在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程
系统 2019-09-27 17:50:30 1601
bsddb模块是用来操作bdb的模块，bdb是著名的BerkeleyDB，它的性能非常好，mysql的存储后端引擎都支持bdb的方式。这里简单介绍一些关于bsddb的使用方法。bdb不同于一般的关系数据库，它存储的数据只能是以key和value组成的一对数据，使用就像python的字典一样，它不能直接表示多个字段，当要存储多个字段的数据时，只能把数据作为一个整体存放到value中。使用bsddb面临的第一问题是使用什么数据访问方法，bdb支持四种：btre
系统 2019-09-27 17:50:30 1601
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 1601
本文根据ApacheFlink系列直播课程整理而成，由ApacheFlinkPMC，阿里巴巴高级技术专家孙金城分享。重点为大家介绍FlinkPythonAPI的现状及未来规划，主要内容包括：ApacheFlinkPythonAPI的前世今生和未来发展；ApacheFlinkPythonAPI架构及开发环境搭建；ApacheFlinkPythonAPI核心算子介绍及应用。一.ApacheFlinkPythonAPI的前世今生和未来发展1.Flink为什么选择
系统 2019-09-27 17:47:48 1601
利用twitter/bootstrap，项目的基础模板算是顺利搞定。接下来开始处理用户中心。用户中心主要包括用户登陆、注册以及头像等个人信息维护。此前，用户的注册管理我一直使用django-registration。只是这个APP有些不思进取，09年发布了0.8alpha版后就一直没什么动静。这次决定尝试另外一个用户模块组件django-userena。相比django-registration，django-userena的功能要完善的多。除基础的登陆注
系统 2019-09-27 17:46:12 1601
前言在浏览博客时，偶然看到了用python将汉字转为拼音的第三方包，但是在实现的过程中发现一些参数已经更新，现在将两种方法记录一下。xpinyin在一些博客中看到，如果要转化成带音节的拼音，需要传递参数，‘show_tone_marks=True'，但我在实际使用时发现，已经没有这个参数了，变成了tone_marks，其它的参数和使用方法，一看就明白了，写的很清楚。看下源码：classPinyin(object):"""translatechineseha
系统 2019-09-27 17:46:05 1601
python里面可以将路径里面的\替换成/避免转义。os.walk方法可以将目标路径下文件的root，dirs，files提取出来。后面对每个文件进行操作。切片操作[:]判断是否为.jpg或.JPG文件。shutil的copy方法将文件从旧路径复制到新路径。glob的glob方法提取目标文件夹的所有图片，对每张图片进行显示保存等操作。详细代码及注释如下：importosimportshutilimportglobimportcv2path='C:/User
系统 2019-09-27 17:54:30 1599
