1，linux文件知识补充~$ls-alldrwxr-xr-x2qiaozanqiaozan40968月621:21Templates-rw-r--r--1qiaozanqiaozan09月1707:53test.txt解读：d和-分别代表目录和普通文件。rwxr-xr-x分别代表"（用户/用户组/其它用户）“的”（可读/可写/可执行）"权限。可以使用chmod修改文件权限。如：linux中给一个文件加可执行权限：**chmod+x文件或用0~7的数字ch
系统 2019-09-27 17:54:35 2360
使用pyinstaller可以把.py文件打包为.exe可执行文件，命令为：pyinstallerhello.py打包后有两个文件夹，一个是dist，另外一个是build，可执行文件在dist文件夹里面，但是会有许多依赖是独立文件存在pyinstaller-Fhello.py使用-F参数后，打包的可执行文件是一个整体，只有一个.exe文件。获取文件路径的方式有四种，可以在打包成exe文件后，获取.exe文件的当前路径importsysimportospri
系统 2019-09-27 17:54:31 2360
在循环对象和函数对象中，我们了解了循环器(iterator)的功能。循环器是对象的容器，包含有多个对象。通过调用循环器的next()方法(__next__()方法，在Python3.x中)，循环器将依次返回一个对象。直到所有的对象遍历穷尽，循环器将举出StopIteration错误。在foriiniterator结构中，循环器每次返回的对象将赋予给i，直到循环结束。使用iter()内置函数，我们可以将诸如表、字典等容器变为循环器。比如:复制代码代码如下:f
系统 2019-09-27 17:53:54 2360
一、BeautifulSoup简介网络数据挖掘指的是从网站中获取数据的过程，数据挖掘技术可以让我们从网站世界中收集大量有价值的数据。BeautifulSoup是一个Python库，可以从HTML或XML文件中获取数据，利用它你可以做很多事情，比如你可以持续解析某个商品的最新价格，以便跟踪价格的波动情况。二、BeautifulSoup安装安装BeautifulSouppip3installbeautifulsoup4检验是否安装成功frombs4import
系统 2019-09-27 17:53:33 2360
内置成员dict:获取类/对象的所属成员组成的集合*自己编写类文档doc:获取类的文档信息*classHuman():‘’’这是一个人类的类他有着。。的方法可以制造出什么样的对象‘’’name=“人类”print(Human.doc)name:获取类名称的字符串str1=tuple.nameprint(str1,type(str1))module:获取当前类所在的文件的名称，如果是当前文件，显示为main(后面会讲其他的)print(list.module
系统 2019-09-27 17:53:21 2360
一、前言以前使用selenium的无头浏览器，自从phantomjs2016后慢慢不更新了之后，selenium也开始找下家，这时候谷歌的chrome率先搞出来无头浏览器并开放了各种api，随后firefox也开始做。现在selenium的测试也都支持这两个浏览器的无头模式了，只需要在引入的时候配置一下就可以了。之所以要采用谷歌chrome官方无头框架puppeteer的python版本pyppeteer，是因为有些网页是可以检测到是否是使用了seleni
系统 2019-09-27 17:52:58 2360
在linux下写几个测试程序，还要一行行的输入g++命令进行编译，当经常改测试代码的时候，那一次次的敲（或者一次次的上线箭头选）也感觉不爽，不如make来的快。用Makefile的好处就不用多说了，这里我写了个脚本，其功能是自动搜索当前目录（不包括子目录）下的“.c”文件生成Makefile文件。代码在这里，功能有限（适用于单个文件是一个独立的测试代码的情况），需要的朋友可以稍作修改以满足需求。复制代码代码如下:#!/usr/bin/python'''Fi
系统 2019-09-27 17:51:44 2360
LogisticRegressionClassifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。使用数据类型：数值型和标称型数据。介绍逻辑回归之前，我们先看一问题，有个黑箱，里面有白球和黑球，如何判断它们的比例。我们从里面抓3个球，2个黑球，1个白球。这时候，有人就直接得出了黑球67%，白球占比33%。这个时候，其实这个人使用了最大
系统 2019-09-27 17:49:29 2360
目录一、进程之间的数据共享1.1Manager模块介绍1.2Manager例子一、进程之间的数据共享展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。1.1Manage
系统 2019-09-27 17:49:06 2360
手头有109张头部CT的断层扫描图片，我打算用这些图片尝试头部的三维重建。基础工作之一，就是要把这些图片数据读出来，组织成一个三维的数据结构（实际上是四维的，因为每个像素有RGBA四个通道）。这个数据结构，自然是numpy的ndarray对象，读取图像文件我习惯使用PIL。因此，需要导入两个模块：importnumpyasnpfromPILimportImage接下来，我用一行代码就把109张图片读到了一个109x256x256x4的numpy数组中，耗时
系统 2019-09-27 17:49:06 2360
