如下所示：#返回一个列表中第二大的数defsecond(ln):max=0s={}foriinrange(len(ln)):flag=0forjinrange(len(ln)):ifln[i]>=ln[j]andi!=j:flag=flag+1s[i]=flagifflag>max:max=flagprint(s)foriins:ifs[i]==max-1:breakprint(ln[i])second([1,2,7,4,5,6,8,5,3,3,9,9,1
系统 2019-09-27 17:56:57 2069
最近开始研究Python的并行开发技术，包括多线程，多进程，协程等。逐步整理了网上的一些资料，今天整理了一下greenlet相关的资料。并发处理的技术背景并行化处理目前很受重视，因为在很多时候，并行计算能大大的提高系统吞吐量，尤其在现在多核多处理器的时代，所以像lisp这种古老的语言又被人们重新拿了起来，函数式编程也越来越流行。介绍一个python的并行处理的一个库：greenlet。python有一个非常有名的库叫做stackless，用来做并发处理，主
系统 2019-09-27 17:56:35 2069
python网络编程详解网络编程的专利权应该属于Unix，各个平台（如windows、Linux等）、各门语言（C、C++、Python、Java等）所实现的符合自身特性的语法都大同小异。在我看来，懂得了Unix的socket网络编程，其他的形式的网络编程方法也就知道了。这句话说得还不太严谨。准确的应该说成懂得了socket编程的原理，网络编程也就知道了，不同之处就在于每个平台，每个语言都有自己专享的语法，我们直接灵活套用就行了。下面是用python实现的
系统 2019-09-27 17:55:59 2069
1.新式类与经典类在Python2及以前的版本中，由任意内置类型派生出的类（只要一个内置类型位于类树的某个位置），都属于“新式类”，都会获得所有“新式类”的特性；反之，即不由任意内置类型派生出的类，则称之为“经典类”。“新式类”和“经典类”的区分在Python3之后就已经不存在，在Python3.x之后的版本，因为所有的类都派生自内置类型object(即使没有显示的继承object类型)，即所有的类都是“新式类”。官方文档https://www.pytho
系统 2019-09-27 17:55:48 2069
trainData['survey_time']=pd.to_datetime(trainData['survey_time'],format='%Y/%m/%d%H:%M')trainData['survey_time']=trainData['survey_time'].dt.year格式化日期转换为dt然后直接取年python中时间日期格式化符号：%y两位数的年份表示（00-99）%Y四位数的年份表示（000-9999）%m月份（01-12）%d月内
系统 2019-09-27 17:55:28 2069
python中random的常用方法总结一、random常用模块1.random.random()随机生成一个小数print(random.random())#输出0.60605621179967842.random.randint(m,n)随机生成一个m到n的整数（包括n）print(random.randint(1,5))#输出53.random.randrange(m,n)随机生成m到n中的一个数，包括m但是不包括nprint(random.rand
系统 2019-09-27 17:54:35 2069
一般用xlml但遇到过解析出来的内容不一样。有误用另一种方法得到正确的，有误应该只是极少问题。这种方案备用html=browser.page_sourcehtm=bs(html,'html.parser')
系统 2019-09-27 17:53:29 2069
生成器(generator)概念生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。生成器语法生成器表达式：通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成()生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理，只不过在需要处理的序列比较大时，列表解析比较费内存。>>>gen=(x**2forxinrange(5))>>>genat0x0000000002FB7B40>>>>forgingen:
系统 2019-09-27 17:52:55 2069
python默认环境一般是ascii编码方式，因此Python自然调用ascii编码解码程序去处理字符流，当字符流不属于ascii范围内，就会抛出异常（ordinalnotinrange(128)）。参考可通过如下方式查看默认环境编码方式：importsysprintsys.getdefaultencoding()问题解决有两种方式：1、修改默认环境编码方式为utf-8importsysreload(sys)#不加这个会报”找不到setdefaultenc
系统 2019-09-27 17:52:42 2069
#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta
系统 2019-09-27 17:52:41 2069
