# coding:utf-8 a = 1 b = 2 # 第一种方式 # t = a # 临时存放变量值 # a = b # b = t # 第二种方式 # a = a + b # a的值已经不是原始值了,b还有效 # b = a - b # 这里就能获得a的原始值了 # a = a - b # 这里就能获得b的原始值了 # 第三种方式 a, b = b, a print("A->", a, "B->", b) 执行结果: A-> 2 B->
python打印列表的下标和值的例子: In [1]: list01=[1,4,5] In [10]: def funct01(ll): ....: for index,value in enumerate(ll): ....: print index,value ....: In [11]: funct01(list01)0 11 42 5
python执行系统命令后获取返回值的几种方式集合 今天小编就为大家分享一篇python执行系统命令后获取返回值的几种方式集合,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助.一起跟随小编过来看看吧 第一种情况 os.system('ps aux') 执行系统命令,没有返回值 第二种情况 result = os.popen('ps aux') res = result.read() for line in res.splitlines(): print l
Python 数据分析:Pandas 缺省值的判断 背景 我们从数据库中取出数据存入 Pandas None 转换成 NaN 或 NaT.但是,我们将 Pandas 数据写入数据库时又需要转换成 None,不然就会报错.因此,我们就需要处理 Pandas 的缺省值. 样本数据 id name password sn sex age amount content remark login_date login_at created_at 0 1 123456789.0 NaN NaN NaN 20
Python中利用强大的threading模块可以很容易的实现多线程开发,提高运行速度.这一般是对某个进行大量计算操作的的函数进行多线程处理,然后合并各线程的结果.获取函数返回值的方法可以如下: 1). 利用multiprocessing.pool类 import time import random def test1(): # run without multi-thread t = time.time() list = [] for i in range(10000000): list.a
from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评
import hashlib import os import time import configparser import uuid def test_file_md5(file_path): test = hashlib.md5() if os.path.isfile(file_path): with open(file_path, "rb") as f: while True: data = f.read(8096) if not data: break else: test.