1.在Scrapy工程下新建“middlewares.py”#Importingbase64librarybecausewe'llneeditONLYincaseiftheproxywearegoingtouserequiresauthenticationimportbase64#StartyourmiddlewareclassclassProxyMiddleware(object):#overwriteprocessrequestdefprocess_r
系统 2019-09-27 17:38:07 1971
一Process对象的join方法在主进程运行过程中如果想并发地执行其他的任务，我们可以开启子进程，此时主进程的任务与子进程的任务分两种情况情况一：在主进程的任务与子进程的任务彼此独立的情况下，主进程的任务先执行完毕后，主进程还需要等待子进程执行完毕，然后统一回收资源。这种是没有join方法情况二：如果主进程的任务在执行到某一个阶段时，需要等待子进程执行完毕后才能继续执行，就需要有一种机制能够让主进程检测子进程是否运行完毕，在子进程执行完毕后才继续执行，否
系统 2019-09-27 17:52:51 1970
通过纯Python完成股票回测框架的搭建。什么是回测框架?无论是传统股票交易还是量化交易，无法避免的一个问题是我们需要检验自己的交易策略是否可行，而最简单的方式就是利用历史数据检验交易策略，而回测框架就是提供这样的一个平台让交易策略在历史数据中不断交易，最终生成最终结果，通过查看结果的策略收益，年化收益，最大回测等用以评估交易策略的可行性。代码地址在最后。本项目并不是一个已完善的项目,还在不断的完善。回测框架回测框架应该至少包含两个部分,回测类,交易类.回
系统 2019-09-27 17:51:37 1970
es实现聚合es通过agg实现聚合，详情可见es文档有时候查询es数据的时候可能需要实现多字段groupby的功能，例如：SELECTsum(item_count)fromAgroupbyfield1,field2,field3要实现多个维度的聚合，需要嵌套的agg查询语句:{"query":{},"aggs":{"field1":{"terms":{"field":"field1","size":2147483647#设置一个大的分桶数，防止一次统计不完
系统 2019-09-27 17:51:32 1970
PIL提供了通用的图像处理功能，以及大量的基本图像操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。Matplotlib提供了强大的绘图功能，其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用户创建图像的函数。为了观察和进一步处理图像数据，首先需要加载图像文件，并且为了查看图像数据，我们需要将其绘制出来。fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#加载图像img=Image.open("
系统 2019-09-27 17:50:40 1970
全栈即指的是全栈工程师，指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。就是与这项技能有关的都会，都能够独立的完成。全栈只是个概念，也分很多种类。真正的全栈工程师涵盖了web开发、DBA、爬虫、测试、运维，要学的内容那是相当的巨量。就web开发方向而言需要学习的内容：前端知识包括HTML5CSS3JSJqueryAjax，后端至少需要能够熟练使用Django和tornado，当然会flask更好。扩展资料：全栈工程师的厉害之处并不是他掌握很多知识，可以一
系统 2019-09-27 17:48:54 1970
1.pyqt4写的界面find_ui.py#-*-coding:utf-8-*-fromPyQt4importQtCore,QtGuitry:_fromUtf8=QtCore.QString.fromUtf8exceptAttributeError:def_fromUtf8(s):returnstry:_encoding=QtGui.QApplication.UnicodeUTF8def_translate(context,text,disambig):r
系统 2019-09-27 17:48:21 1970
人生苦短，我选Python。Python比其他的语言来说真的简洁多了，很多时候想做的东西都有对应的模块可以导入，平时玩点小东西真心不错。首先讲一下安装，其实没什么好讲的，点点点点点，完事。这里的AddPython3.7toPATH记得勾上，这样你就可以在CMD里面直接使用Python了（打开cmd，输入python就OK啦。）这里附上最新的Python安装包，win64的。https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/py
系统 2019-09-27 17:48:17 1970
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:47:39 1970
最近在用Python编写连接数据库获取记录的脚本，其中用到了cx_Oracle模块。它的语法主要如下：cx_Oracle.connect('username','pwd','IP/HOSTNAME:PORT/TNSNAME')importcx_Oracledb1=cx_Oracle.connect('yang','yang','127.0.0.1:1523/yangdb')db2=cx_Oracle.connect('yang/yang@127.0.0.1
系统 2019-09-27 17:47:07 1970
