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小白苦于没有练手的Python项目?今天给你14个案例练手!附源码!

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-28

我想小白应该都有过这样的感触!就是学过一段时间的Python基础,但是不知道自己到底学的怎么样,想找一些东西来练手,又不知道难度如何,自己能否驾驭得了,今天小编给大家分享14个非常简单的案例,给大家练手,也好考验大家学的东西是否扎实!学东西能通过自己的努力做出一些东西来,多少是有成就感,有成就感就有希望更进一步来学习进阶方面的知识点了,在给大家分享之前呢,小编推荐大家加一下这个群:103456743这个群里好几千人了!大家遇到啥问题都会在里面交流!而且免费分享零基础入门料资料web开发 爬虫资料一整套!是个非常好的学习交流地方!也有程序员大神给大家热心解答各种问题!很快满员了。欲进从速哦!各种PDF等你来下载!全部都是免费的哦!所以小编在群里等你们过来一起交流学习呢!和大家一起学习·总比自己一个人埋头苦干学的快!

小白苦于没有练手的Python项目?今天给你14个案例练手!附源码!

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享学课堂剖析零基础学习Python基础教程之常见十大问题整理

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-28

今天享学课堂小编对于零基础学习Python基础教程之常见十大问题整理详细介绍,下面我们一起来看一下吧。

享学课堂剖析零基础学习Python基础教程之常见十大问题整理

问题: win 系统下,python3+环境下,写一个子类继承一个基类时,执行后报错信息如下:

Traceback (most recent call last):

File "H:/Python培训/3.第三模块/2017-10-31/class_test3.py", line 27, in

d = Husky("二哈", "2")

File "H:/Python培训/3.第三模块/2017-10-31/class_test3.py", line 20, in __init__

super(Dog, self).__init__(name, age)

TypeError: object.__init__() takes no parameters

答案:super()中的类写成基类,改为子

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Python所有零基础应该掌握的资料都在这!字符串、列表、元组等!

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-28

Python所有零基础应该掌握的资料都在这!字符串、列表、元组等!

对列表进行排序,默认是升序。如果reverse=True,则改为降序。可以给key参数传递一个函数,如lambda或事先定义好的。然后按照这个函数定义以什么为排序基础, 例如以最后一个数字为排序基础,或以下划线后的数字为排序基础等。小编推荐大家加一下这个群:103456743这个群里好几千人了!大家遇到啥问题都会在里面交流!而且免费分享零基础入门料资料web开发 爬虫资料一整套!是个非常好的学习交流地方!也有程序员大神给大家热心解答各种问题!很快满员了。欲进从速哦!各种PDF等你来下载!全部都是免费的哦!所以小编在群里等你们过来一起交流学习呢!

Python所有零基础应该掌握的资料都在这!字符串、列表、元组等!

此方法会改变列表排序

<

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让你的Python为你带来色彩(Python的玩法)

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-28

需要:

Windows

Python3.x

前文

发文章之前欢迎大家来小编创建的Python学习交流群:666468218,群里有各种各样的小伙伴,还会不定时更新有趣的资料

正文

你的cmd还是白字黑底么?有了Python可以让你的cmd变得五颜六色

不多说上代码

import ctypes

STD_INPUT_HANDLE = -10

STD_OUTPUT_HANDLE= -11

STD_ERROR_HANDLE = -12

FOREGROUND_BLACK = 0x0

FOREGROUND_BLUE = 0x01

FOREGROUND_GREEN= 0x02

FOREGROUND_RED = 0x04

FOREGROUND_INTENSITY = 0x08

BACKGROUND_BLUE = 0x10

BACKGROUND_GREEN= 0x20

BACKGROUND_RED = 0x40

BACKGROUND_INTENSITY = 0x80

class Color:

std_out_handle = cty

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Python看似速度慢,其实工作效率高着呢!不信?

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-28

Python背景

Python的创始人是一位荷兰人 Guido van Rossum,于1989年圣诞期间发明,第一个公开发行版是在1991年。

至今Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。

Python看似速度慢,其实工作效率高着呢!不信?

Python

在编程的世界中当你提到速度,一般是指程序的性能,也就是 CPU 周期。

速度不是最关键的

“优化你最昂贵的资源”内存资源和CPU资源十分珍贵,程序的运行时间在这种情况下是一个重要指标。计算机本身十分昂贵,当然还有随之而来昂贵的电力消耗。

效率却是唯一的关键

当你的老板提到速度,通常指在业务上的速度,也就是工作效率。

唯一能够让一个公司存活下来的是产品投入市场的时间,并不是你做的程序有多快,也不是运营这个程序花费了多少资金。

而Python就能做到这种效率,并且生产效率是Java的两倍。

Python的优化性

Python可以一步一步地优化你的代码,它的变量

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零基础学python一步到位,最简单直接的学习路线及教程分享

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-28

Python是一门面向对象的编程语言,它相对于其他语言,更加易学、易读,非常适合快速开发,它具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。 作为一种通用语言,Python几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的,国内:豆瓣、搜狐、金山、腾讯、网易、百度等国内知名公司及国际大公司都用在python,同样学习编程语言,当然要选择学习业内目前最先进、最热门、将来应用最广泛、最有前途和前景的编程语言。甚至有人预言, Python会成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言。

零基础学python一步到位,最简单直接的学习路线及教程分享

零基础学习python有难度吗?

学python不难,比起C语言、C#、C++和JAVA这些编程语言相对容易很多。Python非常适合用来入门,而且在初级里面我们针对零基础学员还设置了Linux入门、MySQL、Apache、python快速入门等,方便大家学习python.

Python学习:正则表达式常用的四个re模块,不要错过

今天给大家介绍一下正则表达式常用的四个模块,喜欢的小伙伴记得收藏哦。

re.sub

使用正则表达式进行查找替换,正是re.sub的功能。

例如,下面这个例子,将格式化列与之间逗号的用法:

Python学习:正则表达式常用的四个re模块,不要错过

下面这个例子更复杂一些,配合正则表达式中的捕获和引用特性,可以方便的转换日期格式:

Python学习:正则表达式常用的四个re模块,不要错过

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进阶资料超全合集!多线程和多进程详解!你不会见过这么全的资料

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-28

本篇将会涉及:

线程与多线程

进程与多进程

多线程并发下载图片

多进程并发提高数字运算

关于并发

在计算机编程领域,并发编程是一个很常见的名词和功能了,其实并发这个理念,最初是源于铁路和电报的早期工作。比如在同一个铁路系统上如何安排多列火车,保证每列火车的运行都不会发生冲突。小编推荐大家加一下这个群:103456743这个群里好几千人了!大家遇到啥问题都会在里面交流!而且免费分享零基础入门料资料web开发 爬虫资料一整套!是个非常好的学习交流地方!也有程序员大神给大家热心解答各种问题!很快满员了。欲进从速哦!各种PDF等你来下载!全部都是免费的哦!所以小编在群里等你们过来一起交流学习呢!

进阶资料超全合集!多线程和多进程详解!你不会见过这么全的资料

后来在20世纪60年代,学术界对计算机的并行计算开始进行研究,再后来,操作系统能够进行并发的处理任务,编程语言能够为程序实现并发的功能。

控制循环,与函数

x=7; x<10#

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高丽大学等机构联合发布StarGAN:可自定义表情和面部特征

发布者: superzhang | 发布时间:2017-11-28

高丽大学等机构联合发布StarGAN:可自定义表情和面部特征

原文来源:arXiv、GitHub

作者:Yunjey Choi、 Minje Choi、Munyoung Kim、Jung-Woo Ha、Sung Kim、Jaegul Choo

「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀、哆啦A亮

最近的研究表明,两个域之间的图像到图像转换取得了显著的成功。不过,现有的方法在处理两个以上的域时在可扩展性和鲁棒性方面存在局限性,因为应该为每一对图像域独立地构建不同的模型。为了解决这个限制,我们提出了StarGAN,这是一种全新的、可扩展的方法,可以仅使用一个模型为多个域执行图像到图像转换。StarGAN这样一个统一的模型架构能够使得我们在一个单一网络中同时对不同域的多个数据集进行训练。这导致StarGAN转换图像的质量要优于现有模型,并且具有将输入图像灵活转换为成任何期望目标域的新颖能力。根据经验,我们证明了该方法在面部属性迁移和面部表情合成任务上的有效性。