一、Python介绍： python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum），俗称龟叔。在圣诞节期间为打发无聊而开发得语言。 Python是一门什么语言： Python是一门解释性的语言 Python的优缺点： Python语言，优雅、明确、简单，虽然不如C或JAVA语言快，但并不影响它得正常使用。 Python解释器： Python默认使用的解释器是CPython，C语言开发得。 Python发展史： Python2.x 版本只支持到2020年，Python2.7是个过渡版本，
1、 静态方法staticmethod 只是名义上归类管理，实际上再静态方法里访问不了类和实例中的任何属性 定义： 通过@staticmethod装饰器即可以把其装饰的方法变为一个静态方法，普通的
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器：
介绍 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供python环境管理和包管理功能，可以很方便在多个版本python之间切换和管理第三方包，Anaconda 使用 conda 来进行 Python 环境管理和包管理。 安装 可以从 Anaconda 官方网站下载 https://www.anaconda.com/。 这里安装的是Linux版本 ./Anaconda2-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 安装完成后，Anaconda
注：不知道为啥我装python 3.5的时候蛋疼的选择了管理员安装，所以运行命令提示符的话也需要管理员权限。怎么操作就不说了。
Python 应用程序经常会使用一些不属于标准库的包和模块。应用程序有时候需要某个特定版本的库，因为它需要一个特定的 bug 已得到修复的库或者它是使用了一个过时版本的库的接口编写的。 这就意味着可能无法安装一个 Python 来满足每个应用程序的要求。如果应用程序 A 需要一个特定模块的 1.0 版本但是应用程序 B 需要该模块的 2.0 版本，这两个应用程序的要求是冲突的，安装版本 1.0 或者版本 2.0 将会导致其中一个应用程序不能运行。 这个问题的解决方案就是创建一个 虚拟环境 （通常简称为 “virtualenv”），包含一个特定版本的 Python，以及一些附加的包的独立的目录树。 不同的应用程序可以使用不同的虚拟环境。为了解决前面例子中的冲突，应用程序 A 可以有自己的虚拟环境，其中安装了特定模块的 1.0 版本。而应用程序 B 拥有另外一个安装了特定模块 2.0 版本的虚拟环境。如果应用程序 B 需求一个库升级到 3.0 的话，这也不会影响到应用程序 A 的环境。
最近打算开始研究一下机器学习，今天在windows上装tensorflow花了点功夫，其实前面的步骤不难，只要依次装好python3.5，numpy，tensorflow就行了，有一点要注意的是目前只有python3.5能装tensorflow，最新版的python3.6都不行。
机器上python2，3混用的问题，参考： http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/53312606 第二小节：不同版本python混用（官方用法）其实主要就是前面加上py -3(或)2
在python中使用print（）时，raw write（）返回无效的长度：OSError: raw write() returned invalid length 254 (should have been between 0 and 127) 写出一个不是code的bug,很烦恼，解决了挺长时间，都翻到外文来看，不过还是解决了，只尝试了一种简单可观的方法，希望对大家有用
5. mod_wsgi: ap24vc14-cp35-cp35m-win_amd64
错误环境 使用Django框架创建完models类的之后，用python manage.py migrate命令来生成数据库表的时候出错 错误代码 Operations to perform: Apply all migrations: SMS, admin, auth, contenttypes, sessions Running migrations: Running migrations: Traceback (most recent call last): File "manage.py",
由于不同的项目需要用不同的python版本，于是使用Anaconda来进行版本管理，现记录一下经验：
1、面向对象介绍： 世界万物，皆可分类 世界万物，皆为对象 只要是对象，就肯定属于某种类 只要是对象，就肯定有属性 2、 面向对象的几个特性： class类： 一个类即对一类拥有相同属性的对象的抽象，
Python可以对文件进行查看、创建等功能，可以对文件内容进行添加、修改、删除，且所使用到的函数在Python3.5.x为open，在Python2.7.x同时支持file和open，但是在3.5.x系列移除了file函数。
1、用 @staticmethod 装饰的不带 self 参数的方法叫做静态方法，类的静态方法可以没有参数，可以直接使用类名调用
Python数据驱动模块DDT，包含类的装饰器ddt和两个方法装饰器data（直接输入测试数据）
因为工作的需要，要运行一个 Py 脚本，电脑里的只有一个原生的 py27，去年安装的，于是就从零开始搭建 py 环境。
2017/10/25 ImportError: No module named ‘h5py’ h5py文件是存放两类对象的容器，数据集(dataset)和组(group) ImportError: N
1、集合set 集合是无序的，不重复的，主要作用： 去重，把一个列表变成集合，就可以自动去重 关系测试，测试两组数据的交集，差集，并集等关系 操作例子如下： 1 list_1 = [1,4,5,7,
pytest.main(['-s','test01.py','-m=test'])
刚接触 python 的时候, 就遇到过 mysqldb 的诡异问题, 奈何国内博客上写的都是 python2 下的解决方法, 无奈只好不停查阅
1 virtualenv pip install virtualenv 普通安装 virtualenv python3env python3env是自己定的名字 指定安装的python版本 virtu
leet_table = ''.maketrans('EIOBT','31087') # Python maketrans() 方法用于创建字符映射的转换表，对于接受两个参数的最简单的调用方式，第一个参数是字符串，表示需要转换的字符，第二个参数也是字符串表示转换的目标。
https://github.com/pyinstaller/pyinstaller/wiki/FAQ
类的继承可以看成对类的属性和方法的重用，能够大大的减少代码量，继承是一种创建新类的方式，在python中，新建的类可以继承一个或多个父类，也就是说在python中支持一个儿子继承多个爹。
装饰器本质就是函数，作用是装饰其它函数，给其它函数增加附加功能，提高代码复用，减少代码量。
1、 模块 写模块的时候尽量不要和系统自带的模块的名字相同 调用模块的时候，会先在当前目录下查找是否有这个模块，然后再会如python的环境变量中查找 a．模块1:sys 代码如下： 1 import
访问 https://www.python.org/downloads/ 并下载最新版本的 Python。在本书撰写的时点，最
1、 动态导入模块 第一种方法（python解释器自己内部用的）： 上图是我程序的目录结构 下面代码是动态导入模块3.py的源码： 1 #AUTHOR:FAN 2 lib_dir = __impo
pytest.ini文件是pytest的主配置文件，可以改变pytest的运行方式，它是一个固定的文件pytest.ini文件，读取配置信息，按指定的方式去运行。pytest.ini的位置：一般放在项目工程的根目录（即当前项目的顶级文件夹下）
‘w’以写的方式打开，只能写文件，如果文件不存在，创建该文件；如果文件已存在，先清空，再打开文件；
这段代码目的是删除包含只读文件的文件夹，主要演示回调函数的用法。 >>> import os >>> import stat >>> import shutil >>> def remove_readonly(func, path, _): #定义回调函数 os.chmod(path, stat.S_IWRITE) #删除文件的只读属性 func(path) #再次执行删除操作 >>> shutil.rmtree('D:
1、 列表生成器：代码例子 1 a=[i*2 for i in range(10)] 2 print(a) 3 4 运行效果如下： 5 D:\python35\python.exe D:/pytho
C:\Python\python27\Scripts;C:\Python\python27;
描述：安装完Python之后，在写Python程序时经常需要调用一些Python库，例如下面的代码中调用了多种库，这些python的库都需要自己安装。
这里应该是tensorflow的介绍 下面是这次的尝试流程： 下载（win） 在网上查了很多资料，关于安装的，还有配置的，说的很复杂，让我好头疼，最后试了一遍，很简单。 1、下载 官网不太好访问，直接去github吧，readme上面直接有下载链接： https://github.com/tensorflow/tensorflow Windows CPU-only: Python 3.5 64-bit Windows GPU: Python 3.5 64-bit 注意上面的 Python 版本
脚本树如下： test1文件下test_01.py存放test1和test2用例 test1文件下test_02.py存放test1和test2用例 test2文件下test_03.py存放test1
本文介绍了在Windows系统下，Python实现多版本共存的配置方法。通过下载和安装Python2和Python3，然后配置环境变量和修改Python27的.exe文件，可以实现在命令行中直接调用Python2和Python3。同时，介绍了如何使用pip安装科学栈，包括numpy、pandas等。如果遇到安装问题，可以参考提供的镜像站，使用二进制文件安装所需的科学栈。
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
（1）在Path环境变量中检查以下4个变量（Path中的环境变量是以分号隔开的）： 1.c:\Python27 2.c:\Python27\Scripts 3.c:\Python35 4.c:\Python35\Scripts
步骤一： 1. Start 一个command prompt 2. 找到电脑中已经安装的Python 位置：
list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)
下载文件mysql-connector-java-5.1.43.jar放到hive/lib下
前言：在生产环境中部署flask，我们需要考虑的要素有很多，其中最重要的就是并发和高可用了。今天我们将会在这里详细的讲解到。当然可能水平有限，如有谬误之初，请不吝斧正。
test2.py文件： test=1 print("我在类外,test值是：%s"%test) class Test2(object): test = 2 print("我在类里，test值是：%s"%test) def __init__(self): test=3 self.test=4 print("我在构造函数里，test值是：%s,selftest值是：%s"%(test,self.test)) def test2(
Pytest中装饰器@pytest.mark.parametrize('参数名',list)可以实现测试用例参数化，类似DDT 如：@pytest.mark.parametrize('请求方式,接口地址,传参,预期结果',[('get','www.baidu.com','{"page":1}','{"code":0,"msg":"成功"})',('post','www.baidu.com','{"page":2}','{"code":0,"msg":"成功"}')])
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在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost网站上找到xgboost现成的whl文件 进入’C:\Users\hasee\AppData\Lo
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