读取十万多条文本写入SQLite类型数据库，由于文本中存在中文字符，插入到数据库没错，取出时一直是UnicodeDecodeError，导致折腾了一天。最后的解决方法：Python连接数据时进行如下设置：db=sqlite3.connection("...")db.text_factory=st另为了python代码中硬编码的中文字符串不出现问题，除了在源码开始添加#-*-coding:utf-8-*-设置python源码的编码为utf-8importsy
系统 2019-09-27 17:57:04 2221
fabric是一个python包是一个基于ssh的部署工具包通常用来对网站微服务等等的批量部署例如我有5台线上服务器可以通过一台对着5台分发，实现自动部署的目的。简单介绍下fabric的常用命令常用命令lcd(dir):进入本机某目录local(cmd):本机上执行命令cd(dir):进入服务器某目录run(cmd):服务器上执行命令FabricFabric是一个python的远程执行shell的库，同时它也是一个命令行工具。它提供了丰富的同SSH交互的接
系统 2019-09-27 17:54:45 2221
廖雪峰Python教程笔记（六）8模块使用模块8模块在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。模块的好处：最大的好处是大大提高了代码的可维护性。引用其他模块，编写代码不必从零开始可以避免函数名和变量名冲突，尽量不要与内置函数名字
系统 2019-09-27 17:54:19 2221
xue学xi习lu路xian线Hello，各位小伙伴们大家晚上好呀，这期开始，博主就开始带领大家一起学习深度学习的代码了。在这之前，我们得先安装深度学习开发环境，让我们的代码能跑起来。KerasKeras简介Keras是一个高级神经网络APl，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。它的开发重点是实现快速实验。能够以最小的延迟从理念到结果是进行良好研究的关键。因此，为了能够用最快的速度写出最优雅的代码，博主在这强烈推
系统 2019-09-27 17:51:47 2221
本来我一直不知道怎么来更好地优化网页的性能，然后最近做python和php同类网页渲染速度比较时，意外地发现一个很简单很白痴但是我一直没发现的好方法（不得不BS我自己）：直接像某些php应用比如Discuz论坛那样，在生成的网页中打印出“本页面生成时间多少多少秒”，然后在不停地访问网页测试时，很直观地就能发现什么操作会导致瓶颈，怎样来解决瓶颈了。于是我发现SimpleCD在生成首页时，意外地竟然需要0.2秒左右，真真不能忍：对比Discuz论坛首页平均生成
系统 2019-09-27 17:50:42 2221
迭代器与可迭代对象概念迭代器：是访问数据集合内元素的一种方式，一般用来遍历数据，但是他不能像列表一样使用下标来获取数据，也就是说迭代器是不能返回的。Iterator：迭代器对象，必须要实现next魔法函数Iterable：可迭代对象，继承Iterator，必须要实现iter魔法函数比如：fromcollectionsimportIterable,Iteratora=[1,2,3]print(isinstance(a,Iterator))print(isin
系统 2019-09-27 17:50:00 2221
preface流式数据的监控，以下主要是从算法的呈现出发，提供一种python的实现思路其中：1.python是2.X版本2.提供两种实现思路，一是基于matplotlib的animation，一是基于matplotlib的ion话不多说，先了解大概的效果，如下：一、一点构思在做此流数据输出可视化前，一直在捣鼓nupic框架，其内部HTM算法主要是一种智能的异常检测算法，是目前AI框架中垂直领域下的一股清流，但由于其实现的例子对应的流数据展示并非我想要的，
系统 2019-09-27 17:49:22 2221
感想我们在做深度学习处理图片的时候，如果是自己制作或者收集的数据集，不可避免的要对数据集进行处理，然后大多数模型都只支持RGB格式的图片，这个时候，我们需要把其他格式的图片，例如灰度图像转换为RGB的图片，网上只有灰度图像转换为RGB的教程，我这里弥补一下空缺。fromPILimportImageimportnumpyasnpL_path='train/5509031.jpg'L_image=Image.open(L_path)out=L_image.co
系统 2019-09-27 17:49:10 2221
玩转Python量化金融工具之NumPy一切事物的开头总是困难这句话，在任何一种科学上都是适用的。——马克思前言“手把手教你”系列将为Python初学者一一介绍Python在量化金融中运用最广泛的几个库（Library）:NumPy（数组、线性代数）、SciPy（统计）、pandas（时间序列、数据分析）、matplotlib（可视化分析）。建议安装Anaconda软件（自带上述常见库），并使用JupyterNotebook交互学习。1、使用“import
系统 2019-09-27 17:49:04 2221
本文实例讲述了python实现的发邮件功能。分享给大家供大家参考，具体如下：一简介本应用实现给网易邮箱发送邮件二代码importsmtplibimporttkinterclassWindow:def__init__(self,root):label1=tkinter.Label(root,text='SMTP')label2=tkinter.Label(root,text='Port')label3=tkinter.Label(root,text='用户名
系统 2019-09-27 17:46:51 2221
