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在Docker上部署Python的Flask框架的教程

本文中,我将尝试展示用Docker开发python应用(主要是Web应用)的可行方法。虽然我本人专注于Python的Flask微框架,但本文目的是演示如何通过Docker更好地开发和共享应用程序,(由任何语言和框架开发的应用程序)。Docker通过封装依赖项,大大减少了开发环境和正式产品的差距。大多数Python开发人员在开发中使用virtualenv。它提供了一种易用的机制让应用程序使用自己专用的依赖项,这些依赖项可能与在其它应用程序或操作系统存在冲突(

系统 2019-09-27 17:50:28 2174

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用Python分析淘宝2000款避孕套,得出这些有趣的结论

到现在为止,我们的淘宝教程已经写到了第四篇,前三篇分别是:第一篇:Python模拟登录淘宝,详细讲解如何使用requests库登录淘宝pc端。第二篇:淘宝自动登录2.0,新增Cookies序列化,教大家如何将cookies保存起来。第三篇:Python爬取淘宝商品避孕套,教大家如何爬取淘宝pc端商品信息。今天,我们来看看淘宝系列的第四篇我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了,但是并没有做数据分析。所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据,得出一些有用的

系统 2019-09-27 17:50:12 2174

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监控服务器的CPU、硬盘、内存和各个端口的开启情况(Python3实现)

文章目录一、简介二、效果三、源码3.1、核心程序3.2、配置文件3.3、ReadMe一、简介由于项目的需要,需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序,并把结果通知到监控平台,如果出现异常,监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员。博主写了负责监控的代码,供大家学习参考哈~二、效果三、源码3.1、核心程序#-*-coding:utf-8-*-"""功能:监控服务器的CPU、硬盘、内存和各

系统 2019-09-27 17:49:55 2174

Python

基于Python的Appium环境搭建合集

自动化一直是测试圈中的热聊,也是大家追求的技术方向。在测试中,往往回归测试也是测试人员的“痛点”。对于迭代慢、变更少的功能,就能用上自动化来替代人工回归,减轻工作量。问题在分享环境搭建之前,先抛出我的一个疑问吧。app启用时,分不同的场景:1.首次安装启用,有欢迎页;2.非首次启用,直接进入到登录页;3.配置了推荐展示时,启用app,会先展示推荐内容,才进入到登录页。不同场景对应的activity都是不同的,我目前处理办法是,写了个输入函数,加了个if判断

系统 2019-09-27 17:49:53 2174

Python

Python:使用from sklearn.model_selection

importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdig=datasets.load_digits()#读入sklearn内置数据print(

系统 2019-09-27 17:49:24 2174

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036 Python进阶小结

目录一、数据类型内置方法1.1数字类型内置方法1.1.1整形1.1.2浮点型1.2字符串类型内置方法1.3列表类型内置方法1.4元组类型内置方法1.5字典类型内置方法1.6集合类型内置方法二、数据类型分类三、深浅拷贝3.1拷贝3.2浅拷贝3.3深拷贝四、异常处理4.1语法错误4.2逻辑错误一、数据类型内置方法1.1数字类型内置方法1.1.1整形作用:定义年龄/身高/体重/id号定义方式:age=18age=int('18')方法:+-*/%//**多个值o

系统 2019-09-27 17:49:10 2174

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python词云可视化方法总结记录【简单词云+背景图片词云+自定义字体颜色词云】

词云是一种非常漂亮的可视化展示方式,正所谓一图胜过千言万语,词云在之前的项目中我也有过很多的使用,可能对于我来说,一种很好的自我介绍方式就是词云吧,就像下面这样的:个人觉还是会比枯燥的文字语言描述性的介绍会更吸引人一点吧。今天不是说要怎么用词云来做个人介绍,而是对工作中使用到比较多的词云计较做了一下总结,主要是包括三个方面:1、诸如上面的简单形式矩形词云2、基于背景图片数据来构建词云数据3、某些场景下不想使用类似上面的默认的字体颜色,这里可以自定义词云的字

系统 2019-09-27 17:48:59 2174

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Python简单进程锁代码实例

先说说线程在多线程中,为了保证共享资源的正确性,我们常常会用到线程同步技术.将一些敏感操作变成原子操作,保证同一时刻多个线程中只有一个线程在执行这个原子操作。我最常用的是互斥锁,也称独占锁。其次还有读写锁,信号量,条件变量等。除此之外,我们在进程间通信时会用到信号,向某一个进程发送信号,该进程中设置信号处理函数,然后当该进程收到信号时,执行某些操作。其实在线程中,也可以接受信号,利用这种机制,我们也可以用来实现线程同步。更多信息见//www.jb51.ne

系统 2019-09-27 17:48:40 2174

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60道硬核 Python 面试题,论面霸是如何炼成的

说实话,都9012了,还在用这种背题式的方法来考核程序员,实在太不切合程序员的实际工作了……文末给出了一种更极客的考核方式,Talkischeap,Showmethecode(写代码,憋bb)——写得出工作代码,就说明你有工作能力;写不出,书背的再溜也不行面试官只需要:节选一段工作代码,然后把原有代码删除,让面试者自己写代码实现;或是保留一段有bug的代码,让面试者修改即可——这都是最常见的程序员工作场景,最能考核面试者的真实代码能力;而且题目随处可见,扒

系统 2019-09-27 17:48:17 2174

Python

盘点提高 Python 代码效率的方法

第一招:蛇打七寸:定位瓶颈首先,第一步是定位瓶颈。举个简单的栗子,一个函数可以从1秒优化到到0.9秒,另一个函数可以从1分钟优化到30秒,如果要花的代价相同,而且时间限制只能搞定一个,搞哪个?根据短板原理,当然选第二个啦。一个有经验的程序员在这里一定会迟疑一下,等等?函数?这么说,还要考虑调用次数?如果第一个函数在整个程序中需要被调用100000次,第二个函数在整个程序中被调用1次,这个就不一定了。举这个栗子,是想说明,程序的瓶颈有的时候不一定一眼能看出来

系统 2019-09-27 17:48:04 2174