2021年12月5日
摘要: 输入:def fibo(max): #用生成器生成斐波那契数列 n,before,after = 0,0,1 while n < max: yield before before,after = after,before+after n += 1g=fibo(10) #生成斐波那契数列的前10个数p 阅读全文
posted @ 2021-12-05 16:54 csy113 阅读(224) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 创建生成器的两种方式: 1.列表生成式 2.yield ################################################### 输入: def foo(): print('ok') yield 1 print('alright') yield 2g=foo()next 阅读全文
posted @ 2021-12-05 11:18 csy113 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年12月4日
摘要: 输入:import timedef foo(): time.sleep(2) print('foo...')def bar(): time.sleep(3) print('bar...')def deco(f): def inner(): start = time.time() #增加开始时间戳 f 阅读全文
posted @ 2021-12-04 15:50 csy113 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年12月1日
摘要: product_list = [['cup',8],['iphone',7999],['bag',149],['notebook',3999],['toy',80],['noodles',13],['pork',19],['icecream',16]] #定义商品列表while True: mone 阅读全文
posted @ 2021-12-01 21:04 csy113 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年11月28日
摘要: 输入: print("1:",'3'.isdigit()) #判断是否整数,整数位True,其他False(包括小数)print("2:",'China'.islower(),'china'.islower(),'2'.islower()) #判断是否全为小写print("3:",''.isspac 阅读全文
posted @ 2021-11-28 22:55 csy113 阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2017年10月8日
摘要: import time后调用time.gmtime()获取标准时间 time.struct_time(tm_year=2016,tm_mon=8,tm_mday=20,tm_hour=6,tm_min=0, tm_sec=0, tm_wday=3, tm_yday=1, tm_isdst=0) 调用 阅读全文
posted @ 2017-10-08 13:31 csy113 阅读(148) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用from...import...导入变量或函数,在本Python文件调用时 直接写变量或函数名即可,如 from module import age age() #直接调用age 如果不是用from...import...方法导入,而是直接import,如: import module modu 阅读全文
posted @ 2017-10-08 10:36 csy113 阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构。在Stackoverflow的这个问题上,能看到大家对Python目录结构的讨论。 假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了: Foo/ |-- bin/ | |-- foo / 阅读全文
posted @ 2017-10-08 09:19 csy113 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2017年10月7日
摘要: 使用json进行多次dump操作,例如程序执行过程中被序列化的内容有修改,建议保存到多个不同文件,就像以下的test.text和test1.text 1 #_*_coding:utf-8_*_ 2 #__author__ = "csy" 3 import json 4 5 info = { 6 'n 阅读全文
posted @ 2017-10-07 13:24 csy113 阅读(1023) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Json可以在不同语言之间使用,而pickle只能在Python使用 Json不能序列化函数,而pickle可以。但是程序使用pickle.dump序列化函数后,执行该函数的内存就会释放,在另一个程序用pickle.load重新打开读取到的内存地址对应的空间已被释放,所以无法执行该函数: 1 #_* 阅读全文
posted @ 2017-10-07 12:54 csy113 阅读(489) 评论(0) 推荐(0) 编辑