u010480899的博客

一、函数定义和函数文档注释 1.1 使用def语句自定义函数# _*_ coding:utf-8 _*_def test(name): print 'Hello'+name运算结果：=========RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py=========>>> test('World')HelloWorld>>> 1.2 给函数添加文

在Python中经常涉及到对字符串的操作，下面对一些常见的字符串操作做一个小结。 一、单引号和双号输出字符串时没有区别print "Hello,World"print 'Hello,World'输出结果：===========C:/Users/Mr_Deng/Desktop/Test_.py========== Hello,WorldHello,World>>> 二、注意转义字符pri

一、字符串格式化使用字符串格式化操作符%实现，格式化操作符的右操作数可以是元组或者映射类型。如果右操作数是元组，其中每一个元素都会被单独格式化，而且每个值都需要一个对应的转换说明符。 基本的转换说明符包括： (1) %字符：标记转换说明符的开始位置； (2) 转换标志(可选)：-表示左对齐，+表示在转换之前加上正负号，“”空格字符表示在正数之前保留空格，0表示转换值若位数不够则用0进行填充；

字典是一种通过名字或者关键字引用值得数据结构，其键可以是数字、字符串、元组，这种结构类型也称之为映射。字典类型是Python中唯一內建的映射类型，基本的操作包括如下： (1)len()：返回字典中键—值对的数量； (2)d[k]:返回关键字对于的值； (3)d[k]=v:将值关联到键值k上； (4)del d[k]:删除键值为k的项； (5)key in d:键值key是否在d中，是返回T

迭代是程序中比较常用的操作，Python也是一样的，有时需要对列表、字典等数据结构进行迭代。好在Python中提供了一些用于的內建函数，通过这些函数可以实现对变量内数据的迭代遍历。 一、并行迭代：对两个序列进行迭代# _*_ coding:utf-8 _*_names=['one','two','three','four']datas=[1,2,3,4]for i in xrange(len

一、迭代器主要用于遍历操作，在iter方法中会返回一个迭代器，该迭代器包含next方法，在调用next方法时，迭代器返回它的下一个值。如果next方法被调用，但是迭代器没有值可以返回时，出发StopIteration异常。下面是一个求斐波那契数列列的例子：# _*_ coding:utf-8 _*_class Fibs: def __init__(self): self.a

Python中set集合位于sets模块中，在Python2.3中集合通过setl类型的实现成为了语言的一部分，因而在使用的时候不需要导入sets模块，直接可以使用。通过help(set)指令可以查看到Python中set的各种方法。 一、集合定义和基本操作 1.1 set集合的定义：>>> a=set([1,2,3])>>> b=set([4,5,6])1.2 求两个集合的并集元素：>>>

通过优先队列可以构造堆，堆是一种实用的数据结构。尽管Python中没有独立的堆类型，但是包含了一些对操作函数的模块，这个模块叫heapq，主要的操作包含如下几个： heappush(heap,x):x元素插入堆 heappop(heap):弹出对中最小元素 heapify(heap):将heap属性强制应用到任意一个列表 hrapreplace(heap,x):将heap中最小

deque包含在collections模块中，主要包含的方法：append、appendleft、clear、copy、count、extend、extendleft、index、insert、pop、popleft、remove、reverse、rotate等，通过help(deque)可以查看相应的使用说明。队列的定义和使用：>>> from collections import deque>

列表的基本操作：元素赋值、元素删除、分片赋值、列表方法。 一、对列表元素重新赋值：x=[1,2,3,4]print xx[1]=0print x运算结果：========RESTART: C:/Users/Mr_Deng/Desktop/3.py========[1, 2, 3, 4][1, 0, 3, 4]>>> 二、对列表元素删除：x=[1,2,3,4]print xdel

SublimeText是一款可以支持多种程序语言的代码编写软件，支持代码的缩进、高亮、代码补全等功能，使用起来比较方便。SublimeText3可以在网上下载，较绿色的版本内置的插件比较少，需要自己添加，但是网上也有内置整套插件而且是破解版，可以在相关资源网站上下载试用一下。这里提供一个优快云上一个Sublime Text3 64位绿色破解版 内置整套插件的资源：http://download.c

一、property函数 学过Java的朋友应该对Java中类的属性和方法不会感到陌生，在Python中也一样，类中定义的属性方法（在没有增加访问限制的情况下）都可以通过实例化的队形进行访问，如下：# _*_ coding:utf-8 _*_class A: def __init__(self): self.w=0 self.h=0 def getW

在Python中并不是包含有的库，原始安装的Python没有Numpy、lxml、Matplotlib等库，所以还是需要自己动手安装上这些软件。如果是Python 3.5.0，在安装的时候就已经有一些用户支持后续安装的软件工具了，包括pip、pip3、easy_install等。在使用这些命令之前，需要将Python下的Scripts添加到计算机系统的环境变量中，就可以直接在DOS下使用:pip i

假定你已经学习了Java程序设计，那么就不难理解面向对象程序设计。在面向对象中，有几个非常重要的概念，包括：抽象、封装、继承、多态、方法重载等，不管怎样这些概念都与类相关。在Python中同样有同Java一样的类，用户可以根据设计需要对事物进行抽象，抽取主要的特征来构造需要的类并定义属于类的成员方法。 一、类的定义# _*_ coding:utf-8 _*___metaclass__=type

一、Python构造方法 先看一个例子，如下：# _*_ coding:utf-8 _*___metaclass__=typeclass A: def init(self,num): self.num=num运算结果：==========RESTART: C:\Users\Mr_Deng\Desktop\test.py==========>>> test=A()>

matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，适合交互式地进行制图。我的Python版本是Python 2.7.12，默认安装时没有matplotlib功能，所以需要手动安装matplotlib软件。使用import命令导入时，matplotlib可能遇到依赖问题，所以需要安装其他软件：six-1.8.0.win-amd64-py2.7、python

SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等。使用这些功能需要SciPy，但是Python 2.7.12在安装时没有改软件，直接导入会报错：ImportError: No module named scipy.spatial.distance。Python-SciPy 64位版本： h

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。但是在使用Numpy时可能出错：ImportError: No module named numpy，解决办法，下载安装对应版本的Numpy程序。我的Python版本为2.7-64bit，可以下载对应的Numpy安装即可。Python-Numpy2.7 64位版本：

在使用Python加载图像时需要使用imread命令,但是： from scipy.misc import imread,imresize时提示cannot import name imread，如下所示： 解决的办法：在Python的安装目录下安装对应版本的Pillow-2.1.0.win-amd64-py2.7.exe软件。我的Python版本是Python 2.7.12 -64位，所以安装上

在Python中有一些类似于init的特殊方法，例如：getitem(self,key)、setitem(self,key,value)、len(self)、delitem(self,key)等。 len(self)：返回集合中所含项目的数量，若是序列返回的是元素的个数，若是映射关系集合，返回的则是键值对的数量。 getitem(self,key)：返回键对应的值，若对象是一个序列，键是一个0—

在Python中Shelve模块提供了基本的存储操作，Shelve中的open函数在调用的时候返回一个shelf对象，通过该对象可以存储内容，即像操作字典一样进行存储操作。当在该对象中查找元素时，对象会根据已经存储的版本进行重新构建，当给某个键赋值的时候，元素会被存储。如下：>>> import shelve>>> data=shelve.open('db.dat')>>> data['x']=