本文實(shí)例為大家分享了Python實(shí)現(xiàn)代碼統(tǒng)計(jì)工具的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下思路：首先獲取所有文件，然后統(tǒng)計(jì)每個(gè)文件中代碼的行數(shù)，最后將行數(shù)相加.實(shí)現(xiàn)的功能：統(tǒng)計(jì)每個(gè)文件的行數(shù)；統(tǒng)計(jì)總行數(shù)；支持指定統(tǒng)計(jì)文件類(lèi)型，排除不想統(tǒng)計(jì)的文件類(lèi)型；排除空行；排除注釋行importosimportsysimportos.path#foriinsys.argv:#print(i)#判斷單個(gè)文件的代碼行數(shù)defcount_file_lines(file_path):
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:58 1751
本文實(shí)例為大家分享了python如何刪除文件中重復(fù)字段的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下原文件內(nèi)容放在list中，新文件內(nèi)容按行查找，如果沒(méi)有出現(xiàn)在list中則寫(xiě)入第三個(gè)文件中。importcsvfiletxt1='E:/gg/log/log1.txt'filecsv1='E:/gg/log/log1.csv'filecsv2='E:/gg/log/log2.csv'filecsv3='E:/gg/log/log3.csv'classoperFileCs
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:51 1751
作為Python程序員，應(yīng)該能夠正視Python的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)。眾所周之，Python的運(yùn)行速度是很慢的，特別是大數(shù)據(jù)量的運(yùn)算時(shí)，Python會(huì)慢得讓人難以忍受。對(duì)于這種情況，“專業(yè)”的解決方案是用上numpy或者opencl。不過(guò)有時(shí)候?yàn)榱艘稽c(diǎn)小功能用上這種重型的解決方案很不劃算，或者有時(shí)候想要實(shí)現(xiàn)的操作在numpy里面沒(méi)有，需要我們自己用C語(yǔ)言來(lái)編寫(xiě)。總之，我們使用Python與C++的混合編程能夠加快程序熱點(diǎn)的運(yùn)算速度。首先要提醒大家注意的是，在考慮聯(lián)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:45 1751
某天回家之時(shí)，聽(tīng)到有個(gè)朋友說(shuō)起他正在做一個(gè)車(chē)牌識(shí)別的項(xiàng)目于是對(duì)其定位車(chē)牌的位置算法頗有興趣，今日有空得以研究，事實(shí)上車(chē)牌識(shí)別算是比較成熟的技術(shù)了，這里我只是簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。我的思路為：對(duì)圖片進(jìn)行一些預(yù)處理，包括灰度化、高斯平滑、中值濾波、Sobel算子邊緣檢測(cè)等等。利用OpenCV對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行輪廓查找，然后根據(jù)一些參數(shù)判斷該輪廓是否為車(chē)牌輪廓。效果如下：test1：test2實(shí)現(xiàn)代碼如下（對(duì)圖像預(yù)處理（濾波器等）的原理比較簡(jiǎn)單，這里只是對(duì)一些函數(shù)進(jìn)行調(diào)包
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:43 1751
書(shū)接上回，我們繼續(xù)來(lái)說(shuō)說(shuō)python的面試題，我在各個(gè)網(wǎng)站搜集了一些，我給予你們一個(gè)推薦的答案，你們可以組織成自己的語(yǔ)言來(lái)說(shuō)出來(lái)，讓我們更好的做到面向工資編程一、Q：說(shuō)說(shuō)你對(duì)zenofpython的理解，你有什么辦法看到它。A：TheZenofPython是Python語(yǔ)言的指導(dǎo)原則，遵循這些基本原則，輸入importthis，然后直接運(yùn)行即可二、Q：什么是元類(lèi)(meta_class)A：我們定義類(lèi)來(lái)創(chuàng)建對(duì)象，但是現(xiàn)在我們知道類(lèi)也是對(duì)象。那么是通過(guò)什么來(lái)創(chuàng)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:41 1751
數(shù)據(jù)描述每條數(shù)據(jù)項(xiàng)儲(chǔ)存在列表中，最后一列儲(chǔ)存結(jié)果多條數(shù)據(jù)項(xiàng)形成數(shù)據(jù)集data=[[d1,d2,d3...dn,result],[d1,d2,d3...dn,result],..[d1,d2,d3...dn,result]]決策樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)classDecisionNode:'''決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)'''def__init__(self,col=-1,value=None,results=None,tb=None,fb=None):'''初始化決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)args：co
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:26 1751
推薦：高階函數(shù)python高階函數(shù)有誤但可以參考python中常見(jiàn)的內(nèi)置高階函數(shù)添加鏈接描述什么是高階函數(shù)？高階函數(shù)：一個(gè)函數(shù)可以作為參數(shù)傳給另外一個(gè)函數(shù)，或者一個(gè)函數(shù)的返回值為另外一個(gè)函數(shù)（若返回值為該函數(shù)本身，則為遞歸），滿足其一則為高階函數(shù)(Higher-orderfunction)。高階函體現(xiàn)了函數(shù)式編程思想：--函數(shù)作為參數(shù)：將核心邏輯傳入方法體，使該方法適用性更為廣泛．傳入數(shù)據(jù):整數(shù)／小數(shù)／容器／自定義類(lèi)的對(duì)象傳入邏輯：方法--內(nèi)置高階函數(shù):f
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:16 1751
https://www.jianshu.com/p/3afbb01c9ed6摘要：大多數(shù)人都聽(tīng)說(shuō)過(guò)關(guān)于Cryptocurrency，許多人也許會(huì)投資他們的加密貨幣。但是，投資這種不穩(wěn)定的貨幣安全嗎？怎樣才能確保現(xiàn)投資這些硬幣未來(lái)一定能帶來(lái)穩(wěn)定的收益呢？我們不能確定，但肯定能根據(jù)以前的價(jià)格產(chǎn)生一個(gè)近似值。時(shí)序模型是預(yù)測(cè)的一種方法。許多重要的應(yīng)用時(shí)序預(yù)測(cè)的領(lǐng)域，例如：銷(xiāo)售預(yù)測(cè)，呼叫中心的通話量，太陽(yáng)的活動(dòng)，海潮，股市行為等等。目錄理解問(wèn)題描述和數(shù)據(jù)集安裝庫(kù)方法
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:45 1751
原題|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum（Python之父）譯者|豌豆花下貓（“Python貓”公眾號(hào)作者）聲明|本翻譯是出于交流學(xué)習(xí)的目的，基于CCBY-NC-SA4.0授權(quán)協(xié)議。為便于閱讀，內(nèi)容略有改動(dòng)。我曾幾次提及左遞歸是一塊絆腳石，是時(shí)候去解決它了。基本的問(wèn)題在于：使用遞歸下降解析器時(shí)，左遞歸會(huì)因堆棧溢出而導(dǎo)致程序終止。【這是我的PEG系列的第5部分。其它文章參見(jiàn)這個(gè)目錄】假設(shè)有如下的語(yǔ)法規(guī)則：ex
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:42 1751
python初學(xué)小記使用PyCharm向世界打招呼！print（“Helloworld！”）介紹自己的基本信息的方法name=input("name:")age=int(input("age:"))#integer強(qiáng)轉(zhuǎn)義成數(shù)字print(type(age),type(str(age)))job=input("job:")salary=input("salary:")#一.info='''-------infoof%s--------Name:%sAge:%
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:39 1751
