经过前面的一系列铺垫，现在要迎来我们的终极成果了——在运行我们自定义的函数过程中，如果要停止、暂停和再恢复python解释器，应该如何操作呢？
如果你想用Python开发Windows程序，并让其开机启动等，就必须写成windows的服务程序Windows Service，用Python来做这个事情必须要借助第三方模块pywin32，自己去下载然后安装。
如果你想用Python开发Windows程序，并让其开机启动等，就必须写成windows的服务程序Windows Service，用Python来做这个事情必须要借助第三方模块pywin32，自己去下载然后安装（注意下载符合自己OS的版本）
补充知识：python threading实现Thread的修改值，开始，运行，停止，并获得内部值
Python作为一门优雅的编程语言，提供了许多简洁、高效的方法来处理各种问题。然而，在Python 3.10之前，Python中并没有内置的switch语句，这可能会让一些程序员感到困惑。在这篇博文中，我们将介绍如何在不使用大量if语句的情况下优雅地处理条件分支，包括字典映射、函数组合和Python 3.10中引入的match-case语句。
2020年初，对Python 2的支持将停止。如果你没迁移到 Python 3，将面临各种风险，比如安全漏洞。幸好，从 Python 2 迁移到 Python 3 没那么难，本文会提供一些有用的建议。
Python两个内置函数——locals 和globals 这两个函数主要提供，基于字典的访问局部和全局变量的方式。 在理解这两个函数时，首先来理解一下python中的名字空间概念。Python使用叫做名字空间的 东西来记录变量的轨迹。名字空间只是一个字典，它的键字就是变量名，字典的值就是那些变 量的值。实际上，名字空间可以象Python的字典一样进行访问 每个函数都有着自已的名字空间，叫做局部名字空间，它记录了函数的变量，包括函数的参数 和局部定义的变量。每个模块拥有它自已的名字空间，叫做全局名字空间，它记录了模块的变 量，包括函数、类、其它导入的模块、模块级的变量和常量。还有就是内置名字空间，任何模 块均可访问它，它存放着内置的函数和异常。 当一行代码要使用变量 x 的值时，Python会到所有可用的名字空间去查找变量，按照如下顺序： 1.局部名字空间 - 特指当前函数或类的方法。如果函数定义了一个局部变量 x，Python将使用 这个变量，然后停止搜索。 2.全局名字空间 - 特指当前的模块。如果模块定义了一个名为 x 的变量，函数或类，Python 将使用这个变量然后停止搜索。 3.内置名字空间 - 对每个模块都是全局的。作为最后的尝试，Python将假设 x 是内置函数或变量。 如果Python在这些名字空间找不到 x，它将放弃查找并引发一个 NameError 的异常，同时传递 There is no variable named 'x' 这样一条信息。 #局部变量函数locals例子（locals 返回一个名字/值对的字典。）：
顾名思义，Python中的自动点击器是一个简单的Python应用程序，可以按照用户的要求重复点击鼠标。不同的参数，如速度、频率和位置，可以根据用户的要求进行改变。
在文章正式开始之前，大家先思考一个问题：给定 1 元、2 元、5 元、10 元 四种纸币，如何通过组合（不限制单张纸币的使用次数）购买 12 元的商品？如果不考虑排序次序，有多少种组合方式？如果考虑排列次序，又有多少种可能的组合？例如十张一元的纸币。大家可以尝试使用 Python 解决此类问题，在文章的结尾处，我会提供自己的思考结果。
yield: 带有yield的函数是一个迭代器，函数返回某个值时，会停留在某个位置，返回函数值后，会在前面停留的位置继续执行，直到程序结束
在理解这两个函数时，首先来理解一下 Python 中的名字空间概念。Python 使用叫做名字空间的东西来记录变量的轨迹。名字空间只是一个字典，它的键字就是变量名，字典的值就是那些变量的值。
NLP（自然语言处理）是一组用于处理文本问题的技术。这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步，然后应用一个简单的词袋模型，来获得令人惊讶的准确预测，评论是点赞还是点踩。
这次主要记录在windows下嵌入python解释器的过程，程序没有多少，主要是头文件与库文件的提取。
Python 是最成功的解释型语言之一。当你编写 Python 脚本时，它不需要在执行前进行编译。很少有其他解释性语言是 PHP 和 Javascript。
前些天发现了一个风趣幽默的人工智能学习网站，通俗易懂，忍不住分享一下给大家。点击跳转到教程
Debugging是一项掌握之后就能极大提高你的bug捕获能力的技能，大部分新手忽略了Python的debugger(pdb).
python中对线程的支持的确不够，不过据说python有足够完备的异步网络框架模块，希望日后能学习到，这里就简单的对python中的线程做个总结
开发人员经常需要与用户交互，以获取数据或提供某种结果。今天的大多数程序都使用对话框来要求用户提供某种类型的输入。而 Python 为我们提供了两个内置函数来读取键盘输入。
在python（本文python环境为python2.7）中，使用yield关键字的函数被称为generator（生成器）。故为了了解yield，必然先要了解generator，而了解generator之前，我们先要了解一下迭代。
生活中充满了例行公事。在程序中一样，也要做很多重复的工作。编程语言使用循环处理这些重复任务。Python编程语言提供以下两种循环：
这两个函数主要提供，基于字典的访问局部和全局变量的方式。在理解这两个函数时，首先来理解一下python中的名字空间概念。Python使用叫做名字空间的东西来记录变量的轨迹。名字空间只是一个字典，它的键字就是变量名，字典的值就是那些变量的值。实际上，名字空间可以象Python的字典一样进行访问
signal包的核心是使用signal.signal()函数来预设(register)信号处理函数，如下所示：
此时箭头所指的地方，所输入的0传给了其他条件下，第二次运行函数时的状态下，第一个状态仍为1，并未改变，因此在退出了第二次运行的函数后，仍然会继续运行第一个函数中state = 1的循环，导致还得再次输入0去改变state的值才能停止运行
本文介绍了Python中的生成器和迭代器。在处理大量数据时，计算机内存可能不足，我们可以通过生成器和迭代器来解决该问题。
如果要发送HTTP/HTTPS的GET请求，则可以使用urllib.request模块的Request对象。
Python 语言的优点可以列举出许多，语法简单易懂、模块丰富、应用广泛等等。但是世界上没有有完美的东西，python 一个明显缺点就是运行速度慢，至少跟 C 语言没法比。
来源：Python中文社区 作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟 本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 起步 熵的计算: 根据计算公式： 对应的
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
函数input()接受一个参数：即要向用户显示的提示或说明，让用户知道该如何做。在这个 示例中，Python运行第1行代码时，用户将看到提示Tell me something, and I will repeat it back to you:。程序等待用户输入，并在用户按回车键后继续运行。输入存储在变量message中，接下 来的print(message)将输入呈现给用户：
范围是不可变的整数序列，通常用于for循环。 Ranges are immutable sequences of integers,and they are commonly used in for loops. 要创建一个范围对象，我们键入“range”，然后输入范围的停止值。 To create a range object, we type "range" and then we put in the stopping value of the range. 现在，我们刚刚创建了一个范围对象，但是如果您想查看该对象的实际内容，那么这就没有多大帮助了。 Now, we’ve just created a range object, but this is less helpful if you would like to see what’s the actual content of that object. 虽然，我们通常不会在Python程序中这样做，但为了真正看到该范围对象的内容，我们可以在这种情况下将其转换为列表。 Although, we wouldn’t typically do this in a Python program,for us to really see the content of that range object,so what we can do in this case is we can turn it into a list. 所以如果我们说“范围5列表”，我们会看到范围对象由五个数字组成，从0到4。 So if we say "list of range 5," we’ll see that the range object consists of five numbers, from 0 to 4. 范围的输入参数是停止值。 The input argument to range is the stopping value. 记住，Python在到达停止值之前停止。 And remember, Python stops before it hits the stopping value. 这就是为什么范围5实际上不包含数字5。 That’s why range 5 does actually not contain the number 5. 我们可以为range函数提供额外的参数。 We can provide additional arguments to the range function. 例如，我们可以提供起点，也可以定义步长。 For example, we can provide the starting point,and we can also define the step size. 所以如果我们输入“range1到6”，在这种情况下，我们得到一个range对象，它从1开始，到5结束。 So if we type "range 1 to 6," in that case,we get a range object which starts at 1 and ends at 5. 如果我们想以2为增量，我们可以这样做。 If we wanted to go in increments of two, we could do something like this. 我们可以从1开始，一直到13——13号，不包括它本身——我们可以分两步走。 We could start from 1, go up to 13– number 13,not itself included– and we could go in steps of two. 在本例中，我们得到一个从1开始到11结束的范围对象。 In this case, we get a range object that starts at 1 and ends at 11. 通常，当我们在Python程序中使用范围对象时，我们不会首先将它们转换为列表。 Typically when we use range objects in our Python programs,we do not first turn them into lists. 我们在这里这样做只是为了让我们更容易理解这些对象的作用。 We’ve done it here only so that it’s easier for us to understand what these objects do. 当然，您可以在for循环上下文中使用list对象，但由于以下原因，它是有问题的。 You can certainly use a list object in a
Python break语句，就像在C语言中，打破了最小封闭for或while循环。
專 欄 ❈ 作者：weapon，不会写程序的浴室麦霸不是好的神经科医生 ❈ 起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 熵的计算公式: 对应的 python 代码
起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。 熵的计算公式: 📷 对应的python代码: 📷 条件熵的计算 根据计算方法： 📷 对应的python代码: 📷 其中参数future_list是某一特征向量组成的列表，result_list是label列表。 信息增益 根据信息增益的计算方法： 对应的python代码: 📷 .. 定义决策树的节点 作为树的节点，要有左子树和右子树是必不可少的，除此之外还需要其他信息: 📷 树的节点会有两种状态，叶子节点中results属性将
1、在数据可视化中，处理的几乎都是由数字组成的集合，Python函数range能够轻松地生成一系列的数字。
2、在数据中找到一个虚拟的中间值，然后将所有计划排序的数据分成两部分。在这些数据中，小于中间值的数据放在左边，大于中间值的数据放在右边，然后以相同的方式处理左右数据，直到排序完成。
学编程,最重要的不是多看多听,而是多敲,第一遍看着代码敲.第二遍不看代码敲,第三遍不看代码在限定的时间内敲完.
while循环要求相关的变量已经准备好，例如在这个示例中，我们需要定义一个索引变量i，并将其设置为1。
说在前面 即将自学《利用Python进行数据分析》这本书，为了督促自己思考并总结，遂将学习内容连载在此。以便大家参考，和自己回顾。此书前五章主要是介绍了IPython，NumPy，pandas入门，6至10章介绍数据的存储加载，清洗处理等及可视化，数据聚合？时间序列？。。。11章为金融方面的应用，12章为NumPy的高级应用。Python的不足： Python作为解释型编程语言，大部分代码速度上不可避免的要比编译型语言（JAVA，C++）要慢。 另外一方面，因为GIL的存在，所以Python对高并发，多
Scapy是一个可以让用户发送、侦听和解析并伪装网络报文的Python程序。这些功能可以用于制作侦测、扫描和攻击网络的工具。
如果您曾经发现自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或语法，那么您并不孤单。我发现自己经常这样做。我们生活在一个世界里，似乎有无限数量的可访问的。然而，这既是福也是祸。如果没有有效地管理，过度依赖这些资源会养成坏习惯，让你长期停滞不前。
在做数据抓取的时候，经常遇到由于网络问题导致的程序保存，先前只是记录了错误内容，并对错误内容进行后期处理。
这个循环就是每次从表[3,4.4,'life'] 中取出一个元素（回忆：表是一种序列），然后将这个元素赋值给a，之后执行隶属于for的操作(print)。
任何线程都可以调用coord.request_stop()来请求所有线程停止。为了配合请求，每个线程必须定期检查coord .should_stop()。一旦调用了coord.request_stop()， coord.should_stop()将返回True。 一个典型的线程运行协调器会做如下事情:
文章背景： 在看别人写的Python代码时，有时会遇到yield这个生僻的关键字，影响了代码的阅读进度。因此，本文在查阅相关资料的基础上，对yield的用法进行了介绍。
在异步编程中，asyncio 是 Python 中的一种常用的异步 I/O 库。在使用 asyncio 编写程序时，由于异步任务之间存在依赖关系，因此错误调试是非常重要的。
望着桌上的日历，我发现只剩下几张纸。自己蓦然意识到 2017 年已经即将离去，2018 年即将到来。已经到了年底，我们需要总结和回顾今年的历程。让我们盘点 2017 年涉及 Python 重要事件。
生成器（Generators）是一种特殊类型的迭代器，它允许你按需产生一系列值而无需一次性占用大量内存。在Python中，生成器通常通过使用yield语句来定义，这使得函数在生成每个值后可以暂停执行，并在下一次请求值时恢复。
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