EventHandler在HDA中，要创建Python脚本，需要先选择一个事件处理器(EventHandle),他表示你要在什么时候执行你现在所创建的脚本命令OnCreated(在节点创建时，执行脚本)如选择此项编辑Python脚本，Python将会在节点创建时执行Python中的命令PythonModel(Python模式)这一项会使创建的脚本在使用过程中根据用户设置执行可以使用这一项给节点设置参数提示等功能OnDelete(在节点创建时执行脚本)Pyt
系统 2019-09-27 17:51:26 1994
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 1994
本文我们详细地介绍下两个模块关于生成随机序列的其他使用方法。随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。Python内置的random模块提供了生成随机数的方法，使用这些方法时需要导入random模块。importrandom下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法。1、random.random()随机生成0到1之间的浮点数[0.0,1.0)。注意的是返回的随
系统 2019-09-27 17:46:55 1994
python语言的3.x完全不向前兼容,导致我们在python2.x中可以正常使用的库,到了python3就用不了了.比如说mysqldb1.安装pymysqlpymysql就是作为python3环境下mysqldb的替代物,进入命令行,使用pip安装pymysqlpipinstallpymysql32.使用pymysql在我们需要使用数据库的.py文件开头添加下面两行importpymysqlpymysql.install_as_MySQLdb()第一行
系统 2019-09-27 17:38:08 1994
近期涉及到了关于doc文档读取的处理，也查了很久，为了便于大家使用，故集大成一下。Doc文档读取有如下几种：1、从doc读取文本目前没有找到直接的方式，一般是先转为docx文件在处理。所使用工具为doc2doc(批量时可用)，或人工另存处理。2、从docx读取文本一般使用python-docx库的方法，但只支持创建新文档和读取一些基本的文件数据，如文件大小和文件标题，不支持正文读取。或直接从docx中读取xml的方法。3、从pdf读取文本一般使用pdf
系统 2019-09-27 17:53:01 1993
#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#------------------------------------------------------#Name:Apache日志分析脚本#Purpose:此脚本只用来分析Apache的访问日志#Version:2.0#Author:LEO#Created:2013-4-26#Modified:2013-5-4#Copyright:(c)LEO2013#---------------
系统 2019-09-27 17:52:04 1993
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 1993
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 1993
某天回家之时，听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣，今日有空得以研究，事实上车牌识别算是比较成熟的技术了，这里我只是简单实现。我的思路为：对图片进行一些预处理，包括灰度化、高斯平滑、中值滤波、Sobel算子边缘检测等等。利用OpenCV对预处理后的图像进行轮廓查找，然后根据一些参数判断该轮廓是否为车牌轮廓。效果如下：test1：test2实现代码如下（对图像预处理（滤波器等）的原理比较简单，这里只是对一些函数进行调包
系统 2019-09-27 17:50:43 1993
首先安装对应的python模块$pipinstallpyecharts==0.5.10$pipinstallecharts-countries-pypkg$pipinstallecharts-china-provinces-pypkg$pipinstallecharts-china-cities-pypkg$pipinstallecharts-china-counties-pypkg世界地图frompyechartsimportMapvalue=[95.1
系统 2019-09-27 17:49:52 1993
