Python面向对象编程——元类一、只是储备exec：三个参数参数一：字符串形式的命令参数二：全局作用域（字典形式），如果不指定，默认为globals()参数三：局部作用域（字典形式），如果不指定，默认为locals()exec的使用#可以把exec命令的执行当成是一个函数的执行，会将执行期间产生的名字存放于局部名称空间中g={'x':1,'y':2}l={}exec('''globalx,zx=100z=200m=300''',g,l)print(g)#
系统 2019-09-27 17:53:16 2143
声明本篇主要讲，关于peewee的一些拓展：包括新式CRUD-数据导入导出-信号-数据库反向生成模型。扩展官档：http://docs.peewee-orm.com/en...作者友好与peewee提问方式当我用到拓展模块的新CRUD时，文档给的内容少之又少。因为拓展的新CRUD是真的方便好用，和（PyMongo的用法差不多）但是功能却不全。并且与我们第二篇，讲的CRUD又不兼容。所以在难以取舍之际，我选择了提问。peewee作者在官档中详细说到。如果你有
系统 2019-09-27 17:52:46 2143
描述：使用QtDesignner设计界面，pyQt5+python3实现主体方法制作的猜数字游戏。游戏规则：先选择游戏等级：初级、中级、高级、魔鬼级，选择完游戏等级后点击“确定”，然后后台会自动生成一个与游戏等级匹配的“神秘数字”，游戏玩家在文本框内输入数字，再点击文本框旁边的“确定”，即可比较玩家所猜数字是否就是“神秘数字”。游戏界面：源代码：代码1：guessNumberGame.py（界面代码）#-*-coding:utf-8-*-#Formimpl
系统 2019-09-27 17:52:31 2143
什么是粒子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)。由J.Kennedy和R.C.Eberhart等人于1995年提出。其属于进化算法的一种，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，其通过适应度来评价解的品质。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。求解过程PSO通过模拟鸟群的捕食行为完成最优解的求取。假设一群鸟在一个空间捕捉食物
系统 2019-09-27 17:52:21 2143
进程、线程和协程进程的定义：进程，是计算机中已运行程序的实体。程序本身只是指令、数据及其组织形式的描述，进程才是程序的真正运行实例。线程的定义：操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。进程和线程的关系：一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。CPU的最小调度单元是线程不是进程，所以单进程多线程也可以利用多核CPU.协程的定义：协程通过在线程中实现调度，避免了陷
系统 2019-09-27 17:52:14 2143
点击上方“码农突围”，马上关注，每天早上8:50准时推送真爱，请置顶或星标摘要：分享个Python神工具。长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过，我们自己可能会感兴趣，天天都在上网，想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。其次，了解下自己每天打开多少次网页、哪些网站上的最多、常搜哪些关键词，这些也很有趣。下面就来给大家介绍一款Python编写的神工具，可以一键分析你的上
系统 2019-09-27 17:51:41 2143
python2和python3实现在图片上加汉字,最主要的区别还是内部编码方式不一样导致的,在代码上表现为些许的差别。理解了内部编码原理也就不会遇到这些问题了，以下代码是在WIN10系统上时测好用的。Python2在图片上加汉字代码实现#-*-coding:cp936-*-importcv2importnumpyasnpfromPILimportImage,ImageDraw,ImageFontdefID_2_Word(txt):tmp_ID=txt.sp
系统 2019-09-27 17:50:33 2143
今天我们来到了循环队列这一节，之前的文章中，我介绍过了用python自带的列表来实现队列，这是最简单的实现方法。但是，我们都知道，在列表中删除第一个元素和删除最后一个元素花费的时间代价是不一样的，删除列表的第一个元素，那么在它之后的所有元素都要进行移动。所以当列表特别长的时候，这个代价就比较明显了。我们本文介绍的循环队列可以避免这个问题，同样我们上篇文章提到的用链表实现的方法也可以避免。下面，我们来介绍循环队列。循坏队列循环队列，就是将普通的队列首尾连接起
系统 2019-09-27 17:50:25 2143
本文实例讲述了python批量图片处理。分享给大家供大家参考，具体如下：#!/usr/bin/python#coding:utf-8importosfromPILimportImage#源目录MyPath='C:/Users/Eric/Desktop/python_text/20161214/test_Image/'#输出目录OutPath='C:/Users/Eric/Desktop/python_text/20161214/outpath/'defpr
系统 2019-09-27 17:50:00 2143
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 2143
