python第五课（python的安装）

我们在做任何一件事情之前,我们都会通过各种渠道去搜集事情的信息,了解事情的来龙去脉,学习一门编程语言也是如此,只有知根知底,我们才能有明确的方向和目标,以及底气去完成这件事情,今天我带大家来看看Python的前世今生,希望能够帮助到大家学习Python. 诞生 创始人:Guido van Rossum. 国籍:荷兰. 主要成就:发明 Python 语言. 发明日期:1989年圣诞节. 发明初衷:为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序. 名字由来:从作者喜欢的肥皂剧「Monty Pyt

翻译三层装饰器 def Before(request,kargs): print 'before' def After(request,kargs): print 'after' def Filter(before_func,after_func): def outer(main_func): def wrapper(request,kargs): before_result = before_func(request,kargs) if(before_result != None): retu

字典 序列这种数据结构是通过序号来访问调用元素集合中的值.但日常生活中的有些对象,两个对象之间存在某种关联关系.比如说电话号码属于某个人,电话号码和人之间就有属于的关系,想根据人的姓名来查找出电话号码,使用序列就不是特别的方便.这种情况下如果能够使用人的名字来进行查询就方便的多了,字典就是一种通过名字来访问调用值的数据结构.字典是python的一种映射类型.字典中的值没有特殊的顺序. 创建和使用字典 字典由键值对组成,使用大括号括起来.键值对使用"键:值"的格式作为一个整体被包含在大括

time模块,顾名思义就是提供时间的模块. 1.时间戳time.time() >>> import time >>> time.time() 1522277717.8651874 返回值很大,单位是"秒".以1970年1月1日零时为计时起点到你使用time.time()为止,之间的秒数. 那这个时间戳的作用是什么?可以用来计时,比如某个操作用时是多少. 2.休眠time.sleep() 一起输入两端代码 >>> a=10 >&

1. 介绍 decorator是用来在代码运行期间动态增加功能的,本质上是一个返回函数的高阶函数.假设现在有这样一种需求,即在每个函数调用前记录日志,记录被调用的函数名称,可以这样实现: def log(func):     def wrapper(*args, **kwargs):         print "CALL %s()" % func.__name__         return func(*args, **kwargs)     return wrapper def 

=================目录==================1.8 字典1.9 字典练习2.0/2.1 流程控制-if条件判断 ======================================= dic={}字典是python 中唯一的映射类型(哈希表)字典对象是可变的,但是字典的键必须使用不可变对象,一个字典中可以使用不同类型的键值.字典的方法 :dic. +tab (1) dic.clear 删除字典内所有元素(2)get() 返回指定键的值,如果值不在字典中返回d

第五课 python语言中的大整数 java中的int 最大可以处理 2^31 -1(2147483647) 最小呢-2^31 (-2147483647)但是在Java中可以使用BigInteger 来处理无线大的数 print(2 ** 60) 结果为 1152921504606846976 print(2 ** 600) 41495155688809929585124078636911611510124462322424368999956573296906528114129081463997

近期Comyn老师的Python视频推出之后,大家一直在讨论者pyenv这个软件的应用问题,简单写一篇基本用法,给大家做下简单介绍: 目录: 一.pyenv介绍 二.centos6.4上安装配置pyenv 三.使用pyenv安装python 四.pyenv的基本应用 五.pip安装与配置 六.使用pip安装python相关软件 一.pyenv介绍 项目地址:https://github.com/yyuu/pyenv 关于pyenv的介绍: 一般在操作系统中我们会安装多个Python版本,在*ni

转 同十五课,都是从大神那里转载的.今后会逐步增加示例代码. Pandas pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. >>> from pandas import Series, DataFrame >>> import pandas as pd A.pandas 函数 说明 pd.