Python 偶遇(之后要分类)

1.rsplit():Python字符串应用函数

1 def load_class(s):
2     path, klass = s.rsplit(‘.‘, 1)
3     __import__(path)
4     mod = sys.modules[path]
5     return getattr(mod, klass)

2.__import__()Python内置函数,可以直接导入模块

3.getattr:python内置函数:用于返回一个对象的属性或者方法

1 assert issubclass(self.database_class, peewee.Database)

1.issubclass:内置函数issubclass(class, classinfo),判断class是不是classinfo的子类

2.assert:Python的assert是用来检查一个条件,如果它为真,就不做任何事。如果它为假,则会抛出AssertError并且包含错误信息

1.encode:在做编码转换时,通常需要以unicode作为中间编码,即先将其他编码的字符串解码(decode)成unicode,再从unicode编码(encode)成另一种编码。

2.xrange: 跟range类似:不过不同的是range产生一个列表,而xrange产生一个生成器。

所以xrange做循环的性能比range好,尤其是返回很大的时候,尽量用xrange吧,除非你是要返回一个列表

http://ciniao.me/article.php?id=17

3.enumerate:可以生成一个序列

时间: 2024-10-10 13:08:43

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机器学习入门之python实现图片简单分类

小任务:实现图片分类 1.图片素材 python批量压缩jpg图片: PIL库 resize http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/50248409 2.环境搭建 windows下python的安装 版本比较 2.7 vs 3.6 https://pypi.python.org/pypi windows下PIL库的安装 https://pypi.python.org/pypi windows下PIL库的安装 http://zjfsharp

python 从文件导入分类

# -*- coding:utf-8 -*- """ 从文件导入分类 根据行首制表符或空格确定层级关系(4个空格等于一个制表符 同一行制表符和空格不能混用 ) 必须是 utf-8编码 -------test.txt------- 鞋子 运动鞋 凉鞋 拖鞋 靴子 体育 羽毛球 单打 双打 游泳 ---------------------- """ import redis import MySQLdb import json class Categ

Python标准类型的分类

Python有3种不同的模型可以帮助对基本类型进行分类,这些类型更好的理解类型之间的相互关系以及他们的工作原理. 1 存储模型    能保存单个字面对象的类型,称为原子或标量存储:    能保存多个对象的类型,称为容器. 存储类型 分类 Python类型 标量/原子类型 数值(所有的数值类型),字符串(全部都是文字) 容器类型 列表,元组,字典 2 更新模型   以对象创建成功后,它的值是否可以进行更新为依据进行的分类,分为可变类型和不可变类型. 更新模型 分类 Python类型 可变类型 列表

python.day.01——运算符分类

运算符分类: 算数运算符.赋值运算符.比较运算符.逻辑运算符.成员运算符 一.算数运算符 运算符 描述 实例(a=3,b=2) + 加运算:两数相加 a + b = 5 - 减运算:两数相减 a - b = 1 * 乘运算:两个数相乘 a * b = 6 / 除运算:两数相除(注意和C,C++中"/"运算区别) a / b =1.5 % 取余运算:两数相除取余 a % b = 1 ** 幂运算:返回a的b次幂 a ** b = 9 // 取整运算:返回商的整数部分 a // b = 1

二、python的优点、分类

1.python2x与python3x的区别 python2x:c语言和java等语言大牛的加入,使得python的源码重复代码过多,代码不规范. python3x:统一源码,使得源码规范,清晰,简单. 2.python的编程语言分类(重点) 1.编译型: 将代码一次性全部编译成二进制,然后再执行. 优点:执行效率高. 缺点:开发效率低,不能跨平台. 代表语言:C语言 2.解释型: 逐行解释成二进制,逐步运行. 优点:开发效率高,可以跨平台. 缺点:执行效率低. 代表语言:python 3.py

python实现感知机线性分类模型

前言 感知器是分类的线性分类模型,其中输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1或-1的值作为正类或负类.感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面,属于判别模型. 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化,得到了感知器模型. 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 学习从来不是一个人的事情,要有个相互监督的伙伴,需要学习python或者有兴趣学习python的伙伴可以私信回复QQ:1354124729或微信:ff186345,一起学习哦!!!   O(∩_∩)O 运行结果如图所示:

Python 常用函数大体分类

==================系统库函数================ 字符串函数 举例数学函数 import math val=math.sin(3.14/6) val=math.sin(math.pi/6) >>> 3*3*3*3 81 >>> math.pow(3,4)     #3的4次方 81.0 举例操作系统函数 >>> import os >>> os.getcwd()    #列出当前目录 'C:\\Users

python使用KNN文本分类

上次爬取的爸爸.妈妈.老师和自己的作文,利用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier进行分类. import jieba import pandas as pd import numpy as np import os import itertools import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.

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