本文将带你走进python3.7的新特性dataclass,通过本文你将学会dataclass的使用并避免踏入某些陷阱. dataclass简介 dataclass的使用 定义一个dataclass 深入dataclass装饰器 数据类的基石--dataclasses.field 一些常用函数 dataclass继承 总结 dataclass简介 dataclass的定义位于PEP-557,根据定义一个dataclass是指"一个带有默认值的可变的namedtuple",广义的定义就是

在本文中,首先创建一个maven项目,然后打包成jar包,在python中调用jar包,执行java类方法. 1.在eclipse中创建maven项目 我这里创建一个普通java项目,择选择 “maven-archtype-quickstart” 即可 2.创建后,在项目根目录下会有一个pom.xml 3.编写pom文件,加载项目所需要的依赖,我的pom.xml 如下: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmln

沉淀,再出发:python中的pandas包 一.前言 python中有很多的包,正是因为这些包工具才使得python能够如此强大,无论是在数据处理还是在web开发,python都发挥着重要的作用,下面我们看一下python用于数据处理的pandas包以及相应的用法. 二.pandas的使用 2.1.pandas简介 Numpy.Matplotlib,Pandas是Python科学计算的支柱. NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供

TCP协议中的粘包问题 1.粘包现象 基于TCP写一个远程cmd功能 #服务端 import socket import subprocess sever = socket.socket() sever.bind(('127.0.0.1', 33521)) sever.listen() while True: client, address = sever.accept() while True: try: cmd = client.recv(1024).decode('utf-8') p1 =

在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护.为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式. 在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module). 使用模块有什么好处?最大的好处是大大提高了代码的可维护性.其次,编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.我们在编写程序的时候,也经常引用其他模块,包括Python内置的模块

一 模块 模块:就是一组功能的集合体, 我们的程序可以直接导入模块来复用模块里的功能 导入方式 一般为 : import 模块名 在python中, 模块一般分为四个通用类别 1使用python编写.py 文件 .已被编译为共享库或DLL 的c 或c++扩展 3把一系列模块组织到一起的文件夹(注:文件夹下有一个__init__.py文件,该文件夹称之为包) .使用c编写并链接到python解释器的内置模块 使用模块的优点: 1.从文件级别组织程序, 更方便管理 2.拿来主义, 提升开发效率 二

在安装之前,一直比较迷惑究竟如何用,安装完后,发现竟然如此简单 首先我一般用的是python27,官网下载python27msi安装window7 64位后,已经自带了Pip 和 easy_install 但是却不晓得如何安装 whl目录, 经过搜索后发现,把pip和easy_install加入到环境变量中,这个应该不是难事,如下: 把Scripts这个目录拷贝下来直接加到“右击计算机-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量-path-编辑它” 如图 注意打开后如果最后面没有英文分号,那就加个英

模块:就是.py文件,里面定义了一些函数和变量,需要的时候就可以导入这些模块. 包:在模块之上的概念,为了方便管理而将文件进行打包.包目录下第一个文件便是 __init__.py,然后是一些模块文件和子目录,假如子目录中也有 __init__.py,那么它就是这个包的子包了. 常见的包结构: package_a├── __init__.py├── module_a1.py└── module_a2.py__init__.py的作用 1. Python中package的标识,不能删除(包其实是一个

1.模块 一个.py文件就是一个模块.这个文件的名字是:模块名.py.由此可见在python中,文件名和模块名的差别只是有没有后缀.有后缀是文件名,没有后缀是模块名. 每个文件(每个模块)都是一个独立的名称空间,也就是说可以在两个(多个)文件中出现同名的函数. import,from.....import...两种导入的区别: 1.import 按模块区分拥有独立的命名空间,要是想使用模块中的函数需要使用      模块名.函数名       的方式来使用. 可以使用import.....as.

在<第4.7节 Python特色的序列解包.链式赋值.链式比较>中老猿介绍了序列解包,<第5.2节 Python中带星号的函数参数实现参数收集>介绍了函数的参数收集,实际上函数的参数收集就是用序列解包的功能实现的.只是序列解包是将序列中多出的部分存放到星号后面的列表变量,而函数参数收集是将多出的参数存放到收集参数对应的元组变量.具体内容请参考上面介绍的两篇文章. 老猿Python,跟老猿学Python! 博客地址:https://blog.csdn.net/LaoYuanPytho

之前在用python自带的logging包进行日志输出的时候发现有些logging语句没有输出,感到比较奇怪就去查了一下logging文档.然后发现其在设置和引用时的logging level会影响最后的输出.logging包默认对输出分成了6个等级: 这里的分值就代表了相应关键字出现的等级高低,NOTSET最低,CRITICAL最高.高等级的语句会覆盖低等级的语句. 一般我们用logging的时候会先在主程序配置一个logging类的格式,然后在子程序中直接引用即可(举个例子).如果我们在设置

1. os 这个模块包含普遍的操作系统功能.如果你希望你的程序能够与平台无关的话,这个模块是尤为重要的.即它允许一个程序在编写后不需要任何改动,也不会发生任何问题,就可以在Linux和Windows下运行.一个例子就是使用os.sep可以取代操作系统特定的路径分割符. 下面列出了一些在os模块中比较有用的部分.它们中的大多数都简单明了. os.name字符串指示你正在使用的平台.比如对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是'posix'. os.getcwd()函数

模块:就是.py文件,里面定义了一些函数和变量,需要的时候就可以导入这些模块. 包:在模块之上的概念,为了方便管理而将文件进行打包.包目录下第一个文件便是 __init__.py,然后是一些模块文件和子目录,假如子目录中也有 __init__.py,那么它就是这个包的子包了. 常见的包结构: package_a ├── __init__.py ├── module_a1.py └── module_a2.py 库:具有相关功能模块的集合.这也是Python的一大特色之一,即具有强大的标准库.第三

模块:就是.py文件,里面定义了一些函数和变量,需要的时候就可以导入这些模块. 包:在模块之上的概念,为了方便管理而将文件进行打包.包目录下第一个文件便是 __init__.py,然后是一些模块文件和子目录,假如子目录中也有 __init__.py,那么它就是这个包的子包了. 常见的包结构: package_a ├── __init__.py ├── module_a1.py └── module_a2.py 库:具有相关功能模块的集合.这也是Python的一大特色之一,即具有强大的标准库.第三

模块:就是.py文件,里面定义了一些函数和变量,需要的时候就可以导入这些模块. 包:在模块之上的概念,为了方便管理而将文件进行打包.包目录下第一个文件便是 __init__.py,然后是一些模块文件和子目录,假如子目录中也有 __init__.py,那么它就是这个包的子包了. 常见的包结构: package_a ├── __init__.py ├── module_a1.py └── module_a2.py 库:具有相关功能模块的集合.这也是Python的一大特色之一,即具有强大的标准库.第三

这几天,被python包与模块的导入问题,折磨的不行,以前想的很简单,其实不然,经查资料研究,特总结如下: 基本注意点 模块:一般指一个py文件:包:含有许多py文件的文件夹,含有 或不含有(Python3中允许)__init__文件. 凡是在导入时带点的,点的左边都必须是一个包 (import a.fun1 其中a为py文件)这种导入形式是错误的. 2.from a import fun1 a为一个py文件,fun1为该文件的属性或方法,这种导入形式是可以的. 一般来说 import 后面不能

目录 1.粘包及其成因 1.1.粘包产生 1.2.粘包产生的原因 2.尝试解决粘包 2.1.指定数据包的长度 2.2.固定数据包的长度 2.3.用函数实现多次调用发送数据 3.解决粘包问题的正确姿势 3.1.struct模块功能示例 3.2.struct优雅的解决粘包问题 3.3.struct模块功能函数化 3.4.证实粘包问题被解决 1.粘包及其成因 1.1.粘包产生 先来看一个案例,单进程启动一个tcp socket通信,从服务端发送两次数据到客户端. 服务端tcp_socket_serve

目录 Python库包模块 import 语句 from-import 语句 搜索路径 PYTHONPATH 变量 命名空间和作用域 查看模块中所有变量和函数,以及查看具体函数的用法 globals() 和 locals() 函数 reload() 函数 Python是一个很强大的脚本语言,最主要的一点是Python具有非常强大的库包模块. 那么,如何导入其他库包模块,以及当我们导入一个库包模块后,如何知道该库包模块怎么使用呢? Python库包模块 Python 模块(Module),是一个

#模块与包#在实际项目中,代码的行数可能上万,甚至上几十万,不可能在一个页面内完成,需要多个程序员通力写作#张三,李四,王五......每天收集大家的代码做一个版本,类似乐高积木一样,每个人负责一部分,最后搭建成一个完整的项目# import time #加载一个模块的语句# time.sleep(0.1)# import __hello__ #一个小彩蛋,可以打印出Hello world!# import this #Python之禅 #模块的概念:其实就是一个.py文件#包的概念:批量存放若

通过本次学习你可以掌握Numpy Numpy介绍(获取地址)更多Numpy函数 numpy的主要对象是同质多维数组.也就是在一个元素(通常是数字)表中,元素的类型都是相同的. numpy的数组类被成为ndarray.别名为array.numpy.array与标准python库类array.array不一样,标准库类中的那个只能处理一维数组并且功能更少. 例如ndarray为矩阵 关于维数和类型操作:ndarray.ndim                 数组的轴(维度)的数量.ndarray.

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