不要把自乘得到幂（也称为求幂）和E记法弄混了 3**5表示3的5次幂，也就是3*3*3*3*3，等于243 3e5表示3乘以10的5次幂，也就是3*10*10*10*10*10，结果等于300000 求幂是指一个数自乘得到幂 ，E记法表示乘以10的几次幂。
/usr/bin/env python #coding:utf-8 import xlwt import MySQLdb import datetime database = MySQLdb.connect character_set_connection=utf8;') starttime = datetime.datetime.now() print '开始时间：%s' % (starttime) #通过SQL得到该表有多少行，如果想取出指定的数据 xlwt.XFStyle() font = xlwt.Font() font.name = 'Times New Roman' #0x0190设置字体为20，默认为0x00C8 字体为10 ，0x00C8为十六进制的数字 列 for i in range(len(columnName)): sheet.write(0,i,columnName[i],style) #通过循环取出每一行数据
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except Exception, e: print "发送失败：" + str(e) server.quit() send_mail("smtp.xxxx.com", "jiankong
01、函数原型 eval(expression[, globals[, locals]]) python提供内置函数 eval 可以执行或者解释一串python表达式，这里的表达式仅限于一些运算操作，比如 其中，expression就是要执行的python表达式globals和locals是可选项，分别用于指明要执行解释表达式的全局，局部属性。 下面我们通过一个例子来演示这个eval函数。 02、函数原型 exec(expression[, globals[, locals]]) python还提供了另外一个函数exec，exec是可以看成是对eval的一个增强版，支持python的语句， 也就是说可以执行python的函数和自定义函数，同时globals和locals参数意义跟eval一样。 小结 上面介绍了3个python内置函数，大家可能会问，这些函数在实际开发中的意义，这里我可以简单说一下，比如你在开发一个游戏程序，里面涉及一些数据计算（比如***力，法力等，根据不同的策略可以进行不同比例的增加
这时就需要在邮件里指定抄送人员列表。 这里需要注意的是，需要将所以发送和抄送人员以列表的形式，传送给sendmail(from_addr, to_addrs, msg, mail_options=[], rcpt_options=[])函数的 to_addrs参数。 因此sendmail( )函数的to_addrs必须是所有接收者的列表。
思路 e^x的泰勒展开式 代码 #include <stdio.h> #define D 1e-10 // 精度 int main() { int i = 1; double ans
环境：python3 目的：爬取15年的双色球开奖号以及期数和开奖日期： 上代码 #! python3 #-*-coding:utf-8-*- # @Author : 杜文涛 # @Time : 2018/4/19 16:01 # @File : cpssq.py #×××双色球数据 (u'sheel1', cell_overwrite_ok=True) sheet01.write(0, 0, "日期") sheet01.write(0, 1, "期数" 说明：最后一页数据较少，就没要；如果想要修改成下面的代码： for page_num in range(1,all_page+1):
getValue(){return value;} bool operator>(Data<T> b){ return value > b.value;} /*使用类模板对象时一定要显示指出模板实参
大家好，上节介绍了Access数据库表设计的基本步骤，那么在实际建表中，如何去应用概念模型、数据库范式，以及建立表关系等，通常会结合考虑。但初学者会先分开去探讨。 大家都知道百科全书中有各种名称和概念，比如苹果名词就指现实中的苹果，水果则表示现实中所有的水果，包括苹果。 那么只用这些名词和概念可以把现实世界抽象表达出来，并且这些名词和概念的相互联系。 在E-R模型中主要包括三个内容： 1、实体，即现实中客观存在并相互区别的事物。E-R图中用矩形表示。 比如一本书、一辆小轿车、一个学生等。在数据库中出现都是实体的名称、标识符以及一部分属性。 E-R图中用菱形表示。 在现实世界中，事物之间的相互关系，反应在数据库中就是实体（集）和实体（集）之间的联系。 例如读者和书本之间是“借阅”的联系、 三、E-R 模 型 示 例 下面对建立数据库需求简单分析，再套用E-R模型来举例。
下载 首先是easygui包下载，两种方式： 1）在python环境下，用pip3 install直接安装 2）现在配置的VS2015+Python环境，在VS中直接下载： ? ? 函数介绍 1）msgbox()——消息弹窗 msgbox(msg=' ', title=' ', ok_button=' ', image=None, root=None) 该函数一般调用前三个关键字即可 多项选择 buttonbox(msg=' ', title=' ', choices=('Button1', 'Button2', 'Button3'), image=None, root=None) 该函数和 ='', lowerbound=0, upperbound=99, image=None, root=None, **invalidKeywordArguments) 该文本框只能输入界定范围内的整型数， /python-gui-tkinter.html
本指南将提供一个示例填充的使用Python的数据挖掘简介，Python是最广泛使用的数据挖掘工具之一 - 从清理和数据组织到应用机器学习算法。首先，让我们更好地理解数据挖掘及其完成方式。 让我们来看看如何使用Python来使用上述两种数据挖掘算法执行数据挖掘：回归和 聚类。 ---- 2、在Python中创建回归模型 我们想解决的问题是什么？ 警告： [1]标准错误假设正确指定了错误的协方差矩阵。 [2]条件数很大，5.63e + 03。这可能表明存在 强多重共线性或其他数值问题。 简单线性回归模型摘要输出的示例。 警告： [1]标准错误假设正确指定了错误的协方差矩阵。 [2]条件数很大，2.5e + 04。这可能表明存在 强多重共线性或其他数值问题。 多元线性回归的一个例子。 如果您有一个类似于其中一个示例的散点图，则使用此文档可以指向正确的算法。它还为您提供了有关如何以数学方式评估聚类模型的一些见解。
函数指针，主要用于向函数中传递一个函数名用该函数名（即函数指针）可以进行动态策略执行。 下面是一个python版本的函数指针用法 def minus(a, b): return a - b def compute(a, b , fun): result = fun(a ,
a和b不指定的时候就是使用默认值，如果没有指定default，就会使用default的默认值None： >python parser-tools.py 1 Namespace(arg1=None, b nargs可以指定一个参数接受多少个数据： N：一个整数，代表指定的个数； *：接受任意个参数，包括零个，结果是一个列表； ? >python parser-tools.py -d -f Namespace(d='d const value', e='e default value', f=[]) 可以发现在指定d参数但是不传入具体的参数值时 ，那么就会使用const的值，e参数由于没有指定，因此使用默认值，f参数时定义的任意个值，由于也没有传值给它，所以是一个空列表。 ', e='e const value', f=['1', '3', 'str']) 可以发现e参数的action就是store_const，结果在指定e参数后，其值就是使用的const值。
早在专科阶段学习SqlServers时就学习过数据库E-R图，但是并没有真正的去了解这个东西，只是知道了大致的概念而已，借这次Oracle课程设计的机会，重新学习E-R图。 什么是E-R图 E-R图即实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，是指提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。 E-R图的基本要素 通常，使用实体-联系图(entity-relationship diagram)来建立数据模型。可以把实体-联系图简称为ER图，相应地可把用ER图描绘的数据模型称为ER模型。 ER图中包含了三个主体内容： 实体(即数据对象) 关系 属性 通常用矩形框代表实体，用连接相关实体的菱形框表示关系，用椭圆形或圆角矩形表示实体(或关系)的属性，并用直线把实体(或关系)与其属性连接起来 联系(Relationship) 数据对象彼此之间相互连接的方式称为联系，也称为关系。
---恢复内容开始--- 需要用到的工具：python（pymouse、selenium）、chrome、webdriver 使用的webdriver一定要和chrome的版本相匹配，具体的对应关系可以参考以下博客 完成以上部分的内容之后正式进入到selenium+chrome+python+chrome的爬虫。
專 欄 ❈本文作者：王勇，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。 Z值法就不太适用 我使用Python的Pandas 和 Matplotlib 等工具，加上一些渠道获得的指数数据（尤其是市盈率），做了这个工具。主要目的是： 方便自己定投使用。 （目前还没有止盈过）结合统计学，熟悉Python的基本数据分析方法。网上分享给愿意参考的人,交流和学习 分享是对自己最好的投资！ 欢迎指正。 1 Python 基础模块初始化 ? 2 数据库导入 ? 6 三年时间以上的指数Z值 6.1 市盈率Z值 最高5个指数。 某指数与自己过去历史的市盈率相比，现在所处的位置。 最低5个指数。 某指数与自己过去历史的市盈率相比，现在所处的位置。 本文的全文（含Python 代码，首发于知乎专栏Python中文社区 ），主要供Python学习和量化分析学习讨论，请点击阅读原文https://zhuanlan.zhihu.com/p/30273447
将函数作为参数完全避开了模板方法的复杂度。 Python有一个内建函数reduce，完整实现并扩展了reduce_的功能。本文稍后的部分包含了有用的内建函数的介绍。 请注意我们的目的是没有循环，使用函数替代循环是函数式风格区别于指令式风格的最显而易见的特征。 *像Python这样构建于类C语言之上的函数式语言，由于语言本身提供了编写循环代码的能力，内置函数虽然提供函数式编程的接口，但一般在内部还是使用循环实现的。 下面是函数add_to的实现： def add_to(n): return lambda x: add(n, x) 通过为已经存在的某个函数指定数个参数，生成一个新的函数，这个函数只需要传入剩余未指定的参数就能实现原函数的全部功能 Python内置的functools模块提供了一个函数partial，可以为任意函数生成偏函数： functools.partial(func[, *args][, **keywords]) 你需要指定要生成偏函数的函数
>>> os.chdir("个人") >>> os.getcwd() 'E:\\个人' os.chdir(path) 切换到指定工作目录 >>> os.chdir("e:\\python") >>> 如果不为空，则提 供一个自定义函数提示错误信息后继续遍历或抛出异常中止遍历。 ➢该函数返回一个列表，列表中的每一个元素都是一个元组，该元组有3个元素，分别表 示每次遍历的路径名，目录列表和文件列表。 ➢默认情况下，os.walk 不会遍历软链接指向的子目录，若有需要请将followlinks设定为 true >>> for root,dirs,files in os.walk("e:\\testdemo (path)的第二个元素 >>> os.path.basename("e:\\python\\3.txt") '3.txt' os.path.exists(path) 判断path指定的目录或文件是否存在 ，中间以“\”分隔，如果所给的参数中都是绝对路径名，那先给的绝对路径将会被丢弃 >>> os.path.join("e:\\python","test","3.txt") 'e:\\python\\test
； issuperset() — 判断该方法的参数集合是否为指定集合的子集； pop() — 随机移除元素； symmetric_difference() — 移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素 :" , len(c)) print(c) # 删除指定元素 c.remove("天山姥姥") print(c) print("c集合的元素个数为:" , len(c)) print("***"*20) # 判断是否包含指定字符串 print("c集合是否包含'乔峰'字符串:" , ("乔峰" in c)) # 输出True print("***"*20) # 使用set()函数（构造器） 4, 5, 6} e和f执行xor的结果： {0, 1, 2, 5, 6} d集合的元素： {'python基础', 'python面向对象', 'python爬虫'} set() 猜你喜欢: 1.python 列表推导式 2.python字典推导式 3.python 匿名函数lambda 4.python map函数 转载请注明：猿说Python » python set集合
消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件，是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列，拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API， 支持 HTTP 协议方式接入，可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
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