python中有多种库可以用来处理http请求，比如python的原生库：urllib包、requests类库。...urllib和urllib2是相互独立的模块，python3.0以上把urllib和urllib2合并成一个库了，requests库使用了urllib3。...requests库的口号是“HTTP For Humans”，为人类使用HTTP而生，用起来不知道要比python原生库好用多少呢，比起urllib包的繁琐，requests库特别简洁和容易理解。...：发送get请求时，第一种使用的urllib库的urlopen方法打开一个url地址，而第二种直接使用requests库的get方法，与http请求方式是对应的，更加直接、易懂 3）请求数据：第一种按照...url格式去拼接一个url字符串，显然非常麻烦，第二种按顺序将get请求的url和参数写好就可以了 4）处理响应：第一种处理消息头部、响应状态码和响应正文时分别使用.info()、.getcode()、
由type类实例化而来,object没有基类 list类有type类实例化来,继承自object类 mylist由list类实例化而来,不继承任何类 type(list)查看list是由谁实例化的...__base__查看list的基类(超类)
自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）...tensorflow版本：1.15.0，虽然目前tensorflow已经出到2.x版本了，但据说2.x版本的还存在一些bug，就使用目前的1.x版本的了。...1、python基本数据类型 数字型：整型、浮点型、布尔型、复数型。 非数字型：字符串、列表、元组、字典。...接下来还是要看下数据类型之间的转换，主要有三点：张量之间的数据类型的转换、张量和numpy数组之间的转换、cuda张量和cpu张量的转换 （1） 不同张量之间的类型转换 直接使用(.类型)即可： ?...（3）tensorflow好像不存在什么gpu张量和cpu张量类型 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
Python函数之所以很好用，还有一点就的能传递参数实现不同场景的灵活使用，对于函数参数的类型小编总结了6种不同的形式。下面来一一学习下。...有的同学就会想到，第一题函数中的3我们可不可以用一个变量来代替，恭喜你，python也是这样想的，所以就引入参数这个概念，我们来看看python是怎么实现的吧。...二、多参数传递 换种情况，如果我们想得到两个数字相乘和相减的值，而且在不同的场景中这两个数会随时变化，那又怎么实现呢？...代表未知次数，字符串也是未知字符串，我们从这个题目就可以看出来，一定属于一个多参数函数。...，python引入关键字参数来指定形参和实参的关系。
TF Graph示例 操作使用名为tensors的公共数据类型（因此名称为TensorFlow）。...数据集和其他TF操作可以用C ++或Python构建。我选择了C ++路由，这样我就可以学习一些TF C ++框架。然后我用Python包装它们。...标量使用类型化的flat函数放置在第一列（index [0]）和（* record_read）行。...packet_data_buffer分别位于第二列（index [1]）和相同（* record_read）行。 这涵盖了C ++代码的关键元素。现在看一下Python文件。...首先它必须描述单个数据样本中的张量类型。PcapDataset样本是两个标量的向量。一个用于tf.float64类型的pcap数据包时间戳，另一个用于类型为tf.string的数据包数据。
Python的 dict 就是专门干这件事的。...dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变，Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都可以作为 key。但是list是可变的，就不能作为 key。...key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。...set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。...#Python学习交流群：711312441>>> s = set(['A', 'B', 'C', 'C'])>>> print (s)set(['A', 'C', 'B'])>>> len(s)3结果显示
1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或 与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数 时，才能进行矩阵乘法运算； ?
输入命令行参数：python test.py -f ../tensorflow/train_image -w ../tensorflow/weights -i 5000 -g 2输出：?...2.使用tensorflow中的tf.app.flags.FLAGS模块tf 中定义了 tf.app.flags.FLAGS ，用于接受从终端传入的命令行参数，相当于对python中的命令行参数模块optpars...解释和optpars中的参数类型类似是通过参数 “type=xxx” 定义的，tf中每个合法类型都有对应的 “DEFINE_xxx”函数。...常用：tf.app.flags.DEFINE_string() ：定义一个用于接收string类型数值的变量;tf.app.flags.DEFINE_integer() : 定义一个用于接收int类型数值的变量...;tf.app.flags.DEFINE_float() ： 定义一个用于接收float类型数值的变量;tf.app.flags.DEFINE_boolean() : 定义一个用于接收bool类型数值的变量
参考链接： Python数字，类型转换和数学 1、数字类型： 整数类型（二进制（以0b或0B开头）、八进制（以0o或者0O开头）、十进制、十六进制（以0x或者0X开头） 浮点数类型 （带有小数点的数据...，可以用科学计数法表示） 复数类型（与数学中的复数概念一致） 三种数据类型存在“扩展”关系(整数可以看做是浮点数的特例，浮点数可以看做复数的特例） 不同数据类型之间可以进行混合运算，最终的运算结果为最宽类型...int(x),float(x),complex(x),将x转换成相应的数据类型 可以使用函数type()，返回数据的类型，来确定数据的类型 2、字符串类型： 字符串是用双引号或者单引号括起来的一个或者多个字符...“扩展”关系(整数可以看做是浮点数的特例，浮点数可以看做复数的特例） 不同数据类型之间可以进行混合运算，最终的运算结果为最宽类型（整数宽度的数据可以强制转换成宽度高的数据，反之则不可以...int(x),float(x),complex(x),将x转换成相应的数据类型 可以使用函数type()，返回数据的类型，来确定数据的类型 2、字符串类型： 字符串是用双引号或者单引号括起来的一个或者多个字符
在注册 op 的时候，你需要指定： op 的名字 op 的输入（名字，类型），op 的输出（名字，类型） docstrings op 可能需要的 一些 attrs 为了演示这个到底怎么工作的，我们来看一个简单的例子...参数 ，从这里，我们可以访问到一些有用的信息，比如 输入 和 输出 tensor 将 kernel 代码也放到 之前创建的 zero_out.cc 文件中： #include "tensorflow/...二进制的 PIP 包 已经将编译所需的 头文件 和 库 安装到了系统上。Tensorflow 的 python library 提供了一个用来获取 头文件目录的函数 get_include。...0 Use the op in Python Tensorflow 的 python 接口提供了 tf.load_op_library 函数用来加载动态 library，同时将 op 注册到tensorflow...load_op_library 返回一个 python module，它包含了 op和 kernel 的 python wrapper 。
上一篇文章中我们介绍了 python 语言的几个特点，并在最后留了一个问题，python 除了上下执行以外有没有其他的执行方式。 今天我们就来介绍 python 中的数据类型和控制流。...数据类型 python 中包含六个标准数据类型分别为： Number（数字）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元组）、Set（集合）、Dictionary（字典）。...其中它们又可分为「可变类型」和「不可变类型」： 不可变类型 3 种：Number、String、Tuple。 可变类型 3 种：List、Set、Dictionary。...其实在计算机的内容空间中，变量和值是分开的，而变量只是保存了一个值的引用而已，而引用指向值。 如果你修改的不可变量类型的值，它会重新创建一个新的值，然后把这个变量指向这个值。...中的循环语句有 for 和 while 两种。
在Python里为了应对不同的业务需求，也把数据分为不同的数据类型。为什么要对数据类型进行划分，是因为将来我们的数据是多种多样的，我们按类型把它们分门别类的管理，后期对数据就好处理好操作。...对于Python的数据类型还有大量的数据操作方法需要掌握，后面会慢慢的整理一些文章教程来讲解的，这篇文章就只是简单的来认识数据类型。...l dict：字典 下面对这些数据类型进行个别举例和验证 # 1.将不同的变量存储不同的类型数据 # 2....name = 'hello Python' print(type(name)) # 返回结果 str # bool - 布尔型，通常作判断使用，布尔类型有连个取值 True 和 False a =...True print(type(a)) b = False print(type(b)) # 返回结果都是 bool 现在刚开始就只需要了解上面列举的三种数据类型就可以了，分别是数值的整型和浮点型
原文链接： Python 中的鸭子类型和猴子补丁 大家好，我是老王。...Python 开发者可能都听说过鸭子类型和猴子补丁这两个词，即使没听过，也大概率写过相关的代码，只不过并不了解其背后的技术要点是这两个词而已。...鸭子类型 引用维基百科中的一段解释： 鸭子类型（duck typing）在程序设计中是动态类型的一种风格。...Python 是一门动态语言，没有严格的类型检查。只要 Duck 和 Dog 分别实现了 eat 和 walk 方法就可以直接调用。...看过上例之后，应该对「对象的行为」和「对象所属的类型」有更深的体会了吧。 再扩展一点，其实鸭子类型和接口挺像的，只不过没有显式定义任何接口。
一、python中字符串转换成数字（方法1）类中进行导入：import string str='555'num=string.atoi(str)num即为str转换成的数字转换为浮点数：string.atof...(str) (方法2)直接intint(str)二、数字转换成字符串 num=322str='%d'%numstr即为num转换成的字符串
什么是数据类型？计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。...但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种： ?...如果你觉得理解的还不够透彻可以去小编的Python技术球球qun：278136312 qun里面有我总结的比较详细的Python全面的视频教程，需要的自己去公告里面下载学，希望对你有帮助。...浮点数 浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的，比如，1.23x109和12.3x108是完全相等的。...整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的（除法难道也是精确的？是的！），而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。
Python的基本类型介绍 前言 做python有一段时间了，从工作开始就在不断地学习和积累。但是有时候用到一些技术点，甚至是基础知识的时候，总是会遗忘。...博客会持续更新，开始会是python基础的复习，后面会根据工作内容来分享一些框架、数据库等等的一些内容。希望能够给大家带来帮助。也希望有疑惑、补充和不足的地方，大家能及时提出和指正。...python的基本数据类型： Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）、List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合） 不可变类型： Number（数字）...Numbers（数字） python中的number用于存储数值，数据类型是不允许进行改变的，如果进行改变也就是意味着要重新分配内存空间 支持不同的数据类型： 整形(int)-通常被称为整型或整数...3、Python中的字符串有两种索引方式，从左往右以0开始，从右往左以-1开始。 4、Python中的字符串不能改变。 3. Tuple（元组） 1、与字符串一样，元组的元素不能修改。
和10这两个参数，这就涉及到url参数的获取了。...正则匹配url 上面的案例虽然可以实现从url上获取参数了，但是会遇到一个问题，年和月可以输入各种数据，如：archive/2018/101.html，很显然不太合理。...上海-悠悠-博客园 《python...自动化框架pytest》 pytest是最强大最好用的python自动化框架，没有之一。...为了url地址维护起来方便，可以给它去个唯一的名称，也就是name参数，接下来在url配置里加个name名称。
1.不可变数据类型：数值、字符串、元组 不允许变量的值发生变化，如果变量的值变化了，那么就是新建了一个对象；对于相同值的对象，在内存中只有一个对象。 ? ?...2.可变数据类型：列表、字典 允许变量的值发生变化，允许变量的值发生变化，即如果对变量进行append、+=等这种操作后，只是改变了变量的值，而不会新建一个对象，变量引用的对象的地址也不会变化，不过对于相同的值的不同对象...，在内存中则会存在不同的对象，即每个对象都有自己的地址，相当于内存中对于同值的对象保存了多份，这里不存在引用计数，是实实在在的对象。
完成本教程后，您将知道： Keras和tf.keras之间的区别以及如何安装和确认TensorFlow是否有效。 tf.keras模型的5个步骤的生命周期以及如何使用顺序和功能性API。...您无需成为Python程序员。如果您是Python语言的新手，它的语法可能很直观。就像其他语言一样，专注于函数调用（例如function（））和赋值（例如a =“ b”）。这将为您提供大部分帮助。...1.2如何安装TensorFlow 在安装TensorFlow之前，请确保已安装Python，例如Python 3.6或更高版本。 如果您没有安装Python，则可以使用Anaconda安装它。...您现在可以忽略此类型的消息。 既然您知道tf.keras是什么，如何安装TensorFlow以及如何确认您的开发环境正在工作，让我们看看TensorFlow中深度学习模型的生命周期。...定义模型 定义模型要求您首先选择所需的模型类型，然后选择体系结构或网络拓扑。 从API的角度来看，这涉及到定义模型的各层，为每个层配置许多节点和激活功能，以及将各层连接在一起成为一个内聚模型。
完成本教程后，您将知道： Keras和tf.keras之间的区别以及如何安装和确认TensorFlow是否有效。 tf.keras模型的5个步骤的生命周期以及如何使用顺序和功能性API。...您无需成为Python程序员。如果您是Python语言的新手，它的语法可能很直观。就像其他语言一样，专注于函数调用（例如function（））和赋值（例如a =“ b”）。这将为您提供大部分帮助。...1.2如何安装TensorFlow 在安装TensorFlow之前，请确保已安装Python，例如Python 3.6或更高版本。 如果您没有安装Python，则可以使用Anaconda安装它。 ...您现在可以忽略此类型的消息。 既然您知道tf.keras是什么，如何安装TensorFlow以及如何确认您的开发环境正在工作，让我们看看TensorFlow中深度学习模型的生命周期。...定义模型 定义模型要求您首先选择所需的模型类型，然后选择体系结构或网络拓扑。 从API的角度来看，这涉及到定义模型的各层，为每个层配置许多节点和激活功能，以及将各层连接在一起成为一个内聚模型。
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