合集-Memories-Program in Python
摘要：
1.列表推导式 ： 有规律的快速创建或者控制列表 1.1 创建列表 eg: list1 = [ i for i in range(10)] 1.2 带条件判断的列表推导式 eg: list1 = [ i for i in range(50) if i % 3 == 0] 3.多个for循环实现的列表
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1.列表推导式 ： 有规律的快速创建或者控制列表 1.1 创建列表 eg: list1 = [ i for i in range(10)] 1.2 带条件判断的列表推导式 eg: list1 = [ i for i in range(50) if i % 3 == 0] 3.多个for循环实现的列表
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参考原文：https://blog.csdn.net/qq_55796594/article/details/119350374 Docs.qq.com/doc/DRkNJVnpXa0Z4SWti Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等
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参考原文：https://blog.csdn.net/qq_55796594/article/details/119350374 Docs.qq.com/doc/DRkNJVnpXa0Z4SWti Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等
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摘要：
首先安装好annocanda 和pycharm，这个网上教程很多，图省事的话也可以去淘宝花几块钱远程一下。不过还是建议动手实操，刚开始弄的话，理解深一些，后面有什么问题也知道去哪里找。 创建一个自建的虚拟环境 命令conda create -n envname python=version2.7 我
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首先安装好annocanda 和pycharm，这个网上教程很多，图省事的话也可以去淘宝花几块钱远程一下。不过还是建议动手实操，刚开始弄的话，理解深一些，后面有什么问题也知道去哪里找。 创建一个自建的虚拟环境 命令conda create -n envname python=version2.7 我
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摘要：
Anaconda 不仅包含了 Python 解释器，还预装了大量常用的科学计算、数据分析、机器学习、可视化等相关的第三方库，如 NumPy、Pandas。同时，自带的 Conda 是一个强大的包管理器和环境管理器，可用于安装、更新、卸载各种包及其依赖项，并且能够很好地解决包之间的依赖关系问题，避免版
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Anaconda 不仅包含了 Python 解释器，还预装了大量常用的科学计算、数据分析、机器学习、可视化等相关的第三方库，如 NumPy、Pandas。同时，自带的 Conda 是一个强大的包管理器和环境管理器，可用于安装、更新、卸载各种包及其依赖项，并且能够很好地解决包之间的依赖关系问题，避免版
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摘要：
至此，安装opencv有两个方法，pip和conda. pip pip install opencv-python conda conda install -c conda-forge opencv 应该都差不多，我第一次用的pip，可能和网有关系，第一次下载过程中超时了，就失败了，第二次成功了，但
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至此，安装opencv有两个方法，pip和conda. pip pip install opencv-python conda conda install -c conda-forge opencv 应该都差不多，我第一次用的pip，可能和网有关系，第一次下载过程中超时了，就失败了，第二次成功了，但
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直接在命令行里验证一下 cv2是否可用
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直接在命令行里验证一下 cv2是否可用
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代码是参考网上的，才刚开始看，没做什么修改。 import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('../img/mengjie.jpg') # 加载 Haar 特征级联分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haar
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代码是参考网上的，才刚开始看，没做什么修改。 import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('../img/mengjie.jpg') # 加载 Haar 特征级联分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haar
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基础部分有个印象就行，拿不准的写的时候查一下就行，多练就记住了，不要太纠结和浪费时间。 1.python 关键字 print(keyword.kwlist) print(len(keyword.kwlist))result:['False', 'None', 'True', 'and', 'as',
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基础部分有个印象就行，拿不准的写的时候查一下就行，多练就记住了，不要太纠结和浪费时间。 1.python 关键字 print(keyword.kwlist) print(len(keyword.kwlist))result:['False', 'None', 'True', 'and', 'as',
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参考地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
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OOP的理解应该都是通用的，对事物特征和行为的抽象，特征即是属性，行为即是方法。不过能够把具体问题合理的抽象和整合，真的还很体现理解的。 python类的定义： class ClassName(): def method1(): clause....; 类名称一般采用大驼峰命名法。 说点我觉得不一样
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OOP的理解应该都是通用的，对事物特征和行为的抽象，特征即是属性，行为即是方法。不过能够把具体问题合理的抽象和整合，真的还很体现理解的。 python类的定义： class ClassName(): def method1(): clause....; 类名称一般采用大驼峰命名法。 说点我觉得不一样
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摘要：
经典类和新式类： python 2.0+ ： 经典类 写法 class ClassName: ..... python3.0+:新式类 写法 class ClassName(object): .... 和java一样，object作为所有类的基类，即所有类都自object派生出来 继承：子类默认继承
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经典类和新式类： python 2.0+ ： 经典类 写法 class ClassName: ..... python3.0+:新式类 写法 class ClassName(object): .... 和java一样，object作为所有类的基类，即所有类都自object派生出来 继承：子类默认继承
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面向对象的三大特性：封装、继承、多态 多态：对于其它编程语言来说，多态依赖于继承，通过父类的引用访问子类的方法，实际上在定义的时候声明一个父类类型的对象，但是实际传入的是子类类型的对象，根据具体的子类类型，访问子类中重写的与父类同名的方法，从而对于同一个方法，根据传入的子类对象不同，而产生不同的行为
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面向对象的三大特性：封装、继承、多态 多态：对于其它编程语言来说，多态依赖于继承，通过父类的引用访问子类的方法，实际上在定义的时候声明一个父类类型的对象，但是实际传入的是子类类型的对象，根据具体的子类类型，访问子类中重写的与父类同名的方法，从而对于同一个方法，根据传入的子类对象不同，而产生不同的行为
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python异常的标准格式： try: dosomething() //可能出现逻辑错误的地方 except Excepthon as result: //异常信息str print(result) //发生异常要执行的代码 else: doRightthing() //未捕获异常要执行的代码 fi
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python异常的标准格式： try: dosomething() //可能出现逻辑错误的地方 except Excepthon as result: //异常信息str print(result) //发生异常要执行的代码 else: doRightthing() //未捕获异常要执行的代码 fi
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摘要：
模块和包：可以理解为代码组织的一种方式吧，就像其它的依赖和引入 模块： 有联系的代码组成的py文件 方式1 引用：imort ModuleName 使用：ModuleName.method() 方式2 引入： form ModuleName import MethodName 使用： MethodN
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模块和包：可以理解为代码组织的一种方式吧，就像其它的依赖和引入 模块： 有联系的代码组成的py文件 方式1 引用：imort ModuleName 使用：ModuleName.method() 方式2 引入： form ModuleName import MethodName 使用： MethodN
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类的_dict_属性：收集类和实例的属性和值，并返回一个字典 类的_dict_属性：内置的和自定义属性的字典 实例的_dict_属性：自定义的属性字典 eg: new_list = [i._dict_ for i in self.student_list] try: f.open('student.
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类的_dict_属性：收集类和实例的属性和值，并返回一个字典 类的_dict_属性：内置的和自定义属性的字典 实例的_dict_属性：自定义的属性字典 eg: new_list = [i._dict_ for i in self.student_list] try: f.open('student.
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格式化输出： print("我想输出一个字符串和一个整数：%s %06d" % (str1, num1)) %s:输出字符串，也可以输出数值类型 %d：整数占位符 %.3f ：浮点数占位符，并规定保留小数点后三位 转义字符： \n 换行 \t 制表符 输出的结束符，默认为换行’\n‘ ,也可以自己设
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格式化输出： print("我想输出一个字符串和一个整数：%s %06d" % (str1, num1)) %s:输出字符串，也可以输出数值类型 %d：整数占位符 %.3f ：浮点数占位符，并规定保留小数点后三位 转义字符： \n 换行 \t 制表符 输出的结束符，默认为换行’\n‘ ,也可以自己设
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python输入的特点： str = input('请输入您的银行卡密码：'） 1.执行input后，等待和接收用户输入的数据，输入完成后才继续向下执行 2.python中，input接收到内容一般存储到变量，方便使用 3.用户输入的任意数据都会被当作字符串处理 查看数据类型： type(var)
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python输入的特点： str = input('请输入您的银行卡密码：'） 1.执行input后，等待和接收用户输入的数据，输入完成后才继续向下执行 2.python中，input接收到内容一般存储到变量，方便使用 3.用户输入的任意数据都会被当作字符串处理 查看数据类型： type(var)
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算数运算符： + - * / //(整除) %(模) **(幂） 优先级： ** > * / // % > + - 赋值运算符： = 多项赋值: num1, float1, str1 = 10, 0.5, 'hello' a = b = 10 复合赋值运算符： +=， -=, *=， /= , //
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算数运算符： + - * / //(整除) %(模) **(幂） 优先级： ** > * / // % > + - 赋值运算符： = 多项赋值: num1, float1, str1 = 10, 0.5, 'hello' a = b = 10 复合赋值运算符： +=， -=, *=， /= , //
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条件语句： if exp1: block1 elif exp2: block2 else: block3 条件判断的简化写法： eg: if age >= 18 and age <= 60 改写成 18 <= age <= 60 三目运算： C = EXP1 if EXP2 else Exp3 (如
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条件语句： if exp1: block1 elif exp2: block2 else: block3 条件判断的简化写法： eg: if age >= 18 and age <= 60 改写成 18 <= age <= 60 三目运算： C = EXP1 if EXP2 else Exp3 (如
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while循环 break 跳出循环，直接结束循环部分，属于非正常退出，如果执行了break，则后面的else语句块不再执行 continue 跳出当前循环，执行下一次循环判断，最后达到退出条件结束循环，属于正常退出，执行了continue，结束循环后会执行后面的else语句 for循环： for
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while循环 break 跳出循环，直接结束循环部分，属于非正常退出，如果执行了break，则后面的else语句块不再执行 continue 跳出当前循环，执行下一次循环判断，最后达到退出条件结束循环，属于正常退出，执行了continue，结束循环后会执行后面的else语句 for循环： for
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摘要：
书面格式：单引号、双引号、三引号（可以书写多行字符串，输出也是分行的） 访问字符串内容： 1.下标访问 str[index] 2.切片 （字符串、列表、元组都支持切片） 语法： 序列[开始位置：结束位置：不长] ps:不包含结束位置，遵循左闭右开原则 ps:步长代表取值间隔，可正可负，符号代表方向
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书面格式：单引号、双引号、三引号（可以书写多行字符串，输出也是分行的） 访问字符串内容： 1.下标访问 str[index] 2.切片 （字符串、列表、元组都支持切片） 语法： 序列[开始位置：结束位置：不长] ps:不包含结束位置，遵循左闭右开原则 ps:步长代表取值间隔，可正可负，符号代表方向
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问题： (base) C:\Users\admin>conda env create -f C:/Users/admin/Desktop/environment.yaml Collecting package metadata (repodata.json): failed CondaHTTPErr
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问题： (base) C:\Users\admin>conda env create -f C:/Users/admin/Desktop/environment.yaml Collecting package metadata (repodata.json): failed CondaHTTPErr
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同理，直接导入环境，也会出现上述报错 对文件配置进行修改 不过目前只是解决了我生成新的虚拟环境的问题，但是opencv412的安装还是会出错，我的总是安装在自己电脑的默认路径下，而非我的虚拟环境下 但是检查了pip路径，又确实是虚拟环境的pip，而且系统路径等都把原本的删除了，配置了conda的路径
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同理，直接导入环境，也会出现上述报错 对文件配置进行修改 不过目前只是解决了我生成新的虚拟环境的问题，但是opencv412的安装还是会出错，我的总是安装在自己电脑的默认路径下，而非我的虚拟环境下 但是检查了pip路径，又确实是虚拟环境的pip，而且系统路径等都把原本的删除了，配置了conda的路径
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摘要：
list:列表中可以一次性存储多个数据，且数据项的类型可以不同 常见操作： 1.查找 下标访问,查找某个位置的数据项： list[index] 查找某个数据项首次出现的下标： list.index[item, 开始位置下标， 结束位置下标]；如果存在则返回出现位置下标，如果不存在，则报错 出现的次数
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list:列表中可以一次性存储多个数据，且数据项的类型可以不同 常见操作： 1.查找 下标访问,查找某个位置的数据项： list[index] 查找某个数据项首次出现的下标： list.index[item, 开始位置下标， 结束位置下标]；如果存在则返回出现位置下标，如果不存在，则报错 出现的次数
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摘要：
元组： 一个元组可以存储多个数据，切元组内的数据是不可更改 t1 = (10,20,30) t2 = (10,) t3 = 10, 元组操作： 元组不支持修改，只支持查找 tuple.index() 访问: 下标访问： tuple[index] 统计某项元素出现的次数： tuple.count(it
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元组： 一个元组可以存储多个数据，切元组内的数据是不可更改 t1 = (10,20,30) t2 = (10,) t3 = 10, 元组操作： 元组不支持修改，只支持查找 tuple.index() 访问: 下标访问： tuple[index] 统计某项元素出现的次数： tuple.count(it
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字典：以键值对的方式存储 { key: value, key2:value2} 初始化空字典： dict2 = {} 或者dict3 = dict() 字典的常见操作： 1.增加 dict1['id'] = 1101 如果key = 'id'不存在，则新增key和value对应的键值对； 如果key
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字典：以键值对的方式存储 { key: value, key2:value2} 初始化空字典： dict2 = {} 或者dict3 = dict() 字典的常见操作： 1.增加 dict1['id'] = 1101 如果key = 'id'不存在，则新增key和value对应的键值对； 如果key
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摘要：
集合 ：集合内的数据不重复，但是数据是无序的 创建集合 {} 或者set() 注： 创建空集合只能用set()， 因为{}已经被字典占用了 eg: s1 = {10, 20 ,40,30 } eg: s2 = set('abcdefg') ：用set创建，序列会被拆开 = 》 {’a', 'b',
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集合 ：集合内的数据不重复，但是数据是无序的 创建集合 {} 或者set() 注： 创建空集合只能用set()， 因为{}已经被字典占用了 eg: s1 = {10, 20 ,40,30 } eg: s2 = set('abcdefg') ：用set创建，序列会被拆开 = 》 {’a', 'b',
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数据类型间公共支持的操作符运算： + ,* ,in , not in ‘+’ ：支持的容器类型 字符串、列表、元组 ，实现两个容器的合并 ‘*’ ： 支持的容器类型 字符串、列表、元组， 赋值容器内容 str1 = 'q' str1* 5 ='qqqqq' list1 = ['hello'] lis
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数据类型间公共支持的操作符运算： + ,* ,in , not in ‘+’ ：支持的容器类型 字符串、列表、元组 ，实现两个容器的合并 ‘*’ ： 支持的容器类型 字符串、列表、元组， 赋值容器内容 str1 = 'q' str1* 5 ='qqqqq' list1 = ['hello'] lis
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