目录一、线程队列二、先进先出三、后进先出四、存储数据时可设置优先级的队列4.1优先级队列4.2更多方法说明一、线程队列queue队列：使用importqueue，用法与进程Queue一样queueisespeciallyusefulinthreadedprogrammingwheninformationmustbeexchangedsafelybetweenmultiplethreads.二、先进先出classqueue.Queue(maxsize=0)i
系统 2019-09-27 17:47:05 1802
本文较为详细的分析了Python解释执行的原理，对于深入理解Python可以起到一定的帮助作用。具体分析如下：首先，这里的解释执行是相对于编译执行而言的。我们都知道，使用C/C++之类的编译性语言编写的程序，是需要从源文件转换成计算机使用的机器语言，经过链接器链接之后形成了二进制的可执行文件。运行该程序的时候，就可以把二进制程序从硬盘载入到内存中并运行。但是对于Python而言，python源码不需要编译成二进制代码，它可以直接从源代码运行程序。当我们运行
系统 2019-09-27 17:46:15 1802
环境MacPython3.6.4Atom背景Atom执行PythonCode使用ScriptPackage，执行快捷键cmd+i。但是默认是执行Mac系统的2.7版本的Python。配置cmd+，(cmd+逗号)快捷键打开Settings，或者点击Atom→Preferences打开Settings点击OpenConfigFolder（会打开Atom的Project）打开.atom/packages/script/lib/grammars/python.c
系统 2019-09-27 17:46:08 1802
有人曾说，未来只有2种人，会Python的人和....不懂Python的小学生，虽有夸张，这也意味着Python越来越重要了，究竟这门语言厉害在哪里？以下为你总结了Python3宗“罪”！Python凭啥这么优秀？作为一个计算机初级爱好者，据笔者这些年敲过的代码所反馈（是的，我的代码是有灵魂的），他们还是比较喜欢Python，因为Python干净利索，简单直接。Python代码简洁易懂，同样的内容按照代码量计算，C++：Java：Python=1000:1
系统 2019-09-27 17:46:04 1802
近来实验室的师姐要发论文，由于论文交稿时间临近，有一些杂活儿需要处理，作为实验室资历最浅的一批，我这个实习生也就责无旁贷地帮忙当个下手。今天师姐派了一个小活，具体要求是：给一些训练模型的迭代次数，训练精度的数据，让我做成图表形式展示出来，一方面帮助检查模型训练时的不足，另一方面来看样本数目和预测精度之间的联系，数据具体格式如下：Iteration1500labeltraintestrightacc1214324241.01609216150.9375100
系统 2019-09-27 17:45:55 1802
首先为大家分享python实现发送手机短信验证码后台方法，供大家参考，具体内容如下1、生成4位数字验证码defcreatePhoneCode(session):chars=['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']x=random.choice(chars),random.choice(chars),random.choice(chars),random.choice(chars)verifyCode="".join
系统 2019-09-27 17:38:37 1802
如果直接对大文件对象调用read()方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。即通过yield。在用Python读一个两个多G的txt文本时，天真的直接用readlines方法，结果一运行内存就崩了。还好同事点拨了下，用yield方法，测试了下果然毫无压力。咎其原因，原来是readlines是把文本内容全部放于内存中，而yield则是类似于生成器。代码如下：defopen_txt(file_name):withope
系统 2019-09-27 17:38:24 1802
选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了python作为脚本的一个不足之处，那就是执行效率和性能不够理想，特别是在performance较差的机器上，因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率。如何进行Python性能优化，是本文探讨的主要问题。本文会涉及常见的代码优化方法，性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容，希望可以给Python开发人员一定的参考。代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的
系统 2019-09-27 17:38:10 1802
邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN方法在类别决策时，只与极
系统 2019-09-27 17:38:02 1802
示例一#coding=UTF-8importsysimportMySQLdbimporttimereload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')defconnectDemo():returnMySQLdb.Connection("127.0.0.1","root","root","demo",3306,charset="utf8")if__name__=='__main__':begin=time.time()conn=
系统 2019-09-27 17:37:59 1802
