式加上别名;以便之后通过groupdict方法来方便地获取。 2. 将之前取名为"name"的分组所获得的字符串,作为本次分组匹配的标的。所以使用(?P=name)前,在正则表达式中,必须已经有了名为name的带命名的分组,即有了类似的(?P<name>)。此外需要注意的是,(?p=name)只是用来匹配,即只能适用于:re.search,re.match,re.find,re.findall等用来查询,匹配的正则表达式中。...

opencv-python 图像基础处理(三)【代码】【图】

腐蚀操作#腐蚀操作import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("d:/ke.png") kernel = np.ones((3,3),np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)#腐蚀操作 iterations控制腐蚀程度 erosion1 = cv2.erode(img,kernel,iterations = 2) erosion2 = cv2.erode(img,kernel,iterations = 3) res=np.hstack((img,erosion,erosion1,erosion2)) cv2.imshow(‘erosion‘, res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ...