一.模块 1.模块的概念 模块这一概念很大程度上是为了解决代码的可重用性而出现的,其实这一概念并没有多复杂,简单来说不过是一个后缀为 .py 的 Python 文件而已 例如,我在某个工作中经常需要打印一段很长的内容,很自然地,我会想到将它实现为一个函数,等到需要的时候直接调用即可,而无需重新再输入这一段内容.现在,假如这样的工作不仅仅是我一个人在做,比如现在有成千上万的人需要在他们的工作打印同样的内容,那么也很自然地,我会将这份代码储存成一个文件发给需要的人.这样就产生了模块的概念,我的这一份…

os包我们经常会与文件和目录打交道,对于这些操作python提供了一个os模块,里面包含了很多操作文件和目录的函数.如果你对linux基本操作了解的话,下面的一些os方法应该会很熟悉的,因为基本和linux下的操作方法相同. >>> import os >>> os.getcwd() # 获得当前路径 'C:\\Python27' >>> os.mkdir('C:\\Python27\\AA') # 创建目录 >>> os.rmdir…

1.模块 模块简单理解就是一组功能的集合. 在Python中,一个文件(.py)就是一个模块,文件名即模块名. 模块的好处是大大提高代码的可维护性,其次,代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用. 模块可以包含可执行的语句和函数的定义,这些语句的目的是初始化模块,它们只在模块名第一次遇到导入import语句时才执行(import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入,python的优化手段是:第一次导入后就将模块名加载到内存了…

模块与包 一个模块就是一个包含了Python定义和声明的文件,文件名就是模块名加上.py的后缀,导入一个py文件,解释器解释该py文件,导入一个包,解释器解释该包下的 __init__.py 文件,所以如果我们要创建一个包文件,那么该文件下必须要有__init__.py文件. 包 从目录级别来组织模块的,本质上也是被导入的,目录下有 __init__ 文件的都可以理解为包,在import时,其实导入的就是包下的 __init__.py 文件. 无论是import形式,还是from...impor…

import os os.rename(old,new) #重命名文件或目录 os.remove(f)#删除文件 os.mkdir('china/beijing') #创建文件夹 os.makedirs('china/beijing') #父目录不存在的时候会帮你创建 os.removedirs('china')#只能删除空文件夹 os.system('pwd')#执行操作系统命令 ls print(os.open('pwd').read())#用来执行操作系统命令,并且可以拿到返回值 prin…

os 模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录.常用的方法如下表所示: 序号 方法及描述 1 os.access(path, mode) 检验权限模式 2 os.chdir(path) 改变当前工作目录 3 os.chflags(path, flags) 设置路径的标记为数字标记. 4 os.chmod(path, mode) 更改权限 5 os.chown(path, uid, gid) 更改文件所有者 6 os.chroot(path) 改变当前进程的根目录 7 os.close(fd)…

目录:Python学习笔记 目标:坚持每天学习,每周一篇博文 1. Python学习笔记 - day1 - 概述及安装 2.Python学习笔记 - day2 - PyCharm的基本使用 3.Python学习笔记 - day3 - 数据类型及运算符 4.Python学习笔记 - day4 - 流程控制 5.Python学习笔记 - day5 - 文件操作 6.Python学习笔记 - day6 - 函数 7.Python学习笔记 - day7 - 类 8.Python学习笔记 - day8 -…

程序1 编写一个程序,统计当前目录下每个文件类型的文件数,程序实现如图: import os def countfile(path): dict1 = {} # 定义一个字典 all_files = os.listdir(path) for each_file in all_files: if os.path.isdir(os.path.join(path,each_file)): dict1.setdefault('文件夹', 0) # setdefault:如果字典中包含有给定键, # 则返…

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生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…