生成器就是自己用python代碼寫的迭代器，生成器的本質就是迭代器。通過以下兩種方式構建一個生成器：1、通過生成器函數2、生成器表達式生成器函數：函數deffunc1(x):x+=1returnxprint(func1(5))生成器函數deffunc1(x):x+=1yieldxg_obj=func1(5)print(g_obj.__next__())一個next對應一個yield。yieldVSreturnreturn結束函數，給函數的執行者返回值yie
系統 2019-09-27 17:50:36 1765
一、Python下載1、Python最新源碼，二進制文檔，新聞資訊等可以在Python的官網查看到：2、Python官網：https://www.python.org/3、你可以在以下鏈接中下載Python的文檔，你可以下載HTML、PDF和PostScript等格式的文檔。4、Python文檔下載地址：https://www.python.org/doc/二、Window平臺安裝Python:1、以下為在Window平臺上安裝Python的簡單步驟：2、
系統 2019-09-27 17:50:36 1765
字符串是Python中最常用的數據類型，而且很多時候你會用到一些不屬于標準ASCII字符集的字符，這時候代碼就很可能拋出UnicodeDecodeError:'ascii'codeccan'tdecodebyte0xc4inposition10:ordinalnotinrange(128)異常。這種異常在Python中很容易遇到，尤其是在Python2.x中，是一個很讓初學者費解頭疼的問題。不過，如果你理解了Python的Unicode，并在編碼中遵循一定
系統 2019-09-27 17:50:35 1765
什么是淺拷貝？先看一個例子a=[1,2,3,4]b=aa.pop(0)print(a)print(b)輸出：[2,3,4][2,3,4]正常對于這種可變對象的這種賦值，會導致a和b指向一個內存地址，而我們將a中的第0個元素剔除后，實質就是改變了對應的內存地址中的數值，所以會導致b也發生變化下面看一下淺拷貝：a=[1,2,3,4]b=a.copy()a.pop(0)print(a)print(b)輸出[2,3,4][1,2,3,4]這種就是淺拷貝，拷貝的列表
系統 2019-09-27 17:50:34 1765
python批量添加的button使用同一點擊事件根據傳遞的參數進行區分。defclear_text():print'我只是個清空而已'defclear_text(index):print'我只是個清空而已'+str(index)button=Button(framet_title,text='清空',command=clear_text)這樣去設置，單個按鈕對應單個點擊事件沒有問題的如果你是foriinRange(10):button=Button(fr
系統 2019-09-27 17:50:34 1765
defQuickSort(myList,start,end):ifstart
系統 2019-09-27 17:50:33 1765
Python裝飾器，分兩部分，一是裝飾器本身的定義，一是被裝飾器對象的定義。一、函數式裝飾器：裝飾器本身是一個函數。1.裝飾函數：被裝飾對象是一個函數[1]裝飾器無參數：a.被裝飾對象無參數：復制代碼代碼如下:>>>deftest(func):def_test():print'Callthefunction%s().'%func.func_namereturnfunc()return_test>>>@testdefsay():return'hellowor
系統 2019-09-27 17:50:21 1765
原文鏈接：https://mp.csdn.net/postedit/98593105有人說，隨著AI和大數據的興起，Python變得越來越強了，它語言簡潔、開發效率高、可移植性強，并且可以和其他編程語言（比如C++）輕松無縫銜接Python學習方法Python入門細讀！（內附python教程分享）https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=blog08所以，很多程序員把Python當作第一語言來學習，單在
系統 2019-09-27 17:50:15 1765
python自動化批量生成前端的HTML可以大大減輕工作量下面演示兩種生成HTML的方法方法一：使用webbrowser#coding:utf-8importwebbrowser#命名生成的htmlGEN_HTML="test.html"#打開文件，準備寫入f=open(GEN_HTML,'w')#準備相關變量str1='mynameis:'str2='--MichaelAn--'#寫入HTML界面中message="""%s%s"""%(str1,str
系統 2019-09-27 17:49:58 1765
本人最近在研究機器學習方面的知識，要運用unet來實現醫學圖像分割，本文是為了實現unet代碼而做的前期準備工作，綜合網上的經驗與自身的實踐最終選擇了keras+tensorflow-gpu來跑unet代碼，下面是我安裝tensoflow-gpu的整個過程，記錄下來方便以后查閱。目錄1.安裝anaconda2.創建虛擬環境并安裝python3.63.安裝tensorflow-gpu3.1安裝前奏——CUDA和cuDNN3.1.1下載CUDA3.1.2cuD
系統 2019-09-27 17:49:52 1765
