1、元素的分类需求：有如下集合[11，22，33，44，55，66，77，88，99，90……]，将所有大于66的值保存在字典的第一个key中，将小于66的值保存在第二个key的值中代码实现：1#定义一个list列表2li=[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]3#定义空字典4dic={"k1":[],"k2":[]}5foriinli:6ifi<=66:7dic['k1'].append(i)8else:9dic['k2'].ap
系统 2019-09-27 17:54:43 1840
运营：“活动参与人数那么少，肯定是推广渠道不行”市场：“PV和UV都很高，最后转化这么低，运营是不是有环节没做好？”产品：“我觉得这个功能这样改绝对能提升用户留存！所以这个需求必须要实现”程序员：“怎么证明这是有效需求，我不要你觉得...”如果各位在职场中有和同事argue的经历，凭猜想定位问题，彼此谁都说服不了谁，这个时候就要丢出杀手锏——数据。不仅要拿数据，还要用数据，用数据分析每个环节，定位具体问题，用异常数据证明问题所在，用合理数据推测活动效果。拥
系统 2019-09-27 17:53:44 1840
这是小编推荐的第25篇好文来源：Python与算法之美作者：梁云1991一，分析代码运行时间第1式，测算代码运行时间平凡方法快捷方法（jupyter环境）第2式，测算代码多次运行平均时间平凡方法快捷方法（jupyter环境）第3式，按调用函数分析代码运行时间平凡方法快捷方法（jupyter环境）第4式，按行分析代码运行时间平凡方法快捷方法（jupyter环境）二，加速你的查找第5式，用set而非list进行查找低速方法高速方法第6式，用dict而非两个li
系统 2019-09-27 17:53:41 1840
OpenAIgym是强化学习最为流行的实验环境。某种程度上，其接口已经成为了标准。一方面，很多算法实现都是基于gym开发；另一方面，新的场景也会封装成gym接口。经过这样一层抽象，算法与实验环境充分解耦隔离，可以方便地自由组合。但gym是python的接口，如果想用C++实现强化学习算法，则无法直接与gym相接。一种方案是跨进程：一个进程运行python环境，另一个进程运行强化学习算法，与环境交互数据经过序列化和反序列化通过IPC进行通信。另一种是单进程方
系统 2019-09-27 17:53:18 1840
本文实例讲述了python列表操作的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：复制代码代码如下:classNode:"""Singlenodeinadatastructure"""def__init__(self,data):"""Nodeconstructor"""self._data=dataself._nextNode=Nonedef__str__(self):"""Nodedatarepresentation"""returnstr(self.
系统 2019-09-27 17:53:05 1840
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 1840
概述如今我也是使用Python写代码好多年了，但是我却很少关心GIL的内部机制，导致在写Python多线程程序的时候。今天我们就来看看CPython的源代码，探索一下GIL的源码，了解为什么Python里要存在这个GIL，过程中我会给出一些示例来帮助大家更好的理解GIL。GIL概览有如下代码：staticPyThread_type_lockinterpreter_lock=0;/*ThisistheGIL*/这行代码位于Python2.7源码ceval.c
系统 2019-09-27 17:52:42 1840
如果直接从生成验证码的页面把验证码下载到本地后识别，再构造表单数据发送的话，会有一个验证码同步的问题，即请求了两次验证码，而识别出来的验证码并不是实际需要发送的验证码。有如下几种方法解决。法1:用session：mysession=requests.Session()login_url='http://xxx.com'checkcode_url='http://yyy.com'html=mysession.get(login_url,timeout=60*
系统 2019-09-27 17:52:42 1840
在之前学习的RDD和DataFrame数据集主要处理的是离线数据，随着时代发展进步，我们会发现越来越多数据是在源源不断发回到数据中心，同时需要立刻响应给用户，这样的情况我们就会用到实时处理，常用的场景有实时显示某商场一小时人流密度、实时显示当天火车站人口总数等等。接下来从实时数据源说起，实时数据源主要有：FileSourceSocketSourceFlumeSourceKafkaSourceFileSource指的是文件作为数据来源，常用的有本地文件fil
系统 2019-09-27 17:52:32 1840
在学习转换之前先了解以下它们的基本概念RDD：弹性分布式数据集，是一个只读分区集合DataFrame：以命名列方式组织的分布式数据集，概念上和关系型数据库的一张表一样DataSet：分布式数据集合，Python暂时不支持了解了基本的概念之后，接下来我们通过代码编写三种数据集的形成RDD的形成frompyspark.sqlimportSparkSessionif__name__=='__main__':spark=SparkSession\.builder\
系统 2019-09-27 17:52:31 1840
