Python基础 到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比。 Python是一种解释型语言。与C语言和Java这种编译型语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。 Python是动态型语言，即在声明变量时，不需要说明变量的类型的。 Python是面向对象的编程语言（OOP），Python中一切皆对象，函数是第一类对象，指的是函数可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。 Python简单易学，设计宗旨可以参考Python之禅，让程序员不用处理底层的细节。 Pyt
文章索引 4.1.1 状态栏 4.1.2 导航栏 4.1.3 工具栏 4.1.4 工具栏与导航标准按钮 4.1.5 标签栏 4.1.6 标签栏标准图标 4.1.7 搜索栏 4.1.8 范围栏 4.2.1 活动 4.2.2 活动视图控制器 4.2.3 集合视图 4.2.4 容器视图控制器 4.2.5 图片视图 4.2.6 地图视图 4.2.7 页面视图控制器 4.2.8 浮出层 4.2.9 滚动视图(Scroll View) 4.2.10 分栏视图控制器 4.2.11 表格视图 4.2.12 文本视图 4.2
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 Core Data 有关的一些问答进行了整理，并添加了一点个人见解。本文为下篇。
与典型的SQL一样，InterSystems IRIS支持惟一键和主键的概念。 InterSystems IRIS还能够定义IdKey，它是类实例(表中的行)的唯一记录ID。 这些特性是通过Unique、PrimaryKey和IdKey关键字实现的:
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
组织----文件夹和搜索选项-----查看-----去掉“隐藏已知类型的扩展名”这个勾
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。 *可变，异构，任意嵌套 与列表相似，字典可以在原处增长或是缩短（无需生成一份拷贝），可以包含任何类型的对象，支持任意深度的嵌套，可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值得对象）。 *对象引用表（哈希表） 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组，那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲，字典是作为哈希表（支持快速检索的数据结构）来实现的。一开始很小，并根据要求而增长。此外，Python采用最优化的哈希算法来寻找键，因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时，字典以一系列"键:值（key:value)”对形式写出的，用逗号隔开，用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据：已经存在就是修改，没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法：判断字典是否有name键 D2.keys() 方法：键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法：值列表 'name' in D2 方法：成员测试：注意使用key来测试 D2.copy() 方法：拷贝 D2.get(key,deault) 方法：默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法：合并。D1合并到D2,D1没有变化，D2变化。注意和字符串，列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法：删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法：求长（存储元素的数目) D1[key]='class' 方法：增加：已经存在的数据就是修改，没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空，可指定初始值.两个参数一个是KEY列表，一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
1、 窗体 的属性 1、常用属性 （1）Name属性：用来获取或设置窗体的名称，在应用程序中可通过Name属性来引用窗体。 （2） WindowState属性： 用来获取或设置窗体的窗口状态。 取值有三种： Normal （窗体正常显示）、 Minimized（窗体以最小化形式显示）和 Maximized（窗体以最大化形式显示）。 （3）StartPosition属性：用来获取或设置运行时窗体的起始位置。其取值及含义如表9-1 所示。默认的起始位置是WindowsDefaultLocation。 （4）Text属性：该属性是一个字符串属性，用来设置或返回在窗口标题栏中显示的文字。 （5）Width属性：用来获取或设置窗体的宽度。 （6）Height属性：用来获取或设置窗体的高度。 （7）Left属性：用来获取或设置窗体的左边缘的x坐标（以像素为单位）。 （8）Top属性：用来获取或设置窗体的上边缘的y坐标（以像素为单位）。 （9）ControlBox属性：用来获取或设置一个值，该值指示在该窗体的标题栏中是否显示控制框。值为true时将显示控制框，值为false时不显示控制框。 （10）MaximizeBox属性：用来获取或设置一个值，该值指示是否在窗体的标题栏中显示最大化按钮。值为 true时显示最大化按钮，值为false时不显示最大化按钮。 （11）MinimizeBox 属性：用来获取或设置一个值，该值指示是否在窗体的标题栏中显示最小化按钮。值为 true时显示最小化按钮，值为false时不显示最小化按钮。 （12）AcceptButton 属性：该属性用来获取或设置一个值，该值是一个按钮的名称，当按 Enter 键时就相当于单击了窗体上的该按钮。 （13）CancelButton 属性：该属性用来获取或设置一个值，该值是一个按钮的名称，当按 Esc 键时就相当于单击了窗体上的该按钮。 （14）Modal 属性：该属性用来设置窗体是否为有模式显示窗体。如果有模式地显示该窗体，该属性值为true；否则为 false。当有模式地显示窗体时，只能对模式窗体上的对象进行输入。必须隐藏或关闭模式窗体（通常是响应某个用户操作），然后才能对另一窗体进行输入。有模式显示的窗体通常用做应用程序中的对话框。 （15）ActiveControl属性：用来获取或设置容器控件中的活动控件。窗体也是一种容器控件。 （16）ActiveMdiChild属性：用来获取多文档界面（MDI）的当前活动子窗口。 （17）AutoScroll 属性：用来获取或设置一个值，该值指示窗体是否实现自动滚动。如果此属性值设置为true，则当任何控件位于窗体工作区之外时，会在该窗体上显示滚动条。另外当自动滚动打开时，窗体的工作区自动滚动，以使具有输入焦点的控件可见。 （18）BackColor属性：用来获取或设置窗体的背景色。 （19）BackgroundImage属性：用来获取或设置窗体的背景图像。 （20）Enabled 属性：用来获取或设置一个值，该值指示控件是否可以对用户交互作出响应。如果控件可以对用户交互作出响应，则为 true；否则为false。默认值为true。 （21）Font属性：用来获取或设置控件显示的文本的字体。 （22）ForeColor属性：用来获取或设置控件的前景色。 （23）IsMdiChild属性：获取一个值，该值指示该窗体是否为多文档界面（MDI）子窗体。值为 true时，是子窗体，值为false时，不是子窗体。 （24）IsMdiContainer 属性：获取或设置一个值，该值指示窗体是否为多文档界面（MDI）中的子窗体的容器。值为true时，是子窗体的容器，值为false时，不是子窗体的容器。 （25）KeyPreview属性：用来获取或设置一个值，该值指示在将按键事件传递到具有焦点的控件前，窗体是否将接收该事件。值为true时，窗体将接收按键事件，值为false时，窗体不接收按键事件。 （26）MdiChildren属性：数组属性。数组中的每个元素表示以此窗体作为父级的多文档界面（MDI）子窗体。 （27）MdiParent属性：用来获取或设置此窗体的当前多文档界面（MDI）父窗体。 （28）ShowInTaskbar属性：用来获取或设置一个值，该值指示是否在Windows任务栏中显示窗体。 （29）Visible属性：用于获取或设置一个值，该值指示是否显示该窗体或控件。值为true 时显示窗体或控件，为 false时不显示。 （30）Capture属性：如果该属性值为true，则鼠标就会被限定只由此控件响应，不管鼠标是否在此控件的范围内。 2、常用的方法 下面介绍一些窗体的最常用方法。 （1）Show方法：该方法的作用是让窗体显示出来，其调用格式为： 窗体名.
对于全文搜索的支持不像关系数据库那样是标准化的。有几种开源的全文搜索引擎：Elasticsearch，Apache Solr，Whoosh，Xapian，Sphinx等等，如果这还不够，常用的数据库也可以像我上面列举的那些专用搜索引擎一样提供搜索服务。 SQLite，MySQL和PostgreSQL都提供了对搜索文本的支持，以及MongoDB和CouchDB等NoSQL数据库当然也提供这样的功能。
循环允许我们通过循环数组或对象中的项并做一些事情，比如说打印它们，修改它们，或执行其他类型的任务或动作。JavaScript有各种各样的循环，for循环允许我们对一个集合（如数组）进行迭代。
上一篇文章中，我们聊到使用 xlrd、xlwt、xlutils 这一组合操作 Excel 的方法
知识图谱技术原理介绍（转载） 王昊奋 近两年来，随着LinkingOpen Data 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（DocumentWeb）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（DataWeb）。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为KnowledgeGraph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识
—恢复内容开始— 1.怎样定义网页语言(字符集)? 在制作网页过程中,你首先要定义网页语言,以便访问者浏览器自动设置语言,而我们用所见即所得的HTML工具时,都没有注意到这个问题,因为它是默认设置。要
通过filter()函数来对需要检索的原始数据进行筛选； filter用于筛选出与指定表达式匹配的元素集合。 这个方法用于缩小匹配的范围。用逗号分隔多个表达式 filter(expr|obj|ele|fn)
VBS 脚本可以用在 WinCC Comfort/Advanced Runtime。
Pandas对于日常数据分析和处理来说是最常用的工具（没有之一），笔者之前也总结分享了很多相关用法和技巧。与之不同，今天本文来介绍几个已经在函数文档中列入"deprecated"的函数/属性，可能在不久的未来版本中这些用法将正式与我们告别，以此权当留念。
Python列表与数组不同。在处理数组时，我们讨论了一组同类数据元素。对于python中的列表，情况并非如此。Python List可以存储异构的元素集合。此功能将帮助开发人员和程序员以更灵活的方式处理列表。python中的List是最强大的内置数据结构之一。
在html中我们不能直接书写一些特殊符号，比如连续多个空格，比如字母两侧的大于和小于号
Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
1.到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比 下面是一些关键点： Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。 Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I'm a string"这样的代码，程序不会报错。 Python非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继承（inheritanc
与lxml一样，BeautifulSoup也是一个HTML/XML的解析器，主要功能也是如何解析和提取HTML/XML数据。
你是否有过这样的经历，整个SEO团队，在某一个时间节点，不知道干什么，虽然看着每天都非常忙，但在实战的操作中，貌似对于整站优化的提升，并没有什么大的改观，这个时候实际上整个团队是在等待一个有明确方向的决策。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
我向来是不屑于使用前端框架的，最多用一些ui组件，但是ag-grid这个框架太TM好用了。这篇文章介绍下aggrid的一些哲学思想和我的使用感受，顺带记录一些往事。
可以看到,DataTables的Options设置还是比较全面和丰富的,当然Options仅仅能在控件初始化的时候对控件进行控制和影响,如果要在控件使用过程中对它进行控制和变化,就需要用到DataTables的函数库(API).
style 属性接受一个小驼峰命名法属性的 JavaScript 对象，而不是一个 CSS 字符串。这与 DOM 风格的 JavaScript 属性一致，更有效率，并能防止 XSS 安全漏洞。
但是，经常会遇到一些重复繁琐的事情，这时候手工操作显得效率极其低下；通过 Python 实现办公自动化变的很有必要
引言：由于业务需要，在工作中接触到了在线文档、在线Excel。但是在调研阶段发现国内相关文章比较匮乏，所以结合工作实践和自己的一些思考，写几篇文章剖析实现在线文档和在线Excel的一些技术方案。为了避免涉及到公司隐私，所以文章中一些数据结构的设计和非关键场景都写的比较简略。我们主要从需求分析、方案设计、技术选型等几个方面介绍如何实现多人协作的在线文档。
原文地址为https://www.cnblogs.com/haixiang/p/12040272.html，转载请注明出处! ?es与java的整合以及常用CRUD、搜索API已被作者封装,开箱即
本文介绍了如何利用Python3和Selenium爬取淘宝商品信息并保存到MongoDB。首先介绍了淘宝商品页面的HTML结构，然后利用BeautifulSoup和Selenium对商品信息进行了爬取。最后通过MongoDB的PyMongo驱动将商品信息保存到MongoDB中。
通过对网络资料的收集整理，本文列出了100道python的面试题以及答案，你可以根据需求阅读测试。
Lucene是一个基于Java开发全文检索工具包。 就是将不规范的文档的内容单词进行分割，建立单词-文档索引，这样查询某个单词内容时可以通过索引快速查找相关文档，内容 对于一些网站内部的内容检索有需要 这项技术其实有更成熟的封装，比如专门的服务器等，这里只是普及一下相关概念，后面会解释进行其他的基于lucene的上层封装的相关技术 工程：https://github.com/Jonekaka/javaweb-Lucene-1-61
许多年前，一个名叫Shay Banon的开发者，带着新婚妻子去伦敦生活，在得知妻子想从事厨师工作后，准备利用自己所学为妻子开发一个食谱搜索引擎，他开始使用Lucene的一个早期版本。但是尝试之后，他发现直接使用Lucene给没有任何开发经验的妻子而言是非常困难的，因此Shay 开始对Lucene进行封装。不久他发布了他的第一个基于Lucene的用java编写的开源项目 Compass。后来Shay找到了一份跟高性能和分布式有关的工作，然后发现这份工作对实时、分布式搜索引擎的需求尤为突出，于是他决定重写Compass，把它变为一个独立的服务并取名Elasticsearch，再到后来Elasticsearch发布了第一个公开版本，从此以后，Elasticsearch已经成为了 Github 上最活跃的开源项目之一。据说，Shay的妻子还在等着她的食谱搜索引擎，而他已经在大公司忙的“一发不可收拾”…
在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
1、可以看到，trie 树每一层的节点数是 26^i 级别的。所以为了节省空间，我们 还可以用动态链表，或者用数组来模拟动态。而空间的花费，不会超过单词数×单 词长度。 2、实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树； 3、对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度 O(1)。
---- 相关知识点 web标准、 web语义化、 浏览器内核、 兼容性、 html5... 题目&答案 Doctype作用？严格模式与混杂模式如何区分？它们有何意义（1）<!DOCTYPE>声明位于HTML文档中的第一行，处于<html>标签之前，用于告知浏览器的解析器用什么文档标准解析这个文档。DOCTYPE不存在或格式不正确会导致文档以兼容模式呈现。 （2）标准模式的排版和JS运作模式都是以该浏览器支持的最高标准运行。在兼容模式中，页面以宽松的向后兼容的方式显示，模拟老式浏览器的行为以防止站点
在前一章中，我们已经成功尝试分析Ajax来抓取相关数据，但是并不是所有页面都可以通过分析Ajax来完成抓取。比如，淘宝，它的整个页面数据确实也是通过Ajax获取的，但是这些Ajax接口参数比较复杂，可能会包含加密密钥等，所以如果想自己构造Ajax参数，还是比较困难的。对于这种页面，最方便快捷的抓取方法就是通过Selenium。本节中，我们就用Selenium来模拟浏览器操作，抓取淘宝的商品信息，并将结果保存到MongoDB。 1. 本节目标 本节中，我们要利用Selenium抓取淘宝商品并用pyquer
Redis有序集合中的元素的编码可以是 ziplist 或者 skiplist。ziplist和skiplist编码选择的标准在于Redis里的元素的数量以及元素成员的长度。当满足以下2个条件时，元素编码为ziplist：
var btn = document.getElementById(“bt n”);
在前一章中，我们已经成功尝试分析 Ajax 来抓取相关数据，但是并不是所有页面都可以通过分析 Ajax 来完成抓取。比如，淘宝，它的整个页面数据确实也是通过 Ajax 获取的，但是这些 Ajax 接口参数比较复杂，可能会包含加密密钥等，所以如果想自己构造 Ajax 参数，还是比较困难的。对于这种页面，最方便快捷的抓取方法就是通过 Selenium。本节中，我们就用 Selenium 来模拟浏览器操作，抓取淘宝的商品信息，并将结果保存到 MongoDB。
1、可以看到，trie 树每一层的节点数是 26^i 级别的。所以为了节省空间，我们还可以用动态链表，或者用数组来模拟动态。而空间的花费，不会超过单词数×单词长度。2、实现：对每个结点开一个字母集大小的数组，每个结点挂一个链表，使用左儿子右兄弟表示法记录这棵树；3、对于中文的字典树，每个节点的子节点用一个哈希表存储，这样就不用浪费太大的空间，而且查询速度上可以保留哈希的复杂度 O(1)。
本着这种精神，这是我的python面试/工作准备问题和答案。大多数数据科学家编写了大量代码，因此这对科学家和工程师均适用。
在人工智能应用层出不穷的今天，作为软件从业者，我们都非常关注如何在自己研发的应用中使用人工智能技术，以提高软件的智能化水平。
列表可以当作栈来使用（先进后出），利用append()和pop()方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
