本文实例讲述了pythonthreading和multiprocessing模块基本用法。分享给大家供大家参考，具体如下：前言这两天为了做一个小项目，研究了一下python的并发编程，所谓并发无非多线程和多进程，最初找到的是threading模块，因为印象中线程“轻量...”，“切换快...”，“可共享进程资源...”等等，但是没想到这里水很深，进而找到了更好的替代品multiprocessing模块。下面会讲一些使用中的经验。后面出现的代码都在ubunt
系统 2019-09-27 17:57:08 2256
python正则符号意思说明re1|re2匹配re1或者re2.匹配除了\n的任意字符^字符串的起始部分$字符串的结尾部分*对前面的表达式匹配0次或多次+对前面的匹配1次或多次？对前面的匹配0次或者一次{N}匹配N次{M,N}匹配M到N次[…],[0-9],[A-Za-z]匹配方括号字符集里的单个字符[^A-Z]不匹配字符集里的任意一个字符(…)匹配封闭的表达式，另存为子组\d数字\w字母数字字符\s空格\b单词边界the匹配的是the这个字符串\bthe
系统 2019-09-27 17:56:29 2256
input函数，在用户直接使用回车的情况下到底保存了个什么？实验如下：i=input("直接录入回车，i保存的是个啥？")print(i)print(type(i))ifi=="":print("匹配成功，保存的是空字符串!")执行之后，确认，在直接回车的情况下，input函数保存的是空字符串
系统 2019-09-27 17:56:10 2256
Python中list.sort()是列表中非常常用的排序函数，key参数可以对单个属性进行排序。但是想要实现类似sql中orderbyid,age一样，对多个字段进行排序就不支持了。py2中sort()函数还有个cmp参数可以传入一个方法，可以自定义对多个属性进行排序，py3中移除了这个字段。py3想要实现这个功能，需要使用functools模块中的方法，实例如下#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author
系统 2019-09-27 17:55:16 2256
fastdfs分布式系统在docker和python中的应用一、什么是FastDFS：1.文件上传交互过程:2.文件下载交互过程：二、Docker安装FastDFS1.通过镜像下载2.将容器上的文件夹映射到本地路径，启动tracker和storage服务器3.查看tracker和storage服务器是否开启三、FastDFS的Python客户端1.下载环境包2.定义自己的配置文件3.上传文件例子四、自定义django文件存储并且保存到FDFS服务器上1.在
系统 2019-09-27 17:54:32 2256
int(x,[base])功能：函数的作用是将一个数字或base类型的字符串转换成整数。函数原型：int(x=0)int(x,base=10)，base缺省值为10，也就是说不指定base的值时，函数将x按十进制处理。适用Python版本：Python2.xPython3.x注意：1.x可以是数字或字符串，但是base被赋值后x只能是字符串2.x作为字符串时必须是base类型，也就是说x变成数字时必须能用base进制表示Python英文文档解释：class
系统 2019-09-27 17:53:37 2256
python异步IO编程(二)目录开门见山AsyncIO设计模式事件循环asyncio中的其他顶层函数开门见山下面我们用两个简单的例子来让你对异步IO有所了解importasyncioasyncdefcount():print("One")awaitasyncio.sleep(1)print("Two")asyncdefmain():awaitasyncio.gather(count(),count(),count())if__name__=="__mai
系统 2019-09-27 17:53:13 2256
这里以删除空格为例。s2=s='abc1'defp():print('\'',s,'\'\n\'',s2,'\'',sep='');#replace用于替换，这里将原有字符串中的所有空格替换为空print('删除字符串中的所有空格：')s2=s.replace('','')p()#strip()、rstrip()、lstrip()分别用来删除、右端、左端、连续的空白字符或字符集print('\n删除两端的空白字符：')s2=s.strip()p()prin
系统 2019-09-27 17:53:02 2256
01散点图散点图显示两组数据的值，如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定，并由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性。例如，身高—体重、温度—维度。图1-1散点图示例使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图，其中x和y是相同长度的数组序列。scatter()函数的一般用法为：主要参数说明如下：x,y：数组。s：散点图中点的大小，可选。c：散点图中点的颜色，可选。marker：散点图的形状，可选。alpha：表示透明度，在0~
系统 2019-09-27 17:52:53 2256
本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文，目的是通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。在之前的系列文里，大家能看到K线，均线，成交量的案例，在本文里，大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点，在后继系列文里，大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例。1RSI指标的原理和算法描述相对强弱指标（RSI）是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度，
系统 2019-09-27 17:51:08 2256
