python3.6增加的方法,字符串定义以f开头,可以使用{}包裹变量,方便字符串的定义. 有些时候很懒,碰到写的比较清晰的就直接搬运:https://blog.csdn.net/weixin_38762584/article/details/115023975 print(f'features:,{features.shape},\n,labels.shape:,{labels.shape}') print(f'features:,{features.shape} \n labels.shap

Python很棒,它有很多高级用法值得细细思索,学习使用.本文将根据日常使用,总结介绍Python的一组高级特性,包括:列表推导式.迭代器和生成器.装饰器. 列表推导(list comprehensions) 场景1:将一个三维列表中所有一维数据为a的元素合并,组成新的二维列表. 最简单的方法:新建列表,遍历原三维列表,判断一维数据是否为a,若为a,则将该元素append至新列表中. 缺点:代码太繁琐,对于Python而言,执行速度会变慢很多. s 针对场景1,我们首先应该想到用列表解析式来解决

Python高级用法 三元表达式 x = 10 y = 20 print(x if x > y else y) x = 100 y = 20 print(x if x > y else y) 20 100 列表推导式和生成器 列表推导式 print([i for i in range(10)]) print([i*2 for i in range(10)]) print([i-1 for i in range(10)]) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 2

转:python argparse用法总结 1. argparse介绍 argparse是python的一个命令行解析包,非常适合用来编写可读性非常好的程序. 2. 基本用法 prog.py是我在linux下测试argparse的文件,放在/tmp目录下,其内容如下: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.parse_args() 测试:

Anaconda下载及安装及查看安装的Python库用法 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,提供了包管理与环境管理的功能.Anaconda 利用 conda 来进行 package 和 environment 的管理,并且已经包含了 Python 和相关的配套工具. Anaconda3-4.4下载地址: https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe 下载后双击exe文件进行安装

enumerate()说明 enumerate()是python的内置函数 enumerate在字典上是枚举.列举的意思 对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表.字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值 enumerate多用于在for循环中得到计数 例如对于一个seq,得到: (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2, seq[2]) enumerate()返回的是一个enumerate对象,例如: enumerate()

Python import用法以及与from...import的区别 在python用import或者from...import来导入相应的模块.模块其实就是一些函数和类的集合文件,它能实现一些相应的功能,当我们需要使用这些功能的时候,直接把相应的模块导入到我们的程序中,我们就可以使用了.这类似于C语言中的include头文件,Python中我们用import导入我们需要的模块. import用法以及与from...import的区别"> eg: 代码如下: import sys prin

1.预备知识-python核心用法常用数据分析库(上) 目录 1.预备知识-python核心用法常用数据分析库(上) 概述 实验环境 任务一:环境安装与配置 [实验目标] [实验步骤] 任务二:Pandas数据分析实战 [任务目标] [任务步骤] 概述 Python 是当今世界最热门的编程语言,而它最大的应用领域之一就是数据分析.在python众多数据分析工具中,pandas是python中非常常用的数据分析库,在数据分析,机器学习,深度学习等领域经常被使用.使用 Pandas 我们可以 Exc

1  yield基本用法 典型的例子: 斐波那契(Fibonacci)數列是一个非常简单的递归数列,除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到.1 2 3 5 8…… def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b # print b a, b = b, a + b n = n + 1 yield 的作用就是把一个函数变成一个generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个

前言:在自动化测试中,经常需要查找操作文件,比如说查找配置文件(从而读取配置文件的信息),查找测试报告(从而发送测试报告邮件),经常要对大量文件和大量路径进行操作,这就依赖于os模块,所以今天整理下比较常用的几个方法.网上这方面资料也很多,每次整理,只是对自己所学的知识进行梳理,从而加深对某个模块的使用. 那我们看看他们的使用吧: 获取文件所在路径 import os ♦1.os.path.dirname(__file__)  获取当前文件的所在路径 输入: import os from rep

PYTHONPATH PYTHONPATH是python moudle的搜索路径.即import xxx会从$PYTHONPATH寻找xxx. 中文编码问题 #coding=utf-8 查看导入的包的路径 import a_module print(a_module.__file__) map(function, iterable, ...) 参数 function -- 函数 iterable -- 一个或多个序列 返回值 Python 2.x 返回列表. Python 3.x 返回迭代器.

python列表排序 python字典排序 sorted List的元素可以是各种东西,字符串,字典,自己定义的类等. sorted函数用法如下: sorted(data, cmp=None, key=None, reverse=False) 其中,data是待排序数据,可以使List或者iterator, cmp和key都是函数,这两个函数作用与data的元素上产生一个结果,sorted方法根据这个结果来排序. cmp(e1, e2) 是带两个参数的比较函数, 返回值: 负数: e1 < e2

详细记录python的range()函数用法   使用python的人都知道range()函数很方便,今天再用到他的时候发现了很多以前看到过但是忘记的细节.这里记录一下range(),复习下list的slide,最后分析一个好玩儿的冒泡程序. 这里记录一下: ? >>> range(1,5) #代表从1到5(不包含5) [1, 2, 3, 4] >>> range(1,5,2) #代表从1到5,间隔2(不包含5) [1, 3] >>> range(5)

可以视lambda为一个简易的函数,它不需要return,形式简单 #冒号左边是变量 #冒号右边是返回值 例: >>> def f (x): return x**2 ... >>> print f(8) 64 >>> >>> g = lambda x: x**2 >>> >>> print g(8) 64 >>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12

python中with可以明显改进代码友好度,比如: with open('a.txt') as f: print f.readlines() 为了我们自己的类也可以使用with, 只要给这个类增加两个函数__enter__, __exit__即可: >>> class A: def __enter__(self): print 'in enter' def __exit__(self, e_t, e_v, t_b): print 'in exit' >>> with 

转自:http://blog.csdn.net/vivilorne/article/details/3863545 在学python的过程中,一直弄不明白sys.argv[]的意思,虽知道是表示命令行参数,但还是有些稀里糊涂的感觉. 今天又好好学习了一把,总算是大彻大悟了. Sys.argv[]是用来获取命令行参数的,sys.argv[0]表示代码本身文件路径,所以参数从1开始,以下两个例子说明: 1.使用sys.argv[]的一简单实例, import sys,os os.system(sys

YAML是一种直观的能够被电脑识别的的数据序列化格式,容易被人类阅读,并且容易和脚本语言交互.YAML类似于XML,但是语法比XML简单得多,对于转化成数组或可以hash的数据时是很简单有效的. PyYaml  1.load() :返回一个对象 我们先创建一个yml文件,config.yml: name: Tom Smith age: 37 spouse: name: Jane Smith age: 25 children: - name: Jimmy Smith age: 15 - name1

import argparse import sys parser = argparse.ArgumentParser(description='this is for test.') parser.add_argument("-i", "--app_id", help="Custom app id") parser.add_argument("-d", "--config_dir", help="

requests是一个很实用的Python HTTP客户端库,编写爬虫和测试服务器响应数据时经常会用到.可以说,Requests 完全满足如今网络的需求 本文全部来源于官方文档 http://docs.python-requests.org/en/master/ 安装方式一般采用$ pip install requests.其它安装方式参考官方文档 HTTP - requests import requests GET请求 r  = requests.get('http://httpbin.or

使用assert断言是学习python一个非常好的习惯,python assert 断言句语格式及用法很简单.在没完善一个程序之前,我们不知道程序在哪里会出错,与其让它在运行最崩溃,不如在出现错误条件时就崩溃,这时候就需要assert断言的帮助.本文主要是讲assert断言的基础知识. python assert断言的作用 python assert断言是声明其布尔值必须为真的判定,如果发生异常就说明表达示为假.可以理解assert断言语句为raise-if-not,用来测试表示式,其返回值为假