一键迈向二次元！用Python将自拍转换为卡通风格
第一个步骤是载入图片。定义read_file函数，其中包含cv2_imshow，来载入我们在Google Colab中选择的图片。 defread_file(filename): img=cv2.imread(filename) cv2_imshow(img) returnimg 调用创建的函数来载入图像： uploaded=files.upload() filename=ne
花了两天，总算把 Python 的 Setup.py 给整明白了
1. 为什么需要对项目分发打包? 平常我们习惯了使用 pip 来安装一些第三方模块，这个安装过程之所以简单，是因为模块开发者为我们默默地为我们做了所有繁杂的工作，而这个过程就是 打包。 打包，就是将你的源代码进一步封装，并且将所有的项目部署工作都事
Python中的函数分析：参数有冒号，声明后有- 箭头
我在查看python的fixture源码时发现 fixture的方法定义形式如下： deffixture( fixture_function:Optional[_FixtureFunction]=None, *, scope:Union[_Scope,Callable[[str,Config],_Scope]]=function, params:Optional[Iterable[object]]=None, autouse:bo
Python爬虫定时计划任务的几种常见技巧
1.方法一、while True 首先最容易的是while true死循环挂起，不废话，直接上代码： importos importtime importsys fromdatetimeimportdatetime,timedelta defOne_Plan(): #设置启动周期 Second_update_time=24*60*60 #当前时间 now_Time=datetime.now() #
魔法方法走进Python进阶学习大门
collection.len()是面向对象语言的写法，len(collection)是Python语言的写法，这种风格叫做Pythonic。从前者到后者，就像变魔术一样，一瞬间让人眼前一亮。这个魔术就是Python魔法方法，或者叫双下方法，它是用双下划线开头和双下划线结尾的特殊方法，比如
18个值得了解的学习Python和SQL的数据科学平台
副标题#e# 数据科学是当今市场上最热门的职业之一。 公司一直在聘用数据科学家，并且总是有很多人试图成为一名科学家。 但是，数据科学的发展不及其他技术学科那么长，因此与软件开发不同的是，没有专门针对数据科学的学习平台来帮助有抱负和经验丰富的科学
数据科学家必须了解的前十大Python库
Python因其简单易用而被称为初学者级编程语言，它的编程语法易于学习，并且与C，Java和C ++相比具有较高的水平。 为了获得更准确的算法和编码，Analytics Insight给出前10个Python库 PyTorch Pytorch是一个开源库，它基本上替代了Numpy。 PyTorch带有高级
深入讨论数据科学工具箱：Python和R的异常处理机制
根据WikiPedia的文献，一段代码是异常安全的，如果这段代码运行时的失败不会产生有害后果，如内存泄露、存储数据混淆、或无效的输出。我们可以知道一段代码的异常安全通常分为下面五类： 异常安全通常分为5个层次： 失败透明：如果出现了异常，将不会对外
Python学习：urllib 分析
副标题#e# 接下来我们会分开讨论除了 urllib.error 以外的几部分。官方文档实际推荐你尝试第三方库， requests，一个高级的 HTTP 客户端接口。然而我依然认为知道如何不依赖第三方库打开 URL 并与之进行交互是很有用的，而且这也可以帮助你理解为什么 reque
Python异常编程的小技巧整合
API的异常分为定义异常与调用API时如何捕获异常两个部分，这二者相辅相成。 定义API异常的技巧 在自己编写API的时候，应该定义Root ExceptionAPI中的根异常，其它异常都继承于它。这样的做法有两个好处： API代码层次更清晰 API与调用程序代码隔离 假设存
