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  • python内置库有哪些 重点 (Top highlight)Photo by mcmurryjulie on Pixabay 照片由mcmurryjulie在Pixabay上发布 您知道Python有内置数据库吗? (Do You Know Python Has A Built-In Database?) Python内置简介—...

    python内置库有哪些

    重点 (Top highlight)

    If you are a software developer, I believe you must know or even have used an extremely light-weighted database — SQLite. It has almost all the features you need as a relational database, but everything is saved in a single file. In the official site, here are some scenarios that you could use SQLite.

    如果您是软件开发人员,我相信您必须知道或什至使用过轻量级的数据库SQLite。 它具有关系数据库所需的几乎所有功能,但是所有内容都保存在一个文件中。 在官方站点中,这里有一些您可以使用SQLite的方案。

    • Embedded devices and IoT

      嵌入式设备和物联网
    • Data Analysis

      数据分析
    • Data Transferring

      资料传输
    • File archive and/or data container

      文件档案和/或数据容器
    • Internal or temporary databases

      内部或临时数据库
    • Stand-in for an enterprise database during demos or testing

      在演示或测试期间替代企业数据库
    • Education, training and testing

      教育,培训和测试
    • Experimental SQL language extensions

      实验性SQL语言扩展

    There are more reasons that you may want to use SQLite, please check out the documentation.

    您可能有更多原因想要使用SQLite,请查阅文档。

    Most importantly, SQLite is actually built-in as a Python library. In other words, you don’t need to install any server-side/client-side software, and you don’t need to keep something running as a service, as long as you imported the library in Python and start coding, then you have a relational database management system!

    最重要的是, SQLite实际上是作为Python库内置的 。 换句话说,您不需要安装任何服务器端/客户端软件,也不需要保持某些东西作为服务运行,只要您使用Python导入了该库并开始编码,那么您就可以有一个关系数据库管理系统!

    导入和使用 (Import and Usage)

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    When we say “built-in”, it means that you don’t even need to run pip install to acquire the library. Simply import it by:

    当我们说“内置”时,这意味着您甚至不需要运行pip install即可获取该库。 只需通过以下方式导入:

    import sqlite3 as sl

    创建与数据库的连接 (Create a Connection to DB)

    Don’t be bothered with the drivers, connection strings and so on. You can create an SQLite database and have a connection object as simple as:

    不要为驱动程序,连接字符串等烦恼。 您可以创建一个SQLite数据库并具有一个连接对象,该对象很简单:

    con = sl.connect('my-test.db')

    After we run this line of code, we have created the database and connected to it already. This is because the database we asked Python to connect to is not existing so that it automatically created an empty one. Otherwise, we can use exactly the same code to connect to an existing database.

    运行此行代码之后,我们已经创建数据库并已连接到该数据库。 这是因为我们要求Python连接的数据库不存在,因此它会自动创建一个空数据库。 否则,我们可以使用完全相同的代码连接到现有数据库。

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    建立表格 (Create a Table)

    Then, let’s create a table.

    然后,让我们创建一个表。

    with con:
    con.execute("""
    CREATE TABLE USER (
    id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT,
    age INTEGER
    );
    """)

    In this USER table, we added three columns. As you can see, SQLite is indeed light-weight, but it supports all the basic features of a regular RDBMS should have, such as the data type, nullable, primary key and auto-increment.

    在此USER表中,我们添加了三列。 如您所见,SQLite确实是轻量级的,但是它支持常规RDBMS应具有的所有基本功能,例如数据类型,可为空,主键和自动递增。

    After running this code, we should have created a table already, although it outputs nothing.

    运行此代码后,尽管它什么也不输出,但我们应该已经创建了一个表。

    插入记录 (Insert Records)

    Let’s insert some records into the USER table we just created, which can also prove that we indeed created it.

    让我们在刚刚创建的USER表中插入一些记录,这也可以证明我们确实创建了它。

    Suppose we want to insert multiple entries in one go. SQLite in Python can achieve this easily.

    假设我们要一次性插入多个条目。 Python中SQLite可以轻松实现这一目标。

    sql = 'INSERT INTO USER (id, name, age) values(?, ?, ?)'
    data = [
    (1, 'Alice', 21),
    (2, 'Bob', 22),
    (3, 'Chris', 23)
    ]

    We need to define the SQL statement with question marks ? as placeholder. Then, let’s create some sample data to be inserted. With the connection object, we can then insert these sample rows.

    我们需要用问号定义SQL语句? 作为占位符。 然后,让我们创建一些要插入的示例数据。 使用连接对象,然后可以插入这些示例行。

    with con:
    con.executemany(sql, data)

    It didn’t complain after we’ve run the code, so it was successful.

    运行代码后,它没有抱怨,所以成功了。

    查询表 (Query the Table)

    Now, it’s time to verify everything we have done in a tangible way. Let’s query the table to get the sample rows back.

    现在,是时候以切实的方式验证我们所做的一切。 让我们查询表以获取示例行。

    with con:
    data = con.execute("SELECT * FROM USER WHERE age <= 22")
    for row in data:
    print(row)
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    You can see how simple it is.

    您会看到它很简单。

    Also, even though SQLite is light-weighted, but as a widely-used database, most of the SQL clients software support to consume it.

    同样,尽管SQLite轻量级,但作为广泛使用的数据库,大多数SQL客户端软件都支持使用它。

    The one I use the most is DBeaver, let’s see how it looks like.

    我使用最多的是DBeaver,让我们看看它的外观。

    从SQL Client(DBeaver)连接到SQLite DB (Connect to SQLite DB from SQL Client (DBeaver))

    Because I’m using Google Colab, so I’m going to download the my-test.db file to my local machine. In your case, if you run Python on your local machine, you can use your SQL client to connect directly to the databases file.

    因为我使用的是Google Colab,所以我将my-test.db文件下载到我的本地计算机上。 就您而言,如果您在本地计算机上运行Python,则可以使用SQL客户端直接连接到数据库文件。

    In DBeaver, create a new connection and select SQLite as DB type.

    在DBeaver中,创建一个新连接,然后选择SQLite作为数据库类型。

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    Then, browse to the DB file.

    然后,浏览到数据库文件。

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    Now, you can run any SQL query on the database. It is nothing different from other regular relational databases.

    现在,您可以在数据库上运行任何SQL查询。 它与其他常规关系数据库没有什么不同。

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    与Pandas无缝集成 (Seamless Integrate with Pandas)

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    Do you think that’s all? No. In fact, as a built-in feature of Python, SQLite can seamlessly integrate with Pandas Data Frame.

    你认为就这些吗? 否。事实上,作为Python的内置功能,SQLite可以与Pandas Data Frame无缝集成。

    Let’s define a data frame.

    让我们定义一个数据框。

    df_skill = pd.DataFrame({
    'user_id': [1,1,2,2,3,3,3],
    'skill': ['Network Security', 'Algorithm Development', 'Network Security', 'Java', 'Python', 'Data Science', 'Machine Learning']
    })
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    Then, we can simply call to_sql() method of the data frame to save it into the database.

    然后,我们可以简单地调用数据框的to_sql()方法将其保存到数据库中。

    df_skill.to_sql('SKILL', con)

    That’s it! We even don’t need to create the table in advance, the column data types and length will be inferred. Of course, you can still define it beforehand if you want to.

    而已! 我们甚至不需要提前创建表,将推断出列数据类型和长度。 当然,如果需要,您仍然可以预先定义它。

    Then, let’s say we want to join the table USER and SKILL, and read the result into a Pandas data frame. It’s also seamless.

    然后,假设我们要连接表USERSKILL ,并将结果读入Pandas数据框。 它也是无缝的。

    df = pd.read_sql('''
    SELECT s.user_id, u.name, u.age, s.skill
    FROM USER u LEFT JOIN SKILL s ON u.id = s.user_id
    ''', con)
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    Super cool! Let’s write the results to a new table called USER_SKILL.

    超酷! 让我们将结果写入一个名为USER_SKILL的新表中。

    df.to_sql('USER_SKILL', con)

    Then, we can also use our SQL client to retrieve the table.

    然后,我们还可以使用SQL客户端检索表。

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    摘要 (Summary)

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    Indeed, there are many surprises hidden in Python. They do not mean to be hidden, but just because there are too many out-of-box features existing in Python for one to discover all of them.

    确实,Python中隐藏了许多惊喜。 它们并不意味着被隐藏,只是因为Python中存在太多现成的功能,无法让人们发现所有这些功能。

    In this article, I have introduced how to use the Python built-in library sqlite3 to create and manipulate tables in an SQLite DB. Of course, it also supports updating and deleting but I think you would try it yourself after this.

    在本文中,我介绍了如何使用Python内置库sqlite3在SQLite DB中创建和操作表。 当然,它也支持更新和删除,但是我认为您可以在此之后自行尝试。

    Most importantly, we can easily read a table from an SQLite DB into a Pandas data frame, or vice versa. This allows us to even more easily to interact with our light-weight relational database.

    最重要的是,我们可以轻松地将SQLite数据库中的表读取到Pandas数据框中,反之亦然。 这使我们可以更轻松地与我们的轻量级关系数据库进行交互。

    You may notice that SQLite doesn’t have authentication, that’s it designed behaviour as everything needs to be light-weight. Go discovering more surprising features in Python, enjoy it!

    您可能会注意到SQLite没有身份验证,这是它设计的行为,因为所有内容都必须轻巧。 快去发现Python中更多令人惊讶的功能,尽情享受吧!

    All the code in this article can be found in my Google Colab Notebook.

    这篇文章中的所有代码都可以在我的Google Colab Notebook中找到。

    翻译自: https://towardsdatascience.com/do-you-know-python-has-a-built-in-database-d553989c87bd

    python内置库有哪些

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  • 常用的Python标准库有哪些

    千次阅读 2019-05-17 16:24:06
    os操作系统,time时间,random随机,pymysql连接数据库,...第三方: django,flask,requests,virtualenv,selenium,scrapy,xadmin,celery,re,hashlib,md5 常用的科学计算: Numpy,Scipy,Pandas ...

    os操作系统,time时间,random随机,pymysql连接数据库,threading线程,multiprocessing进程,queue队列

    第三方库:
    django,flask,requests,virtualenv,selenium,scrapy,xadmin,celery,re,hashlib,md5

    常用的科学计算库:
    Numpy,Scipy,Pandas

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  • 2.3.2 Python自带标准

    千次阅读 2018-04-09 11:18:34
    我们能够轻易的免费去使用他,也就着“自带电池”那些在安装Python时就默认已经安装好的模块被称为“标准”。熟悉使用标准,是Python开发必掌握的技能之一。1,引用方式所有模块都服从下面引用方式,这是最基本...
    Python在安装的时候,就有不少模块也随之安装到本地计算机上。我们能够轻易的免费去使用他,也就着“自带电池”
    那些在安装Python时就默认已经安装好的模块被称为“标准库”。
    熟悉使用标准库,是Python开发必掌握的技能之一。
    1,引用方式
    所有模块都服从下面引用方式,这是最基本的,也是最常用的方式:
    import modulename
    例如:
    >>> import pprint
    >>> a = {"name":"zhangsan","like":"python"}
    >>> pprint.pprint(a)
    {'like': 'python', 'name': 'zhangsan'}
    以pprint.pprint()的方式使用模块中的一种方法,这种方法能够让字典格式化输出。
    在import后面,理论上可以跟好多模块名称,但是在实践中,建议一次跟一个名称,太多了不容易阅读。
    >>> from pprint import pprint
    >>> pprint(a)
    {'like': 'python', 'name': 'zhangsan'}
    意思是从pprint模块中只将pprint()引入,之后就可以直接使用它了。
    再简洁一些:
    >>> from pprint import *
    将pprint模块中的一切都引入了,于是可以像上面那样直接使用每个函数。但是这种方式可读性不好,内存消耗多。
    当模块方法名太长时,可以重命名:
    >>> import pprint as pp
    >>> pp.pprint(a)
    {'like': 'python', 'name': 'zhangsan'}
    还可以这样使用:
    >>> from pprint import pprint as ps
    >>> ps(a)
    {'like': 'python', 'name': 'zhangsan'}
    引用方式,一定要记住,自己能分清楚,别人能看明白。
    >>> print pprint.__doc__ #查看帮助文档,也就时注释
    >>> print pprint.__file__ #查看文件所在的位置,也就是源码位置
    2,sys
    这是一个跟Python解释器关系密切的标准库,我们已经使用过sys.path.append()。
    1) sys.argv
    sys.argv是变量,用来向Python解释器传递参数,所以名曰“命令行参数”。
    --version就是命令行参数。
    #! /usr/bin/env python
    # coding=utf-8

    import sys
    print "The file name:",sys.argv[0]
    print "The number ",len(sys.argv)
    print "The argument is:",str(sys.argv)
    执行结果:
    PS D:\> python test.py
    The file name: test.py
    The number 1
    The argument is: ['test.py']
    python test.py中,test.py时要运行的文件,同时也是命令行参数。
    sys.argv[0]是指第一个参数
    2)sys.exit()
    这个方法意思是退出当前程序。
    #! /usr/bin/env python
    # coding=utf-8

    import sys

    for i in range(10):
    if i==5:
    sys.exit()
    else:
    print i
    结果:
    >>>
    0
    1
    2
    3
    4
    在有的函数中(甚至大多数函数中)会用到return,其含义是终止当前的函数,并返回相应值(如果没有就是None)。但是sys.exit()的含义是退出当前程序,并发起SystemExit异常。这就是两者的区别了。
    使用sys.exit(0)表示正常退出,如果退出的时候有一个对人友好的提示信息,可以用sys.exit("I wet out at here."),那么字符串信息就被打印出来。
    3)sys.path
    sys.path,它可以查找模块所在的目录,以列表的形式显示出来。如果用append()方法,就能够向这个列表增加新的模块目录。
    4)sys.stdin,sys.stdout,sys.stderr
    他们的变量都是类文件流对象,分别表示标准UNIX概念中的标准输入、标准输出和标准错误。
    还记得print()吧,它的本质就是sys.stdout.write(object+'\n')
    更强大的在于通过sys.stdout能够做到将输出内容从“控制台”转到“文件”,称之为重定向
    >>> a = open("D://test.txt","w") #以写的方式打开文件
    >>> sys.stdout = a #将输出目的转到打开的文件中
    >>> print "Test the python" #将内容写到文件中
    >>> a.close() #关闭文件
    打开D://test.txt就能看到输入的内容。
    3,os
    os模块提供了访问操作系统服务的功能
    1)操作文件:重命名,删除文件
    open()这个内建函数可以建立、打开文件。但是,如果对文件进行改名、删除操作,就要使用os模块的方法了。
    >>> import os
    >>> os.rename("D://test.txt","D://test1.txt") #第一个文件是原文件名称,第二个是打算修改成为的文件名。
    要是先进入到了文件test.txt的目录,然后再进入交互模式,可以直接写文件名,如果不是这样,需要将文件的路径写上。
    打开目录就会发现名字已经改过来了。
    os.rename(old, new):除了能修改文件名称,还能修改目录
    os.remove(path):删除文件,不能删除目录
    >>> import os
    >>> os.remove("D://test1.txt")
    去目录下查看,已经删除掉了test1.txt
    2)操作目录
    (1) os.listdir(path):显示目录中的文件。
    (2) os.getcwd,os.chdir:当前工作目录,改变当前工作目录。
    os.getcwd() #查看当前目录
    os.chdir(os.pardir) #进入上一级目录
    os.chdir("rd") #进入下一级目录
    os.pardir #相当于".."
    (3) os.makedirs,os.removedirs:创建和删除目录。
    os.removedirs(path) #删除目录,但目录必须是空的
    os.makedirs(path) #创建目录
    当前目录不空,可以用shutilrmtree来删除
    >>> import shutil
    >>> shutil.rmtree(path)
    (4) os.stat(path)能够查看文件或者目录的属性
    4,heapq
    堆(heap),是一种数据结构,堆的实现是通过构造二叉堆,也就是一种二叉树。
    >>> import heapq
    >>> heapq.__all__
    ['heappush', 'heappop', 'heapify', 'heapreplace', 'merge', 'nlargest', 'nsmallest', 'heappushpop']
    heapq中的heap是堆,q就是queue(队列)的缩写
    heappush(heap,x):将x压入堆heap(这是一个列表)。
    >>> import heapq
    >>> ha = []
    >>> heapq.heappush(ha,1)
    >>> heapq.heappush(ha,2)
    >>> heapq.heappush(ha,5)
    >>> heapq.heappush(ha,3)
    >>> ha
    [1, 2, 5, 3]
    >>> heapq.heappop(ha) #删除最小元素,输出结果已经排序
    1
    >>> ha
    [2, 3, 5]
    heapify():将列表转换为堆。
    >>> h1 = [1,0,2,4,5]
    >>> heapq.heapify(h1)
    >>> h1
    [0, 1, 2, 4, 5]
    经过这样的操作,列表hl就变成了堆(堆的顺序和列表不同),可以对hl(堆)使用heappop()或者heappush()等函数了。否则,不可。
    heapreplace():是heappop()和heappush()的联合,也就是删除一个的同时再加入一个。
    >>> ha
    [2, 3, 5]
    >>> heapq.heapreplace(ha,6)
    2
    >>> ha
    [3, 6, 5]
    5,日历calendar
    >>> import calendar
    >>> c = calendar.month(2018,4)
    >>> print c
    April 2018
    Mo Tu We Th Fr Sa Su
    1
    2 3 4 5 6 7 8
    9 10 11 12 13 14 15
    16 17 18 19 20 21 22
    23 24 25 26 27 28 29
    30
    calendar.calendar(year,w=2,l=1,c=6)
    返回year年年历,3个月一行,间隔距离为c,每日宽度间隔为w字符,每行长度为21*W+18+2*C,l是每星期行数。
    calendar.isleap(年份) #判断是否为闰年,是则返回True,否则False
    calendar.leapdays(2000,2004) #返回在y1、y2两年之间的闰年总数,包括y1,但不包括y2
    calendar.month(year, month, w=2, l=1) #返回year年month月日历,两行标题,一周一行。每日宽度间隔为w字符,每行的长度为7*w+6,l是每星期的行数。
    calendar.monthcalendar(year, month)
    返回一个列表,列表内的元素还是列表,这叫作嵌套列表。每个子列表代表一个星期,都是从星期一到星期日,如果没有本月的日期,则为0。
    calendar.monthrange(year,month)
    返回一个元组,里面有两个整数。第一个整数代表着该月的第一天从星期几开始(从0开始,依次为星期一、星期二……6代表星期日)。第二个整数代表该月一共多少天。
    calendar.weekday(year,month,day)
    输入年月日,知道该日是星期几(注意,返回值依然按照从0到6依次对应星期一到星期六)。
    6,time
    time模块很常用,比如记录某个程序运行时间长短等
    >>> import time
    >>> time.time()
    1523242448.602
    time.time()获得的是当前时间(时间戳)
    >>> time.localtime() #获得结果,年,月,日,时,分,秒,一周的第几天,一年中第几天,夏令时
    time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=9, tm_hour=10, tm_min=55, tm_sec=29, tm_wday=0, tm_yday=99, tm_isdst=0)
    localtime(),得到的结果可以称之为时间元组(也有括号),获取本地时间
    >>> t = time.localtime()
    >>> t[1] #通过索引能够得到相应的属性
    4
    >>> time.localtime(200000) #还可以转换时间戳
    time.struct_time(tm_year=1970, tm_mon=1, tm_mday=3, tm_hour=15, tm_min=33, tm_sec=20, tm_wday=5, tm_yday=3, tm_isdst=0)
    gmtime():国际化时间
    >>> import time
    >>> time.gmtime()
    time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=4, tm_mday=9, tm_hour=3, tm_min=2, tm_sec=24, tm_wday=0, tm_yday=99, tm_isdst=0)
    time.asctime():参数为空时,默认是以time.localtime()的值为参数,所以得到的是当前日期时间和星期。当然,也可以自己设置参数
    time.strftime("%y/%m/%d"):将时间元组按照指定格式要求转化为字符串
    7,datetime
    datetime模块中有以下几个类。
    datetime.date:日期类,常用的属性有year/month/day。
    datetime.time:时间类,常用的有hour/minute/second/microsecond。
    datetime.datetime:日期时间类。
    datetime.timedelta:时间间隔,即两个时间点之间的时间长度。
    datetime.tzinfo:时区类。
    >>> import datetime
    >>> t = datetime.date.today()
    >>> t
    datetime.date(2018, 4, 9)
    >>> print t
    2018-04-09
    >>> print t.year
    2018
    >>> print t.month
    4
    >>> print t.day
    9
    注意单独获取年月日方法
    8,urllib
    urllib模块用于读取来自网上(服务器上)的数据,做爬虫常用。
    >>> import urllib
    >>> a = urllib.urlopen("http://www.baidu.com")
    >>> print a
    <addinfourl at 51684056 whose fp = <socket._fileobject object at 0x0313E9B0>>
    >>> print a.read()
    <!DOCTYPE html>
    <!--STATUS OK-->
    ...
    urlopen(url,data=None,proxies=None)主要用于打开url文件,从而获得指定url网页内容,然后就如同操作文件那样来操作。
    url:远程数据的路径,常常是网址。
    data:如果使用post方式,这里就是所提交的数据。
    proxies:设置代理。
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  • 如何查看python自带库的源码

    千次阅读 2020-06-16 10:05:03
    import re print(re.__file__)

    import re
    print(re.__file__)

    如果re中有的引入,则可以继续打印

    例如re中的源码有
    import sre_compile

    那么可以print(re.sre_compile._file__)
    但是不能print(sre_compile._file

    展开全文
  • python自带Urllib的使用

    千次阅读 2018-09-12 10:47:23
    Uillib库python3自带的上个操作URL的包,功能强大。使用方法,首先加载。 ``` import urllib ``` urllib包里面四个模块 urllib.request urllib.error urllib.parse urllib.robotparser urllib....
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  • python开发软件有哪些Python编程软件

    万次阅读 多人点赞 2018-04-12 15:33:16
    Python开发软件可根据其用途不同分为两种,一种是Python代码编辑器,一种是Python集成开发工具,两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率,以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。...
  • 其他格式的图片,需调用PIL,该的安装(pip install pillow),怎么使用具体看上面实例 然后再create_image(500,324,image=bg),这其中的500x324是1000x648的一半,正好是画布的中心点   二、使用...
  • python-爬虫-自带库抓取网页内容

    千次阅读 2018-02-22 18:33:11
    python-爬虫-自带库抓取网页内容版本:Python 2.7.10 python-爬虫-自带库抓取网页内容 版本:Python 2.7.10 # -*- coding: utf-8 -*- import sys import lxml import requests import codecs import time from ...
  • python编程软件有哪些

    万次阅读 2018-10-31 11:42:21
    Python开发软件可根据其用途不同分为两种,一种是Python代码编辑器,一种是Python集成开发工具,两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率,以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。...
  • Python自带绘图库--turtle简介

    千次阅读 2019-01-03 12:33:27
    turtle&gt; setup(width,height,startx,starty):设置窗体大小及位置,4个参数中后两个是可选的(默认情况在桌面中心);当需要控制窗体大小及显示位置的时候才需要用该函数。 goto(x,y):从当前位置去到点(x...
  • 我认为Python的计算要比其他语言的计算要好一些,毕竟Python自带高精度,而且要多很多功能,但是运行时间很长,请问一下,你们认为Python好吗?(留言点赞)
  • 我这里用的是用Python自带的 telnetlib , telnetlib是python3自带的,存放在路径C:\Program Files\Python36\Lib,我们举个例子,看代码是否能够正常运行。 我们拿来了本博客原创的例子。 import json ...
  • Python库

    千次阅读 2020-03-28 13:34:39
    标准就是Python自带的,第三方就是要下载的。 下面我给你们说一说第三方的下载方法: 1.在命令提示符pip install 库名 2.在镜像下载,前提是要下载wheel工具。 国内的镜像地址: 阿里云 中国科技大学 ...
  • Python常用的标准以及第三方库有哪些

    万次阅读 多人点赞 2017-12-12 17:57:42
    20个必不可少的Python库也是基本的第三方读者您好。...每个Python程序员都应该它。Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类了。wxPython.Python的一个GU
  • python 自带的 内存缓存

    千次阅读 2019-07-25 09:23:20
    python标准中的functools模块,提供了functools.lru_cache,基于内存的缓存。 from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=1) def sum2(a,b): print(f"计算{a}+{b} ... ") return a+b print(sum2(2,...
  • windows下python常用的安装

    万次阅读 多人点赞 2018-12-23 00:49:23
    windows下python常用...只要使用pip即可,正常安装好python,都会自带pip安装 工具,在python的scripts安装目录下可以查看。具体安装步骤:使用Anaconda在windows下管理python开发环境 python常用的安装是pytho...
  • Python语言简单易学,功能强大,由于丰富的第三方,使得我们可以...Python的开发工具很多,除了Python自带的IDLE,还有Vim、Pycharm、Sublime Text、Atom、VSCode、Eclipse等等。对于初学者,到底选用什么样的...
  •  从今早开始就开始力图寻找,同一个python2的环境,能同时容下arcgis自带的不开源的arcpy与我所使用的其他第三方,如pandas。  早上那篇【Python3.6.4与Arcgis自带Python2.7.3的环境配置问题】仅解决了如何在...
  • #绑定键盘鼠标事件关系 def callback (event) : ''' 判断是否可以向上向下操作 如果snake_list[0] 和 [1] 的x轴坐标相同,意味着不可以改变上、下方向 若y轴坐标相同,意味着不可以改变左、右方向 ...

空空如也

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