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我用你的源碼返回的503

import random
import pygal

class Die:
    """
    一個骰子類
    """
    def __init__(self, num_sides=6):
        self.num_sides = num_sides
        
    def roll(self):
        return random.randint(1, self.num_sides)

die = Die()
result_list = []
# 擲1000次
for roll_num in range(1000):
    result = die.roll()
    result_list.append(result)
    
frequencies = []
# 范圍1~6，統(tǒng)計每個數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)
for value in range(1, die.num_sides + 1):
    frequency = result_list.count(value)
    frequencies.append(frequency)
    
# 條形圖
hist = pygal.Bar()  # 默認(rèn)的style就是白色背景
hist.title = 'Results of rolling one D6 1000 times'
# x軸坐標(biāo)
hist.x_labels = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# x、y軸的描述
hist.x_title = 'Result'
hist.y_title = 'Frequency of Result'
# 添加數(shù)據(jù)， 第一個參數(shù)是數(shù)據(jù)的標(biāo)題
hist.add('D6', frequencies)
# 直接渲染到瀏覽器
hist.render_in_browser()

你是不是定義style了？

from pygal.style import DarkStyle
hist = pygal.Bar(style=DarkStyle) # 這個是你的黑色背景
hist.title = 'Results of rolling one D6 1000 times'
# x軸坐標(biāo)
hist.x_labels = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# x、y軸的描述
hist.x_title = 'Result'
hist.y_title = 'Frequency of Result'
# 添加數(shù)據(jù)， 第一個參數(shù)是數(shù)據(jù)的標(biāo)題
hist.add('D6', frequencies)
# 直接渲染到瀏覽器
hist.render_in_browser()

實在不行把背景清了

from pygal.style import CleanStyle
hist = pygal.Bar(style=CleanStyle) # 清除背景

python2 -m pip install ipykernel
python2 -m ipykernel install --user

python3 -m pip install ipykernel
python3 -m ipykernel install --user

.............
ubuntun可以的

先進(jìn)行非空判斷，在執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯，這個問題多半是沒有獲取到數(shù)據(jù)

用 * 來處理剩下的元素

—— 《流暢的python》的第 25 頁內(nèi)容

在 Python 中，函數(shù)用 *args 來獲取不確定數(shù)量的參數(shù)算是一種經(jīng)典寫法。
在 Python 3 中，這個概念唄擴展到了平行賦值中：

>>> a, b, *rest = range(5)
>>> a, b, * rest
(0, 1, [2, 3, 4])
>>> a, b, *rest = range(3)
>>> a, b, rest
(0, 1, [2])
>>> a, b, *rest = range(2）
>>> a, b, rest
(0, 1, [])

在平行賦值中， * 前綴只能用在一個變量名前面，但是這個變量可以出現(xiàn)在賦值表達(dá)式的任意位置：

>>> a, *body, c, d = range(5)
>>> a, body, c, d
(0, [1, 2], 3, 4]
>>> *head, b, c, d = range(5)
([0, 1], 2, 3, 4]

會不會是少了self參數(shù)？

你要看一下頁面內(nèi)容是不是動態(tài)加載的，瀏覽器里那是已經(jīng) js 加載過的了。

sqlalchemy把所有內(nèi)容查詢出來后，顯示明細(xì)，確實是還需要從數(shù)據(jù)庫中一條一條的查詢出來。
只不過這個查詢不是從物理db中查詢，而是從虛擬內(nèi)存db中查詢。
（注：以下說法均為個人從日常實踐及對sqlalchemy的理解中得出的，官方具體怎么樣沒有實際佐證）

create_engine時會調(diào)用create_all()方法，這時將會在內(nèi)存中創(chuàng)建一個虛擬數(shù)據(jù)庫表。
查詢操作會將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)加載至內(nèi)存，調(diào)用明細(xì)時會對內(nèi)存中的表進(jìn)行查詢操作。

# 1. 類似于下面的這種操作是不會觸發(fā)物理db的相關(guān)操作的，只是生成一段用于在物理db中執(zhí)行的sql
query_str = Model.query.filter(...).order_by(...).with_entities(...)

# 2. query_str執(zhí)行g(shù)et()、all()、first()、one_or_none()等操作時，才會在鏈接物理db并執(zhí)行操作。
# 3. sqlalchemy會將返回結(jié)果保存至內(nèi)存中，最為緩存，供用戶查詢相關(guān)明細(xì)。
# 4. 至于查詢明細(xì)的方式，本質(zhì)上估計類似于dict.get(key)這種，具體的要看sqlalchemy以什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
# 在內(nèi)存中保存查詢信息了，個人未關(guān)注過
# 5. db.commit()操作會觸發(fā)類似flush()的操作，這時會將緩存中的信息清空。例：
# 會在物理db中執(zhí)行select * from model where id = 1;
result = Model.query.get(1)
# 內(nèi)存中去查詢name，不會涉及到物理db
print result.name
# 內(nèi)存清空
db.commit()
# 兩步操作，①select * from model where id = 1;②從內(nèi)存中去拿name
print result.name

# 注：for循環(huán)等遍歷操作會默認(rèn)觸發(fā)all()方法，例：
# 生成sql，select * from model;但未與物理db有相關(guān)交互。
query = Model.query
# 等價于 for res in query.all()，在物理db中執(zhí)行相關(guān)sql
for res in query:
# 從內(nèi)存中查詢id
print res.id

# 剛上邊那段瞎說了，請忽略，下面為更正信息
# 生成sql，select * from model;但未與物理db有相關(guān)交互。
# query現(xiàn)在為一個str，及query = 'select * from model'
query = Model.query
# 等價于 for res in query.all()，在物理db中執(zhí)行相關(guān)sql
# 現(xiàn)假設(shè)query中有三個結(jié)果[res1, res2, res3]
# 執(zhí)行完后query為查詢結(jié)果集合,query=[res1, res2, res3]
for res in query:
  # 從內(nèi)存中查詢id
  print res.id
# 清空緩存，但[res1, res2, res3]對象是保留的，及query=[res1, res2, res3]
db.commit()
# 等價于 for res in [res1, res2, res3]:
for res in query:
  # 兩部操作：①select * from model where id = res.id,從內(nèi)存中查詢id
  # 及commit后res1為detached狀態(tài)，res.id后為attached狀態(tài)
  print res.id

pymssql/src/_mssql.pyx第27行DEF PYMSSQL_DEBUG = 1設(shè)置為調(diào)試模式，打印出實際的sql語句
第1212行query_string_bytes = ensure_bytes(query_string, self.charset) # For Python 3, we need to convert unicode to byte strings 看看1215行輸出的log你的Φ字符變成什么了

>>> a = 'select * from Φ'
>>> ensure_bytes(a, 'gbk')
b'select * from \xa6\xb5'
>>> ensure_bytes(a, 'utf-8').decode('gbk')
'select * from 桅'
>>> ensure_bytes(a, 'gbk').decode('gbk')
'select * from Φ'

我估計是這個問題self.charset可能是'utf-8' 先看看你的輸出吧

有可能是你要查找的元素還沒有加載到

提供一個處理思路，數(shù)據(jù)庫中的時間全部用utc時間存儲，前端調(diào)接口的時候在session里傳入當(dāng)前時間或時區(qū)參數(shù)，接口里處理session得到用戶的時區(qū)，對時間數(shù)據(jù)處理后返回給前端

這個時候不是應(yīng)該重裝 node 嗎為什么想重裝 npm…

本來 endswith() 就沒有 start 和 end 參數(shù)，它的函數(shù)原型是這樣的

Docstring:
S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool

Return True if S ends with the specified suffix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
suffix can also be a tuple of strings to try.
Type:      builtin_function_or_method

只有函數(shù)原型是
endswith(suffix, start=0, end=-1)
或者
endswith(suffix, **kwargs)
時，才可以使用 endswith(xx, start=N, end=M) 方式調(diào)用。

onlineoffice ？

def 兩個變量就可以了

原文不就是這個字符嗎?

cnn圖像的輸入就是rgb + 多個卷積核，cnn會自動學(xué)習(xí)特征

精度不一樣，一個是32位，一個是64位，浮點數(shù)在計算機里本來就是近似表達(dá)的，所以出現(xiàn)偏差是正常的，有可能是32位出誤差，有可能64位出誤差，取決于你用的那個數(shù)。 實際上，你這個例子和go無關(guān)，所有的語言都會得到得到類似的結(jié)果。

href="?q=swbx111111&page... 其中swbx111111用字符串拼接的方式拼上

舉個例子：

render(request, 'device.html', {'contacts': contacts, 'q': q})

所有的href加上q

href = "?page={{ page }} & q={{ q }}"

所謂可變參數(shù)和位置參數(shù)是一個東西，python里其實只有兩種類型的參數(shù)。你向f1函數(shù)傳的*args參數(shù)的*就是按順序展開args里的東西作為位參數(shù)的意思，而f1的參數(shù)表為(a, b, c, *args, **kw)，a, b, c“捕獲”到了1, 2, 3，*args則捕獲到了剩余的參數(shù)4, ，沒有任何問題。當(dāng)然這都只是人為的規(guī)定，你要規(guī)定說使用*展開的參數(shù)是第三種類型的參數(shù)也行，但這樣你就要用另一種表達(dá)式替代原本的星號表達(dá)式以展開位置參數(shù)，而且你還要自己去改python源碼