和之前C++執行LinuxBash命令的方法一樣，Python依然支持system調用和popen()函數來執行linuxbash命令。方法一：system調用#僅僅在一個子終端運行系統命令，而不能獲取命令執行后的返回信息importosos.system('ls')方法二：popen()函數importosos.popen('ls').readlines()#這個返回值是一個list方法三：使用模塊subprocessimportsubprocesssu
系統 2019-09-27 17:53:51 1919
Python中，隊列是線程間最常用的交換數據的形式。Queue模塊是提供隊列操作的模塊，雖然簡單易用，但是不小心的話，還是會出現一些意外。創建一個“隊列”對象importQueueq=Queue.Queue(maxsize=10)Queue.Queue類即是一個隊列的同步實現。隊列長度可為無限或者有限。可通過Queue的構造函數的可選參數maxsize來設定隊列長度。如果maxsize小于1就表示隊列長度無限。將一個值放入隊列中q.put(10)調用隊列對
系統 2019-09-27 17:53:36 1919
小編給大家帶來了用python實現用戶多次密碼輸入錯誤后，用戶鎖定的實現方式，以及具體的流程，讓大家更好的理解運行的過程。1.新建一個文件，用以存放白名單用戶（正確注冊的用戶格式：username:password），再建一個文件，用以存放黑名單用戶（輸入三次用戶名均錯誤的用戶）。2.讀取白名單文件，將內容賦值給一個變量，并關閉。3.將變量以“：”分割，分割出得第一位（索引為0）賦值給username，第二位（索引為1）賦值給password。4.讀取黑名
系統 2019-09-27 17:53:10 1919
Python3快速入門（六）——Python3面向對象一、面向對象技術簡介1、面向對象簡介面向對象編程（ObjectOrientedPrograming，OOP）是一種編程思想，OOP把對象當成程序的一個基本單元，一個對象包含數據和操作數據的方法。面向對象編程的三大特性如下：A、封裝，可以隱藏實現細節，使代碼模塊化。B、繼承，可以通過擴展已存在的類來實現代碼重用，避免重復編寫相同的代碼。C、多態，封裝和繼承的目的都是為了實現代碼重用，而多態是為了實現接口重
系統 2019-09-27 17:52:41 1919
BeautifulSoup基礎實戰安裝：pipinstallbeautifulsoup4常用指令：frombs4importBeautifulSoupasbsimporturllib.requestdata=urllib.request.urlopen("https://www.cnblogs.com/mcq1999/").read().decode("utf-8","ignore")bs1=bs(data)print(bs1.prettify())#格式
系統 2019-09-27 17:50:47 1919
python讀取和保存圖片5種方法對比python中對象之間的賦值是按引用傳遞的，如果需要拷貝對象，需要用到標準庫中的copy模塊方法一：利用PIL中的Image函數這個函數讀取出來不是array格式，這時候需要用np.asarray(im)或者np.array（）函數。區別：np.array()是深拷貝，np.asarray()是淺拷貝copy.copy淺拷貝只拷貝父對象，不會拷貝對象的內部的子對象。copy.deepcopy深拷貝拷貝對象及其子對象例子
系統 2019-09-27 17:50:45 1919
在了解裝飾器的之前一定要先了解函數作為參數傳遞,什么是函數內嵌,請參考我之前寫的博客函數簡介因為在python里面,函數也是對象,也可以作為參數進行傳遞.python裝飾器本質也是一種特殊函數,它接收的參數是函數對象,然后動態地函數參數添加額外的功能,而不用修改原有的函數對象.python裝飾器傳入的參數是函數,返回的值也是函數!python裝飾器思想有點類似設計模式的裝飾模式,其意圖是動態地給函數對象添加額外的功能.比如像增加日志打印的功能,有點面向切面
系統 2019-09-27 17:50:12 1919
Python在debug方面的支持還是不錯的，在明確代碼意義的情況下，通過log、print和assert分析錯誤原因，配合單元測試可以很高效。然而，實際工作中大量代碼很可能出自他人之手，這種情況下，使用debugger就顯得更加高效了。一、在控制臺下進行程序調試PDB如果你熟悉命令行調試工具（例如gdb、lldb），那么使用Python中的PDB將獲得非常好的體驗，PDB不僅支持項目啟動時進行調用，也支持在Pythonshell中交互式調試；功能上，支持
系統 2019-09-27 17:50:11 1919
圖像的輪廓檢測，如計算多邊形外界、形狀畢竟、計算感興趣區域等。Contours:GettingStarted輪廓簡單地解釋為連接所有連續點（沿著邊界）的曲線，具有相同的顏色或強度.輪廓是形狀分析和物體檢測和識別的有用工具NOTE為獲得更好的準確性，請使用二值圖，在找到輪廓之前，應用閾值法或canny邊緣檢測從OpenCV3.2開始，findContours（）不再修改源圖像，而是將修改后的圖像作為三個返回參數中的第一個返回在OpenCV中，查找輪廓是從黑色
系統 2019-09-27 17:50:07 1919
1.os.popen運行shell列表命令復制代碼代碼如下:deftraverseDirByShell(path):forfinos.popen('ls'+path):printf.strip()2.利用glob模塊glob.glob(path)返回帶目錄的文件名.通配符和shell相似.path不能包含shell變量.復制代碼代碼如下:deftraverseDirByGlob(path):path=os.path.expanduser(path)forf
系統 2019-09-27 17:49:59 1919
