定義通常，一個descriptor是具有“綁定行為”的對象屬性。所綁定行為可通過descriptor協議被自定義的__get__(),__set__()和__delete__()方法重寫。如果一個對象的上述三個方法任意一個被重寫，則就可被稱為descriptor。屬性的默認操作是從對象字典中獲取、設置和刪除一個屬性。例如，a.x有一個查找鏈，先a.__dict__['x']，若沒有則type(a).__dict__['x']，若沒有增往上查找父類直到元類。
系統 2019-09-27 17:53:41 1755
代碼如下所示：#-*-coding:-*-importioLIMIT=150000file_count=0url_list=[]withio.open('D:\DB_NEW_bak\DB_NEW_20171009_bak.sql','r',encoding='utf-16')asf:forlineinf:url_list.append(line)iflen(url_list)
系統 2019-09-27 17:53:40 1755
getpwname只能得到gid一個username。importpwdmyGroupId=pwd.getpwnam(username).pw_gidgetgroups只能獲取groups腳本用戶。importosmyGroupIds=os.getgroups()我怎么能得到所有groups的任意一個username，比如id-Gn命令？id-Gn`whoami`解決方案#!/usr/bin/envpythonimportgrp,pwduser="myna
系統 2019-09-27 17:53:36 1755
Python借助AI和數據科學，目前已經攀爬到了編程語言生態鏈的頂級位置，可以說Python基本上與AI已經緊密捆綁在了一起了。為什么人工智能開發要使用到python語言？小編認為基于以下幾個原因：簡潔高效Python作為一門編程語言，對于程序員來說，想要從事AI和機器學習相關的工作，Python是再合適不過的選擇。簡潔優美、開發效率高，Python語言已經得到了越來越多公司的青睞，很多公司都開始選用Python進行網站Web、搜索引擎、云計算、大數據、人
系統 2019-09-27 17:53:33 1755
安裝完mysql-python后import加載模塊提示以下錯誤，復制代碼代碼如下:ImportError:libmysqlclient_r.so.16:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory于是google之，總結一下解決方法：（1）在mysql-ython的安裝目錄下找到site.cfg，將#mysql_config=XXXXXXXXXXXXXXXX注釋符號去掉，并填上mysql_config的
系統 2019-09-27 17:53:27 1755
本文實例講述了Python類的專用方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：Python類可以定義專用方法,專用方法是在特殊情況下或當使用特別語法時由Python替你調用的，而不是在代碼中直接調用（象普通的方法那樣）。1.__init__類似于構造函數復制代碼代碼如下:#!/usr/local/bin/pythonclassStudy:def__init__(self,name=None):self.name=namedefsay(self):prints
系統 2019-09-27 17:53:14 1755
問題描述：使用Python語言完成文本顏色設置。源代碼：#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-classbcolors:HEADER='\033[95m'OKBLUE='\033[94m'OKGREEN='\033[92m'WARNING='\033[93m'FAIL='\033[91m'ENDC='\033[0m'BOLD='\033[1m'UNDERLINE='\033[4m'printbcolors.WARNING+
系統 2019-09-27 17:52:56 1755
在學習過程中，把開發過程中重要的一些內容備份一下，下面內容是關于python實現中文繁體和中文簡體之間的相互轉換的內容，應該是對碼農們有所好處。#轉換繁體到簡體line=Converter('zh-hans').convert(line.decode('utf-8'))line=line.encode('utf-8')#轉換簡體到繁體line=Converter('zh-hant').convert(line.decode('utf-8'))line=li
系統 2019-09-27 17:52:50 1755
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系統 2019-09-27 17:52:43 1755
#使用StandardScaler進行數據預處理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#導入Sta
系統 2019-09-27 17:52:41 1755
