轉自：https://blog.csdn.net/yilovexing/article/details/80577510在Python中，*和**具有語法多義性，具體來說是有四類用法。1.算數運算*代表乘法**代表乘方>>>2*510>>>2**5322.函數形參*args和**kwargs主要用于函數定義。你可以將不定數量的參數傳遞給一個函數。不定的意思是：預先并不知道,函數使用者會傳遞多少個參數給你,所以在這個場景下使用這兩個關鍵字。其實并不是必須寫成
系統 2019-09-27 17:51:52 1753
目錄第十五章、Python多線程同步鎖，死鎖和遞歸鎖1.引子：2.同步鎖3.死鎖引子：4.遞歸鎖RLock原理：不多說，放代碼總結：5.大總結第十五章、Python多線程同步鎖，死鎖和遞歸鎖1.引子：1.創建線程對象t1=threading.Thread(target=say,args=('tony',))2.啟動線程t1.start()后面又說了兩個點就是join和守護線程的概念?以上就是python多線程的基本使用?說明：前面說的兩個功能是相互獨立的，
系統 2019-09-27 17:51:52 1753
本文實例講述了python日志logging模塊使用方法。分享給大家供大家參考，具體如下：一、從一個使用場景開始開發一個日志系統，既要把日志輸出到控制臺，還要寫入日志文件importlogging#創建一個loggerlogger=logging.getLogger('mylogger')logger.setLevel(logging.DEBUG)#創建一個handler，用于寫入日志文件fh=logging.FileHandler('test.log')
系統 2019-09-27 17:51:47 1753
在python中進行兩個整數相除的時候，在默認情況下都是只能夠得到整數的值，而在需要進行對除所得的結果進行精確地求值時，想在運算后即得到浮點值，那么如何進行處理呢？1、修改被除數的值為帶小數點的形式即可得到浮點值，這種方法在被除數事先知道的情況下才可以采用有效，而這種情況意味著被除數的值是寫死的、固定的，在絕大多數的情況下是不可行的；2、在進行除法運算前導入一個實除法的模塊，即可在兩個整數進行相除的時候得到浮點的結果;復制代碼代碼如下:from__futu
系統 2019-09-27 17:51:25 1753
ubuntu18.04版本，python版本python2.7,python3.5,python3.6因為安裝一些庫會安裝到python3.6上，而默認使用的是python2.7,使用python3，默認會使用python3.5,無法調用安裝包。解決方法：一、使用pythonxx.py運行程序時，加上版本號。比如python3.6xx.py二、1.要以root身份操作yz@yz-pc:~$sudosu2.確認本機下的python默認版本。調出終端，輸入py
系統 2019-09-27 17:51:04 1753
Python這門解釋性語言也有專門的線程模型，Python虛擬機使用GIL（GlobalInterpreterLock，全局解釋器鎖）來互斥線程對共享資源的訪問，但暫時無法利用多處理器的優勢。在Python中我們主要是通過thread和threading這兩個模塊來實現的，其中Python的threading模塊是對thread做了一些包裝的，可以更加方便的被使用，所以我們使用threading模塊實現多線程編程。這篇文章我們主要來看看Python對多線程
系統 2019-09-27 17:51:00 1753
在python中有一個telnetlib，它的作用就是建立一個通到主機的telnet連線實體，然后向主機傳送命令(就像用鍵盤輸入一樣)并從該連線接收數據。利用它，我們可以把示范1的所有內容從"人-機'交流變成'機-機'交流，這樣也可以做到處理pop3郵箱的工作。不過既然我們已經試過了pop3，這一次可以試用真的telnet埠23做些好玩的東西。#telnetdo.py#!/usr/bin/envpythondeftelnetdo(HOST=None,USE
系統 2019-09-27 17:50:56 1753
作為Python程序員，應該能夠正視Python的優點與缺點。眾所周之，Python的運行速度是很慢的，特別是大數據量的運算時，Python會慢得讓人難以忍受。對于這種情況，“專業”的解決方案是用上numpy或者opencl。不過有時候為了一點小功能用上這種重型的解決方案很不劃算，或者有時候想要實現的操作在numpy里面沒有，需要我們自己用C語言來編寫。總之，我們使用Python與C++的混合編程能夠加快程序熱點的運算速度。首先要提醒大家注意的是，在考慮聯
系統 2019-09-27 17:50:45 1753
數據描述每條數據項儲存在列表中，最后一列儲存結果多條數據項形成數據集data=[[d1,d2,d3...dn,result],[d1,d2,d3...dn,result],..[d1,d2,d3...dn,result]]決策樹數據結構classDecisionNode:'''決策樹節點'''def__init__(self,col=-1,value=None,results=None,tb=None,fb=None):'''初始化決策樹節點args：co
系統 2019-09-27 17:50:26 1753
在深度學習過程中想做手勢識別相關應用，需要大量采集手勢圖片進行訓練，作為一個懶人當然希望飛快的連續采集圖片并且采集到的圖片就已經被處理成統一格式的啦。。于是使用python+openCV調用攝像頭，在采集圖片的同時順便處理成想要的格式。詳細代碼如下：importcv2importosprint("=============================================")print("=熱鍵(請在攝像頭的窗口使用)：=")print("=
系統 2019-09-27 17:50:14 1753
