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搜索关键字:python笔记    ( 476个结果
Python笔记(四):异常处理机制与 open()
(一) 异常处理机制概述 就像日常生活中会遇到各种意外情况一样(例如:你可能考虑过如果中了500w该怎么做),代码运行过程中也会遇到这种意外情况,python提供了这么一种机制,处理意外情况(就像如果中了5百万你希望代码怎么做一样)。 注:不处理这种意外情况,代码就会崩溃,后面全部代码都将停止运行。 ...
分类:编程语言   时间:2018-01-30 19:45:57    阅读次数:152
Python 笔记 #17# Pandas: Merge
10 Minutes to pandas Concat Join 类似 sql 里的 join (联表) Merge ...
分类:编程语言   时间:2018-01-30 00:12:27    阅读次数:182
20180129周一之学习PYTHON笔记【安装、查看工作目录、】
一,安装过程中多选一个ADD的项,免去设置环境变量。 二,PYAUTOGUI模块控制键鼠。 IMAGE模块。 python 如何查看与更换工作目录 首先,要查看工作路径,需要导入os包: import os 首先,要查看工作路径,需要导入os包: import os 查看默认工作路径的命令: os. ...
分类:编程语言   时间:2018-01-29 15:41:45    阅读次数:227
python 笔记 (第一天)
我的笔记前头会比较懒,毕竟是基础知识,只记重点。 continue: 跳出for,while循环, 跳出当前循环,继续下一个循环 break: 终止循环 for i in range(10): print i else: print("确实有for ... else结构哦") ...
分类:编程语言   时间:2018-01-28 16:29:17    阅读次数:120
python笔记(3)重要知识点
1.对于不变对象来说,调用对象自身的任意方法,也不会改变该对象自身的内容。相反,这些方法会创建新的对象并返回,这样,就保证了不可变对象本身永远是不可变的。str是不变对象,而list是可变对象,tuple是不变对象 2。set和dict,是一组key的集合。由于key不能重复,所以,在之中,没有重复 ...
分类:编程语言   时间:2018-01-28 14:40:38    阅读次数:140
Python笔记(一)
1.Python是如何进行内存管理的? 从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制 一、对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。 引用计数增加的情况: 1,一个对象分配一个新名称 2,将其放入一个容器中(如列表、元组或字 ...
分类:编程语言   时间:2018-01-27 21:23:52    阅读次数:199
Python:笔记(3)——面向对象编程
Python:笔记(3)——面向对象编程 类型与对象 术语 程序中存储的所有数据都是对象。每个对象都有一个身份、一个类别和一个值。 如:a=42,就是用值42创建了一个整数对象。 大多数对象都拥有大量特点的属性和方法。 属性就是与对象相关的值。 方法就是被调用时将在对象上执行某些操作的函数。 使用 ...
分类:编程语言   时间:2018-01-25 13:11:53    阅读次数:160
python笔记12-python多线程之事件(Event)
前言 小伙伴a,b,c围着吃火锅,当菜上齐了,请客的主人说:开吃!,于是小伙伴一起动筷子,这种场景如何实现 Event(事件) Event(事件):事件处理的机制:全局定义了一个内置标志Flag,如果Flag值为 False,那么当程序执行 event.wait方法时就会阻塞,如果Flag值为Tru ...
分类:编程语言   时间:2018-01-24 17:04:31    阅读次数:172
python笔记11-多线程之Condition(条件变量)
前言 当小伙伴a在往火锅里面添加鱼丸,这个就是生产者行为;另外一个小伙伴b在吃掉鱼丸就是消费者行为。当火锅里面鱼丸达到一定数量加满后b才能吃,这就是一种条件判断了。 这就是本篇要讲的Condition(条件变量) Condition Condition(条件变量)通常与一个锁关联。需要在多个Cont ...
分类:编程语言   时间:2018-01-23 20:43:51    阅读次数:166
Python 笔记 #14# Pandas: Selection
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dates = pd.date_range('20180116', periods=3) # 创建 16 17 18 等六个日期 df = pd.DataFr... ...
分类:编程语言   时间:2018-01-21 00:02:57    阅读次数:197
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