Python命令行之旅：使用argparse實現git命令作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《講解開源項目》系列，項目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介紹argparse的文章中，我們全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴們都已經摩拳擦掌，想要打造一個屬于自己的命令行工具。本文將以我們日常工作中最常見的git命令為例，講解如何使用arg
系統 2019-09-27 17:52:36 1746
背景介紹從學sklearn時，除了算法的坎要過，還得學習matplotlib可視化，對我的實踐應用而言，可視化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美觀性確實不敢恭維。陸續使用過plotly、seaborn，最終定格在了Bokeh，因為它可以與Flask完美的結合，數據看板的開發難度降低了很多。前陣子看到這個庫可以較為便捷的實現數據探索，今天得空打算學習一下。原本訪問的是英文文檔，結果發現已經有人在做漢化，雖然看起來也像是谷歌翻譯的，本著拿來主義，
系統 2019-09-27 17:52:29 1746
最近學習了python基礎，寫一下3大排序練練手：復制代碼代碼如下:'''Createdon2013-8-23@author:codegeek'''//冒泡排序defbubble_sort(seq):foriinrange(len(seq)):forjinrange(i,len(seq)):ifseq[j]
系統 2019-09-27 17:52:28 1746
簡單使用最開始，我們用最短的代碼體驗一下logging的基本功能。importlogginglogger=logging.getLogger()logging.basicConfig()logger.setLevel('DEBUG')logger.debug('logsomething')#輸出out>>DEBG:root:logsomething第一步，通過logging.getLogger函數，獲取一個loger對象，但這個對象暫時是無法使用的。第二步
系統 2019-09-27 17:52:26 1746
一：什么是魔法函數看一個簡單的例子：classCompany:def__init__(self,employee__list):self.employee=employee__listcompany=Company(['tom','jack','jane'])employee=company.employeeforiteminemployee:print(item)打印結果無疑是tom,jack,jane。那么換一種方式，使用Python的魔法函數：cla
系統 2019-09-27 17:52:26 1746
建造者模式，也是一種創建新對象的設計方法，和C++中的虛函數很類似，但是用到了python自身的虛基類ABCMeta。1.應用場景:某個類中的函數較多，且實現比較復雜，很多時候需要繼承的子類重載或者重新定義邏輯；2.背景基礎：由于用到python中虛函數，需要了解abc模塊中的ABCMeta和python中類創建對象時的__metaclass__屬性含義。一般地，在某個類中如果定義__metaclass__=something時，簡單地說是，創建對象時，會
系統 2019-09-27 17:52:26 1746
yield的功能類似于return，但是不同之處在于它返回的是生成器。生成器生成器是通過一個或多個yield表達式構成的函數，每一個生成器都是一個迭代器（但是迭代器不一定是生成器）。如果一個函數包含yield關鍵字，這個函數就會變為一個生成器。生成器并不會一次返回所有結果，而是每次遇到yield關鍵字后返回相應結果，并保留函數當前的運行狀態，等待下一次的調用。由于生成器也是一個迭代器，那么它就應該支持next方法來獲取下一個值。基本操作#通過`yield`
系統 2019-09-27 17:52:18 1746
Python的元組和列表類似，不同之處在于元組中的元素不能修改(因此元組又稱為只讀列表)，且元組使用小括號而列表使用中括號，如下:tup1=('physics','chemistry',1997,2000)tup2=(1,2,3,4,5,6)特別注意:1、元組中只包含一個元素時，需要在元素后面添加逗號來消除歧義tup1=（50，）2、元組中的元素值使不允許修改的，但可以對元組進行連接組合tup1=(12,34.56)tup2=('abc','xyz')tu
系統 2019-09-27 17:52:18 1746
#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#------------------------------------------------------#Name:Apache日志分析腳本#Purpose:此腳本只用來分析Apache的訪問日志#Version:2.0#Author:LEO#Created:2013-4-26#Modified:2013-5-4#Copyright:(c)LEO2013#---------------
系統 2019-09-27 17:52:04 1746
Sklearn簡介Scikit-learn(sklearn)是機器學習中常用的第三方模塊，對常用的機器學習方法進行了封裝，包括回歸(Regression)、降維(DimensionalityReduction)、分類(Classfication)、聚類(Clustering)等方法。當我們面臨機器學習問題時，便可根據下圖來選擇相應的方法。Sklearn具有以下特點：簡單高效的數據挖掘和數據分析工具讓每個人能夠在復雜環境中重復使用建立NumPy、Scipy、
系統 2019-09-27 17:51:55 1746
