微信跳一跳輔助的python具體實現代碼，供大家參考，具體內容如下這是一個2.5D插畫風格的益智游戲，玩家可以通過按壓屏幕時間的長短來控制這個「小人」跳躍的距離。可能剛開始上手的時候，因為時間距離之間的關系把握不恰當，只能跳出幾個就掉到了臺子下面。玩法類似于《flappybird》下載github的一個程序，但是在windows10下不能運行，原因是windows10下沒有copy命令了，修改為Python自帶的復制方法，即可完成。今天運行好像一開始不能正
系統 2019-09-27 17:52:44 1771
概述如今我也是使用Python寫代碼好多年了，但是我卻很少關心GIL的內部機制，導致在寫Python多線程程序的時候。今天我們就來看看CPython的源代碼，探索一下GIL的源碼，了解為什么Python里要存在這個GIL，過程中我會給出一些示例來幫助大家更好的理解GIL。GIL概覽有如下代碼：staticPyThread_type_lockinterpreter_lock=0;/*ThisistheGIL*/這行代碼位于Python2.7源碼ceval.c
系統 2019-09-27 17:52:42 1771
將做工程過程中重要的一些代碼段收藏起來，下面代碼段是關于python檢測RabbitMQ的狀態是否正常的代碼。importsocketdefcheck_aliveness(ip,port):sk=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)sk.settimeout(1)try:sk.connect((ip,port))print'serviceisOK!'returnTrueexceptExceptio
系統 2019-09-27 17:52:41 1771
最近學習了python基礎，寫一下3大排序練練手：復制代碼代碼如下:'''Createdon2013-8-23@author:codegeek'''//冒泡排序defbubble_sort(seq):foriinrange(len(seq)):forjinrange(i,len(seq)):ifseq[j]
系統 2019-09-27 17:52:28 1771
yield的功能類似于return，但是不同之處在于它返回的是生成器。生成器生成器是通過一個或多個yield表達式構成的函數，每一個生成器都是一個迭代器（但是迭代器不一定是生成器）。如果一個函數包含yield關鍵字，這個函數就會變為一個生成器。生成器并不會一次返回所有結果，而是每次遇到yield關鍵字后返回相應結果，并保留函數當前的運行狀態，等待下一次的調用。由于生成器也是一個迭代器，那么它就應該支持next方法來獲取下一個值。基本操作#通過`yield`
系統 2019-09-27 17:52:18 1771
實現一個支持動態擴容的數組并完成其增刪改查#通過python實現動態數組"""數組特點：占用一段連續的內存空間，支持隨機（索引）訪問，且時間復雜度為O(1)添加元素時間復雜度：O(n)刪除元素時間復雜度：O(n)"""classArr:def__init__(self,capacity=10):"""構造函數:paramcapacity:數組最大容量，不指定的話默認為10"""self._capacity=capacityself._size=0#數組有效
系統 2019-09-27 17:52:16 1771
基礎版(list方法)#比較占內存w=int(input("輸入一個數字還你一個斐波那契數列："))list_res=[]deflist_n(n):ifn>=3:res=list_n(n-1)+list_n(n-2)else:res=1returnresprint("開始")foriinrange(0,w):list_res.append(list_n(i+1))print(list_res)升級版#比較占內存num=int(input("輸入一個數字還你
系統 2019-09-27 17:52:01 1771
Python資源大全中文版原文鏈接:http://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7GitHub上有一個Awesome-XXX系列的資源整理,資源非常豐富，涉及面非常廣。awesome-python是vinta發起維護的Python資源列表，內容包括：Web框架、網絡爬蟲、網絡內容提取、模板引擎、數據庫、數據可視化、圖片處理、文本處理、自然語言處理、機器學習、日志、代碼分析等。版權是https://github.com/jobbo
系統 2019-09-27 17:51:57 1771
Sklearn簡介Scikit-learn(sklearn)是機器學習中常用的第三方模塊，對常用的機器學習方法進行了封裝，包括回歸(Regression)、降維(DimensionalityReduction)、分類(Classfication)、聚類(Clustering)等方法。當我們面臨機器學習問題時，便可根據下圖來選擇相應的方法。Sklearn具有以下特點：簡單高效的數據挖掘和數據分析工具讓每個人能夠在復雜環境中重復使用建立NumPy、Scipy、
系統 2019-09-27 17:51:55 1771
http://www.cnblogs.com/baiboy/p/django1.html摘要：Django的學習教程也是分門別類，形式不一。或是較為體系的官方文檔，或者風格自由的博客文檔，或者偏向實例的解析文檔。即使官方文檔，章節較多，文字闡述累贅，有時候我們只是關注某個功能用法而已，而自由博文最大的問題是互相抄襲，結構混亂，涵蓋面小且錯誤較為明顯。由此，本文結合學習期間資料梳理和項目開發經驗，整理出一套較為常用實用的文章。適用于新手入門，無論C#，C，j
系統 2019-09-27 17:51:33 1771
