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  • # -*-coding:utf-8-*-'''Created on 2015年5月27日@author: kanpiaoxue'''from time import sleepclass RetryClass(object):def __init__(self, retryTimes, intervalTimes):self.retryTimes = retryTimesself....

    # -*-coding:utf-8-*-

    '''

    Created on 2015年5月27日

    @author: kanpiaoxue

    '''

    from time import sleep

    class RetryClass(object):

    def __init__(self, retryTimes, intervalTimes):

    self.retryTimes = retryTimes

    self.intervalTimes = intervalTimes

    def doAction(self):

    print 'doAction'

    retryRunCount = 0

    while True:

    try:

    self.retryAction()

    break

    except IOError, ex:

    print 'catch Exception:', IOError, ':', ex

    if retryRunCount < self.retryTimes:

    retryRunCount += 1

    print 'after', self.intervalTimes, 'seconds it will retry again for times:' , retryRunCount

    sleep(self.intervalTimes)

    continue

    else:

    msg = 'it retry ' + str(retryRunCount) + ' times. But it does not run successfully! Please check it.'

    raise Exception(msg)

    def retryAction(self):

    print 'retryAction'

    raise IOError('retryAction')

    if __name__ == '__main__':

    retryTimes = 10

    intervalTimes = 1

    retry = RetryClass(retryTimes, intervalTimes)

    retry.doAction()

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  • 在项目的早期阶段,您通常会进行探索性数据分析(EDA)以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰、更容易理解,尤其是对于更大、更高维度的数据集。在项目即将结束时,能够以清晰、简洁和引人注目...

    数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段,您通常会进行探索性数据分析(EDA)以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰、更容易理解,尤其是对于更大、更高维度的数据集。在项目即将结束时,能够以清晰、简洁和引人注目的方式呈现您的最终结果非常重要,以便您的受众(通常是非技术客户)能够理解。

    Matplotlib是一个流行的Python库,可用于轻松创建数据可视化。但是,每次执行新项目时,设置数据、参数、数字和绘图都会变得相当混乱和乏味。在这篇博文中,我们将看看6个数据可视化,并使用Python的Matplotlib为它们编写一些快速简便的函数。与此同时,这是一个很好的图表,可以为工作选择正确的可视化!

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    散点图

    散点图非常适合显示两个变量之间的关系,因为您可以直接查看数据的原始分布。您还可以通过对组进行颜色编码来简单地查看不同数据组的这种关系,如下图所示。想要想象三个变量之间的关系?没问题!只需使用另一个参数(如点大小)来编码第三个变量,我们可以在下面的第二个图中看到。

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    现在来看代码。我们首先使用别名"plt”导入Matplotlib的pyplot。为了创建一个新的情节图,我们调用plt.subplots()。将x轴和y轴数据传递给函数,然后将它们传递给ax.scatter()以绘制散点图。我们还可以设置磅值、点颜色和Alpha透明度。您甚至可以将y轴设置为对数刻度。然后专门为图形设置标题和轴标签。这很容易使用一个端到端创建散点图的函数!

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    线形图

    当您可以清楚地看到一个变量与另一个变量差异很大,即它们具有高协方差时,最好使用线图。我们来看看下图来说明,可以清楚地看到,所有专业的百分比随时间变化很大。使用散点图绘制这些图形会非常混乱,这使得我们很难真正理解并看到发生了什么。线图非常适合这种情况,因为它们基本上可以快速总结两个变量的协方差(百分比和时间)。同样,我们也可以通过颜色编码进行分组。

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    这是线形图的代码。它与上面的散点非常相似。只有一些变量的微小变化。

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    直方图

    直方图可用于查看(或实际发现)数据点的分布。查看下面的直方图,我们绘制频率与IQ直方图。我们可以清楚地看到中心的浓度和中位数。我们还可以看到它遵循高斯分布。使用条(而不是散点)确实可以清楚地看到每个箱的频率之间的相对差异。使用分档(离散化)确实有助于我们看到"更大的图像”,而如果我们使用所有数据点而没有离散分档,可视化中可能会有很多噪声,这使得很难看到真正发生了什么。

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    Matplotlib中直方图的代码如下所示。有两个参数需要注意。首先,n_bins参数控制我们的直方图所需的离散区数。更多的bins会给我们更好的信息,但也可能会引入噪音;另一方面,较少的bins给我们提供了更多的"鸟瞰图”,并且没有更精细的细节,更能了解正在发生的事情。其次,累积参数是一个布尔值,它允许我们选择我们的直方图是否累积。这基本上是选择概率密度函数(PDF)或累积密度函数(CDF)。

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    想象一下,我们想要比较数据中两个变量的分布。有人可能会认为你必须制作两个单独的直方图并将它们并排放置以进行比较。但是,实际上有更好的方法:我们可以用不同的透明度覆盖直方图。看看下图,统一分布设置为透明度为0.5,以便我们可以看到它背后的内容。这允许用户直接在同一图上查看两个分布。

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    在代码中为叠加的直方图设置了一些东西。首先,我们设置水平范围以适应两个变量分布。根据这个范围和所需的箱数,我们实际上可以计算每个箱的宽度。最后,我们在同一个图上绘制两个直方图,其中一个直方图略微透明。

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    条形图

    当您尝试可视化具有少量(可能<10个)类别的分类数据时,条形图最有效。如果我们的类别太多,那么图中的条形图将非常混乱并且难以理解。它们适用于分类数据,因为您可以根据条形图的大小(即幅度)轻松查看类别之间的差异;类别也很容易划分颜色编码。我们将看到3种不同类型的条形图:常规、分组和堆叠。随着我们的进展,请查看下图中的代码。

    常规的条形图在下面的第一个图中。在barplot()函数中,x_data表示x轴上的代码,y_data表示y轴上的条形高度。误差条是以每个条形为中心的额外线条,可以绘制以显示标准偏差。

    分组条形图允许我们比较多个分类变量。看看下面的第二个条形图。我们比较的第一个变量是分数如何按组(G1,G2,......等组)变化。我们还将性别本身与颜色代码进行比较。看一下代码,y_data_list变量现在实际上是一个列表,其中每个子列表代表一个不同的组。然后我们遍历每个组,对于每个组,我们在x轴上绘制每个刻度线的条形图;每组也有颜色编码。

    堆积条形图非常适合可视化不同变量的分类构成。在下面的堆积条形图中,我们将比较日常的服务器负载。通过颜色编码堆栈,我们可以轻松查看和了解哪些服务器每天工作最多,以及负载如何与所有日期的其他服务器进行比较。此代码遵循与分组条形图相同的样式。我们遍历每个组,除了这次我们在旧组之上而不是在它们旁边绘制新条。

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    直方图

    我们之前查看过直方图,这些直方图非常适合可视化变量的分布。但是如果我们需要更多信息呢?也许我们想要更清晰地看待标准偏差?也许中位数与均值有很大不同,因此我们有很多异常值?如果存在这样的偏差并且许多值集中在一边怎么办?

    这就是箱形图出现的原因。箱形图给出了上述所有信息。实线框的底部和顶部始终是第一和第三四分位数(即数据的25%和75%),框内的频带始终是第二个四分位数(中位数)。晶须(即带有条形末端的虚线)从盒子中伸出,以显示数据的范围。

    由于为每个组/变量绘制了框图,因此很容易设置。x_data是组/变量的列表。Matplotlib函数boxplot()为y_data的每一列或序列y_data中的每个向量创建一个盒子图;因此,x_data中的每个值对应于y_data中的列/向量。我们所要设定的只是情节的美学。

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    结论

    使用Matplotlib可以实现5种快速简便的数据可视化。将事物抽象为函数总是使代码更易于阅读和使用!我希望你喜欢这篇文章并学到一些新的和有用的东西。

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  • 欲直接下载代码文件,关注我们公众号哦!查看历史消息即可!手写笔记还是电子笔记好呢?毕业季刚结束,眼瞅着2018级小萌新马上就要来了,老腊肉小编为了咱学弟学妹们学习,绞尽脑汁准备编一套大学秘籍,这不刚...

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    手写笔记还是电子笔记好呢?

    毕业季刚结束,眼瞅着2018级小萌新马上就要来了,老腊肉小编为了咱学弟学妹们的学习,绞尽脑汁准备编一套大学秘籍,这不刚开了个头就遇上了个难题——做笔记到底是手写笔记好呢还是电子笔记好呢?

    聪明的小伙伴们或许就该怼小编了,不是有电子手写笔记吗!哼,机智如我怎么可能没想过这个呢!

    大家用电子笔记除了省纸张外,往往还希望有笔记整理和搜索的功能,手写电子笔记如果不能实现手写识别搜索的功能,那还真是只能省纸张了。为此小编亲自体验过GoodNotes这款手写笔记应用,虽然能够做到手写识别搜索,但需要字迹工整,不能连笔,大概能劝退一批包括小编在内的字迹感人群体了吧。

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    那么到底怎么实现手写识别呢?本期魔术师就来教会大家如何用简单的编程实现看似高深的手写识别技术。参考网上的一些教程,我们将展示用tensorflow实现MNIST手写识别的例子。

    首先给大家学习该篇内容的思维导图,如果有没讲到的细节,请自行参考学习:

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    MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所,National Institute of Standards and Technology (NIST)。训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成,其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员。测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据。

    先给大家介绍一下tensorflow吧。

    tensorflow是谷歌于2015年11月9日正式开源的计算框架。tensorflow计算框架可以很好地支持深度学习的各种算法,但它的应用也不限于深度学习,是由Jeff Dean领头的谷歌大脑团队基于谷歌内部第一代深度学习系统DistBelief改进而来的通用计算框架。

    我们通过基于python3的编程语言调用tensorflow这一框架。

    下载方式参考如下:

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    入门捷径:线性回归

    我们看一个最简单的机器学习模型,线性回归的例子。

    狭义的最小二乘方法,是线性假设下的一种有闭式解的参数求解方法,最终结果为全局最优。

    梯度下降法,是假设条件更为广泛(无约束)的,一种通过迭代更新来逐步进行的参数优化方法,最终结果为局部最优。

    而我们通过调用Tensorflow计算梯度下降的函数tf.train.GradientDescentOptimizer来实现优化。

    我们看下这个例子代码,只有30多行,逻辑还是很清晰的。

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    最终会得到一个接近2的值,比如我这次运行的值为1.9183811

    线性模型:logistic回归

    线性回归不过瘾,我们直接一步到位,开始进行手写识别。

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    我们采用深度学习三巨头之一的Yann Lecun教授的MNIST数据为例。 如上图所示,MNIST的数据是28x28的图像,并且标记了它的值应该是什么。

    我们先看看数据是怎样从图片一步步转化为我们的预测的:

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    我们可以获取到的数据在编译器里是以矩阵形式存储的,如下:

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    teX为10000乘784的矩阵,teY为10000乘10的矩阵,10000表示例子的数目,784就是28x28个像素点,因为有10种不同的数字,所以teY的另一维度为10,每一维的值用来判断是否是该维对应的数字。teX,teY构成了训练集的数据。同理,trX,trY为测试集。

    接下来要介绍的部分都只是模型构建的部分不同,大家可以参考上面数据的转化图片进行理解。

    我们首先不管三七二十一,就用线性模型来做分类。

    算上注释和空行,一共加起来30行左右,我们就可以解决手写识别这么困难的问题啦!请看代码:

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    经过100轮的训练,我们的准确率是92.36%。

    无脑的浅层神经网络

    用了最简单的线性模型,我们换成经典的神经网络来实现这个功能。

    我们还是不管三七二十一,建立一个隐藏层,用最传统的sigmoid函数做激活函数。sigmoid的数学形式如下:

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    其核心逻辑还是矩阵乘法,这里面没有任何技巧。

    h = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(X, w_h))

    return tf.matmul(h, w_o)

    完整代码如下,仍然是40多行,不长:

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    第一轮运行,我这次的准确率只有69.11% ,第二次就提升到了82.29%。跑100轮的最终结果是95.41%,比Logistic回归的强!

    请注意我们模型的核心那两行代码,完全就是无脑地全连接做了一个隐藏层而己,这其中没有任何的技术。完全是靠神经网络的模型能力。

    深度学习时代方案 - ReLU和Dropout

    我们将sigmoid函数换成ReLU函数。

    线性整流函数(Rectified Linear Unit, ReLU),又称修正线性单元, 是一种人工神经网络中常用的激活函数(activation function),通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。

    当然,Dropout也是要做的,Dropout可以比较有效地减轻过拟合的发生,一定程度上达到了正则化的效果。于是我们还是一个隐藏层,写个更现代一点的模型吧:

    X = tf.nn.dropout(X, p_keep_input)

    h = tf.nn.relu(tf.matmul(X, w_h))

    h = tf.nn.dropout(h, p_keep_hidden)

    h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h, w_h2))

    h2 = tf.nn.dropout(h2, p_keep_hidden)

    return tf.matmul(h2, w_o)

    除了ReLU和dropout这两个技巧,我们仍然只有一个隐藏层,表达能力没有太大的增强。并不能算是深度学习。

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    从结果看到,第二次就达到了96%以上的正确率。后来就一直在98.4%左右游荡。仅仅是ReLU和Dropout,就把准确率从95%提升到了98%以上。

    卷积神经网络出场

    接下来,真正的深度学习利器CNN,卷积神经网络出场。这次的模型比起前面几个无脑型的,的确是复杂一些。涉及到卷积层和池化层。

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    我们看下这次的运行数据:

    0 0.95703125

    1 0.9921875

    2 0.9921875

    3 0.98046875

    4 0.97265625

    5 0.98828125

    6 0.99609375

    在第6轮的时候,就跑出了99.6%的高分值,比ReLU和Dropout的一个隐藏层的神经网络的98.4%大大提高。因为难度是越到后面越困难。

    在第16轮的时候,竟然跑出了100%的正确率:

    7 0.99609375

    8 0.99609375

    9 0.98828125

    10 0.98828125

    11 0.9921875

    12 0.98046875

    13 0.99609375

    14 0.9921875

    15 0.99609375

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    借助Tensorflow和机器学习工具,我们只有几十行代码,就解决了手写识别这样级别的问题,而且准确度可以达到如此程度。

    模型结果展示

    说了这么多模型,我们来做个对比:

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    模型实践显神威

    我们再用手写的图片试验一下模型的效果,手写图片如下:

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    图片处理的方式如下:

    import numpy as np

    from PIL import Image

    img=Image.open(r'图片文件路径').convert('L')

    # resize的过程

    if img.size[0] != 28 or img.size[1] != 28:

    img = img.resize((28, 28))

    # 暂存像素值的一维数组

    arr = []

    for i in range(28):

    for j in range(28):

    # mnist 里的颜色是0代表白色(背景),1.0代表黑色

    pixel = 1.0 - float(img.getpixel((j, i)))/255.0

    # pixel = 255.0 - float(img.getpixel((j, i))) # 如果是0-255的颜色值

    arr.append(pixel)

    arr1 = np.array(arr).reshape((1, 28, 28, 1))#arr1就是输入模型的图像数据

    我们可以看到,图片导入到编译器里后存储为了一个矩阵,矩阵里面的数字代表了每一个像素点。

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    输出结果分别为[2]和[3],预测成功!说明训练出来的模型识别数字的能力还是挺强的。

    听说最近苹果霸霸又申请了一项新专利——实时手写识别技术。

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    手写电子笔记的福音啊!

    连苹果都在研究的技术,咱们也能小秀一把,是不是超开心!

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  • 我一直说python是非常优美语言,那到底如何个美呢,其中有一个特性就是简洁.很多果粉为啥特别喜欢苹果手机和苹果电脑,一方面确实做漂亮,另外一个就是简洁。你想苹果手机开机关机,删软件都是一个步骤,而我们...

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    我一直说python是非常优美的语言,那到底如何个美呢,其中有一个特性就是简洁.很多果粉为啥特别喜欢苹果手机和苹果电脑,一方面确实做的漂亮,另外一个就是简洁。你想苹果手机开机关机,删软件都是一个步骤,而我们用win,关机至少3-5步,删软件更不要说了,非常麻烦.

    有的时候做产品不是要做加法而且要做减法,并且做到极致(有点跑题了,我们还是回到python)

    我把python里面非常有名的简洁,高效,方便的代码整理出来,让我们来一睹她的风采。其实每个主题展开讲都是很大的篇幅,今天我们先overview一下

    看完之后,相信初学者会更快的喜欢上python.

    1.列表推导

    要说python里面最简洁最神奇的代码,列表推导应该算排行第一。

    这是一种非常精炼的写法,可以根据一份列表来制作另外一份。这种表达式称为list comprehension(列表推导)

    例子1,利用一个列表生成一个新的列表

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    例子2,甚至可以过滤一些列表中的元素,列如:

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    例子3:若要需要对序列里面的内容进行循环处理时,也可以加一个函数进行组合完成

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    看完列表推导的用法,是不是觉得眼前一亮好很方便啊.

    2.with用法

    一般我们处理文件都是先打开->然后处理->然后关闭.比较麻烦,还需要防止异常保护try/finally,很多时候我们都把精力集中在如何处理文件这样会忘掉关闭文件.Python里面有一种非常简洁的方法:

    普通的打开,关闭文件处理:

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    用with语句,使用起来非常简单,有点像英语,用with语句能够保证当写操作执行完毕之后,自动关闭文件

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    其实with的使用场景非常多,除了对于文件的处理关闭,在多线程的使用里面对锁的处理也是经常使用的 。以后的文章会讲python的多线程,多进程的使用,会展开讲.

    with的用法体现了python的一个精髓:把一些繁琐的事务交给语言本身,开发者只要focus放在处理问题的逻辑上就可以了.

    3.匿名函数lambda

    python里面有一个"懒人专用的函数",叫做匿名函数(也就是没有函数名)的函数.我们在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便.

    lambda(这个名字其实是借鉴了另外一个黑客非常喜欢的语言LISP),lambda一般的形式是关键字lambda 后面跟一个或者多个参数,后面紧跟一个冒号,之后是一个表达式:

    lambda arg1,agr2,...agrN:express using arguments

    以map()函数为例,若要计算一个列表里面的每个元素的平方,可以直接传入匿名函数:

    >>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

    [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

    通过对比可以看出,匿名函数lambda x: x * x实际上就是:

    def f(x):

    return x * x

    用匿名函数的好处是显而易见的:

    一方面是可以免去取名字的麻烦(因为高质量的代码对函数的取名是有一定的要求的)

    而且不必担心函数名冲突

    此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数:

    4.生成器

    生成器是python里面一个比较难理解的概念,也是Python中引入的两个强大的特性之一(猜猜另外一个特性是啥,对了就是装饰器)

    今天我先来看一下它的一个简单例子,一个关于斐波那契数列的实现:

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    用了生成器的函数:

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    看第二种方法代码是不是简洁很多,这就是yield关键字的魅力.

    如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个生成器函数,打印看一下.

    print(fac2(10))

    >>>

    生成器函数和普通函数的执行流程非常不一样:

    函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。

    而变成生成器的函数,只会相应迭代操作时才运行,一般都是配合for使用(也有配合sum(),list())

    在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

    好了,以上几个就是python中非常神奇的代码,不知道大家看完之后是不是对python的喜爱又加深了一分

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    用大量时间和精力破解密码,并且大部分破解程序都是单进程,单线程……而对于一些黑客而言,他们使用手段往往就显得出高水平,譬如常见 “钓鱼” 大致是用自己网卡去攻击对方网卡,黑...
  • Python代码[简单题]

    2017-10-01 16:45:38
    [第一次传资源]好奇!这些是我有段时间打的关于Python的一些简单的题目的代码。有些文件中有很多种解法。很适合刚学Python的人看。不过,1个资源积分应该就可以了吧。最低好像就是这个。多谢大家支持!
  • 时间:2018-11-27概述:画图Python画图的一些例子代码,学用rectangle画方形。利用for循环控制100-999个数,每个数分解出个位,十位,百位。程序源代码:from tkinter import Tk, Canvastop=Tk()c = Canvas(width=...
  • python代码实现简单的多线程

    万次阅读 多人点赞 2018-08-22 09:40:36
    线程 在程序里一个执行路线就叫做线程,线程是...在一些等待任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等。在这种情况下我们可以释放一些珍贵资源如内存占用等等。 Python3 通过两个标准库 _thread 和...
  • 1. python的代码写在哪里你有两种...我们写一些简单代码,有时仅仅是为了验证一些想法,想立即知道是否可行,或者是在初学阶段,希望快速的验证自己所学习的知识,都可以在python交互式解释器里编写和执行代码。在...

空空如也

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