您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. Python中文手册Python Tutorial

  2. 第一章开胃菜Whetting Your Appetite 1 第二章使用Python解释器Using the Python Interpreter 3 2.1 调用解释器Invoking the Interpreter 2.2 解释器及其环境The Interpreter and Its Environment 第三章Python的非正式介绍An Informal Introduction to Python 9 3.1 初步认识Python Using Python as a Calcula
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2009-10-22
    • 文件大小:390kb
    • 提供者:sandsor
  1. Python 中英对照手册 v2.4(chm)

  2. 前言 Front Matter Contents 1. 开胃菜 Whetting Your Appetite 2. 使用Python解释器 Using the Python Interpreter 2.1 调用解释器 Invoking the Interpreter 2.1.1 参数传递 Argument Passing 2.1.2 交互模式 Interactive Mode 2.2 解释器及其环境 The Interpreter and Its Environment 2.2.1 错误处理
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2009-12-01
    • 文件大小:397kb
    • 提供者:xiancaonima
  1. Python中文手册v2.4.chm

  2. 前言 Front Matter Contents 1. 开胃菜 Whetting Your Appetite 2. 使用Python解释器 Using the Python Interpreter 2.1 调用解释器 Invoking the Interpreter 2.1.1 参数传递 Argument Passing 2.1.2 交互模式 Interactive Mode 2.2 解释器及其环境 The Interpreter and Its Environment 2.2.1 错误处理
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2013-09-26
    • 文件大小:397kb
    • 提供者:burong_chen
  1. python手册(Python Tutorial)双语版

  2. 译者:刘鑫(march.liu AT gmail DOT com) 由:limodou转(limodou AT gmail DOT com) CHM 文件制作:Colin.Wang 前言 Front Matter Contents 1. 开胃菜 Whetting Your Appetite 2. 使用Python解释器 Using the Python Interpreter 2.1 调用解释器 Invoking the Interpreter 2.1.1 参数传递 Argument Pass
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2013-10-19
    • 文件大小:397kb
    • 提供者:ccz007
  1. python cookbook(第3版)

  2. 第一章:数据结构和算法 1.1 解压序列赋值给多个变量 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量 1.3 保留最后N个元素 1.4 查找最大或最小的N个元素 1.5 实现一个优先级队列 1.6 字典中的键映射多个值 1.7 字典排序 1.8 字典的运算 1.9 查找两字典的相同点 1.10 删除序列相同元素并保持顺序 1.11 命名切片 1.12 序列中出现次数最多的元素 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表 1.14 排序不支持原生比较的对象 1.15 通过某个字段将记录分组 1.16 过滤
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2016-01-06
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:chengyulin888
  1. Python 科学计算

  2. 第 1 章 软件包的安装和介绍....................1 1.1 Python 简介......................................1 1.2 安装软件包......................................2 1.2.1 Python(x,y)..................................... 2 1.2.2 Enthought Python Distribution (EPD)............
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-09-20
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:yanghefeng22
  1. BOF图像匹配-Python代码-计算机视觉

  2. 计算机视觉的实验,Python写的代码,萌新代码,勿喷,仅仅只是方便没时间写实验的朋友,直接用python打开就能运行
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2020-05-23
    • 文件大小:433kb
    • 提供者:black_cat7
  1. 批量根据文件修改时间分类文件工具——Python脚本

  2. 01 实现背景 1、os模块,实现文件的重命名、创建新文件夹操作 2、datetime模块,用于文件时间对比操作 3、fnmatch模块,用于模糊匹配文件名 02 实现目标 1、遍历搜索整个文件夹,包括文件夹内的所有文件夹 2、筛选这些文件中日期晚于2020年之后的文件 3、输出这些文件的文件名 03 注意事项 1、若想实现任意目录下的查找操作,可以在os.walk()函数中自行加入路径 2、若想实现对任意文件类型的查找操作,可以在fnma
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2020-06-03
    • 文件大小:393byte
    • 提供者:qq2539879928
  1. Python实现周期性抓取网页内容的方法

  2. 主要介绍了Python实现周期性抓取网页内容的方法,涉及Python时间函数及正则匹配的相关操作技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-21
    • 文件大小:39kb
    • 提供者:weixin_38719564
  1. Python时间的精准正则匹配方法分析

  2. 主要介绍了Python时间的精准正则匹配方法,结合实例形式对比分析了Python针对时间格式相关正则匹配技巧,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-21
    • 文件大小:37kb
    • 提供者:weixin_38711778
  1. Python正则表达式匹配日期与时间的方法

  2. 主要介绍了Python正则表达式匹配日期与时间的方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:47kb
    • 提供者:weixin_38588520
  1. Python爬虫基于lxml解决数据编码乱码问题

  2. lxml是python的一个解析库,支持HTML和XML的解析,支持XPath解析方式,而且解析效率非常高 XPath,全称XML Path Language,即XML路径语言,它是一门在XML文档中查找信息的语言,它最初是用来搜寻XML文档的,但是它同样适用于HTML文档的搜索 XPath的选择功能十分强大,它提供了非常简明的路径选择表达式,另外,它还提供了超过100个内建函数,用于字符串、数值、时间的匹配以及节点、序列的处理等,几乎所有我们想要定位的节点,都可以用XPath来选择 XPath
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:71kb
    • 提供者:weixin_38608873
  1. Python实现的括号匹配判断功能示例

  2. 本文实例讲述了Python实现的括号匹配判断功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 1.用一个栈【python中可以用List】就可以解决,时间和空间复杂度都是O(n) # -*- coding: utf8 -*- # 符号表 SYMBOLS = {'}': '{', ']': '[', ')': '(', '>': '<'} SYMBOLS_L, SYMBOLS_R = SYMBOLS.values(), SYMBOLS.keys() def check(s): arr = [
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:57kb
    • 提供者:weixin_38631329
  1. python中正则的使用指南

  2. 上一次很多朋友写文字屏蔽说到要用正则表达,其实不是我不想用(我正则用得不是很多,看过我之前爬虫的都知道,我直接用BeautifulSoup的网页标签去找内容,因为容易理解也方便,),而是正则用好用精通的很难(看过正则表的应该都知道,里面符号对应的方法规则有很多,很灵活),对于接触编程不久的朋友们来说很可能在编程的过程上浪费很多时间,今天我把经常会用到正则简单介绍下,如果不是很特殊基本都覆盖使用。 1.正则的简单介绍 首先你得导入正则方法 import re正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:208kb
    • 提供者:weixin_38610012
  1. 在Python中操作时间之strptime()方法的使用

  2. strptime()方法分析表示根据格式的时间字符串。返回值是一个struct_time所返回gmtime()或localtime()。 格式参数使用相同的指令使用strftime();它默认为“%a %b %d %H:%M:%S %Y”相匹配的ctime()所返回的格式。 如果字符串不能按格式进行解析,或者如果它具有解析后多余的数据,ValueError被挂起。 语法 以下是strptime()方法的语法: time.strptime(string[, format]) 参数    
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:46kb
    • 提供者:weixin_38728277
  1. python利用标准库如何获取本地IP示例详解

  2. 标准库 Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数,而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。 Python标准库的主要功能有:       1.文本处理,包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持,二进制数据处理等功能       2.文件处理,包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能       3.操作系
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:59kb
    • 提供者:weixin_38565221
  1. 浅谈python正则的常用方法 覆盖范围70%以上

  2. 上一次很多朋友写文字屏蔽说到要用正则表达,其实不是我不想用(我正则用得不是很多,看过我之前爬虫的都知道,我直接用BeautifulSoup的网页标签去找内容,因为容易理解也方便,),而是正则用好用精通的很难(看过正则表的应该都知道,里面符号对应的方法规则有很多,很灵活),对于接触编程不久的朋友们来说很可能在编程的过程上浪费很多时间,今天我把经常会用到正则简单介绍下,如果不是很特殊基本都覆盖使用。 1.正则的简单介绍 首先你得导入正则方法 import re正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:208kb
    • 提供者:weixin_38681218
  1. Python时间的精准正则匹配方法分析

  2. 本文实例讲述了Python时间的精准正则匹配方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 要用正则表达式精准匹配时间,其实并不容易 方式一: >>> import re >>> t = '19:10:48' >>> m = re.match(r'(.*):(.*):(.*)', t) >>> m.groups() ('19', '10', '48') 方式二: >>> t = '19:10:48' >
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:44kb
    • 提供者:weixin_38557370
  1. Python实现以时间换空间的缓存替换算法

  2. 缓存是指可以进行高速数据交换的存储器,它先于内存与CPU交换数据,因此速度很快。缓存就是把一些数据暂时存放于某些地方,可能是内存,也有可能硬盘。 在使用Scrapy爬网站的时候,产生出来的附加产物,因为在Scrapy爬取的时候,CPU的运行时间紧迫度不高(访问频次太高容易被封禁),借此机会难得来上一下,让自己的内存解放一下。 算法原理: 通过将要缓存的数据用二进制展开,得到的二进制数据映射到缓存字段上,要检验是否已经缓存过,仅需要去查找对应的映射位置即可,如果全部匹配上,则已经缓存。 # 二进制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:66kb
    • 提供者:weixin_38724663
  1. 24式加速你的Python(小结)

  2. 一,分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第3式,按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第4式,按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 二,加速你的查找 第5式,用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式,用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三,
  3. 所属分类:其它

« 12 3 4 5 »