#获取屏幕尺寸以计算布局参数，使窗口居屏幕中央,其中width和height为界面宽和高。#阻止窗口调整大小

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但是他的一大缺陷就是只能本module 中也就是本文件中使用，跳出这个module就不行。使用一个更宏观的思路，全局变量就用全局加载的模块解决，很遗憾也是不行，这样可以，但是如果再有一个module 想用呢？这样就会报错，因为import 加载就会执行一遍

11 月 12 日，微软将 Jupyter Notebook 支持从 Python 扩展中独立出来，发布新的 Jupyter 扩展，支持智能感知，调试等功能的交互式编程和计算。Jupyter 扩展通过新的“ Native Notebooks Experi

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在 Golang 中用于执行命令的库是 os/exec，exec.Command 函数返回一个 Cmd 对象，根据不同的需求，可以将命令的执行分为三种情况。直接调用 Cmd 对象的 Run 函数，返回的只有成功和失败，获取不到任何输出的结果。Combine

在windows本地搭建redis缓存，添加到本地计算机的服务中，保证每次开机自动启动服务。解压缩包，拷贝文件夹到计算机指定的磁盘下。然后编辑redis.windows.conf文件，设置redis的密码：找到# requirepass foobared

在本文中，我将向您展示Python中很常见的5个特性。有经验的Python开发人员可能认识其中一些。然而，这对其他人仍将是未知的。是的，你没看错，在Python中...是一个有效的构造。...是称为省略号的单例对象。如果你把它输入到Python解释器中，你

《流畅的Python》一书值得反复回看，可以温故知新。最近我偶然翻到书中一个有点诡异的知识点，因此准备来聊一聊这个话题——子类化内置类型可能会出问题?!在正式开始之前，我们首先要科普一下：哪些是 Python 的内置类型?这些类型可以简单理解成其它语言中的

VizTracer 工具可以可视化并跟踪 Python 代码，让你可以更深入地了解其工作原理。随着 Python 项目变得越来越大、越复杂，理解起它来就变得充满挑战性。即使是你自己独自编写了整个项目，也不可能完全知道项目是如何工作的。为了能更好的理解你的代

在从 Dropbox 退休一年后，64 岁的 Python 之父吉多 · 范罗苏姆宣布复出并加盟微软。然而，今天看来他的退休之旅已经结束。van Rossum 表示，他加入微软后，将致力于「使用户更好地使用 Python」。微软发言人表示欢迎 van R

编程领域大约有700种代码语言。理解编程语言的重要性以及其如何影响需要执行的具体任务至关重要。一篇文章穷尽700 种语言不现实，也没有意义。因此，笔者挑选出了时下最热门的原因，在本文中一一分析其特征、优缺点和发展方向，并确定其是否有学习价值。根据设计，C

Python之父，现在成了微软的打工人。没错，全世界程序员们最喜欢的编程语言的创造者，自述耐不住退休生活的寂寞，重返岗位发光发热。又为什么选择微软？几个小时前，Guido Van Rossum本人发推宣布了这个消息，他说：「退休生活太无聊了，我决定加入微软

1，curl进程运行了一个世纪还木结束，curl的时候设置了超时时间 --connect-timeout 1000. 2，operation timed out after 1000 milliseconds with 0 bytes received.

Python 最大的优势是不需编译，而且代码简洁。我初学 Python 时，被它的简洁震惊到了，尤其是文件操作和数组操作，只需要一行代码搞定文件读入，相同功能， Java 的 IO 操作基本上是十行代码量。所以，偶尔也会用 Python 做一些小事情。

GitHub显然是绝大多数在线代码的家园。Python作为一种神奇而又通用的编程语言，已经被成千上万的开发者用来构建各种有趣而有用的项目。在下面的部分，我们将尝试涵盖GitHub上一些使用Python构建的最佳项目。Airflow是Apache软件基金会推

在python中的垃圾回收机制主要是以引用计数为主要手段以标记清除和隔代回收机制为辅的手段 。可以对内存中无效数据的自动管理!在这篇文章，带着这个问题来一直往下看：怎么知道一个对象能不能被调用了呢?Python中的任何变量都有对应的内存引用，也就是内存地

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随着 Python 语言的流行，越来越多的人加入到了 Python 的大家庭中。为什么这么多人学 Python ？我要喊出那句话了：“人生苦短，我用 Python！”，正是因为语法简单、容易学习，所以 Python 深受大家喜爱。Python 初学者在迈过

事实上，Python 多线程另一个很重要的话题叫，GIL。在Python中，可以通过多进程、多线程和多协程来实现多任务。难道多线程就一定比单线程快?下面我用一段代码证明我自己得观点。GIL 的工作原理：比如下面这张图，就是一个 GIL 在 Python 程