搜索到与相关的文章
各行各业

谷歌浏览器的源码分析(26)

消息的流通过程,是一个不同类相互交流的过程,如果不了解这个过程,根本就不知道这些类是怎么样相互协作的。由于上一次说到ViewHostMsg_RequestResource消息已经发送出来,它的处理过徎其实就是一般资源的消息处理过程,下面就来看看这个消息的处理过程,如下:1.base::MessagePumpWin::Run函数消息2.base::MessagePumpWin::RunWithDispatcher3.base::MessagePumpWin:

系统 2019-08-12 01:33:21 2337

各行各业

《BI项目笔记》增量ETL数据抽取的策略及方法

原文:《BI项目笔记》增量ETL数据抽取的策略及方法增量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到;性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有:a.触发器:在要抽取的表上建立需要的触发器,一般要建立插入、修改、删

系统 2019-08-12 01:32:01 2337

Python

python pandas获取csv指定行 列的操作方法

pandas获取csv指定行,列house_info=pd.read_csv('house_info.csv')1:取行的操作:house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作2:取列操作:house_info['price']这是读取csv文件时默认的第一行索引3:取两列house_info[['price',tradetypename']]取多个列也是同理的,注意里面是一个list的列表,不然会报错误;4:增加列:house_Info

系统 2019-09-27 17:53:51 2336

Python

Python中的字典遍历备忘

备忘一下python中的字典如何遍历,没有什么太多技术含量.仅供作为初学者的我参考.复制代码代码如下:#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8demoDict={'1':'Chrome','2':'Android'}forkeyindemoDict.keys():printkeyforvalueindemoDict.values():printvalueforkeyindemoDict:printkey,demoDict[key]

系统 2019-09-27 17:52:57 2336

Python

python 短信轰炸

之前用了谷歌的selenium模块,为了练习一下所以写了这个(没错才不是别的理由!)代码里涉及到了各种复杂的情况,包括要找的div在别的iframe中的处理方式,顶部导航栏的定位方式等等。综合性很强下面是代码fromseleniumimportwebdriverimporttimefromfake_useragentimportUserAgentopt=webdriver.ChromeOptions()#opt.add_argument('--headle

系统 2019-09-27 17:52:24 2336

Python

Linux下使用python调用top命令获得CPU利用率

本文定位:想通过python调用top命令获取cpu使用率但暂时没有思路的情况。如果单纯为了获得cpu的利用率,通过top命令重定向可以轻松实现,命令如下:复制代码代码如下:top-bi>cpuHistory.log或复制代码代码如下:top-bi|teecpuHistory.log这个就不解释了,不懂的朋友查询下top的帮助文档。这里要实现的是通过python调用top命令,并获得cpu的利用率信息。用过popen的朋友很快就能想到类似如下的代码(这个是

系统 2019-09-27 17:51:42 2336

Python

学习记录---python 直方图及显示数值

如题、学习、保存1源码#-*-coding:utf-8-*-'''time:2019-8-21author:Bing'''importmatplotlib.pyplotasplt#num_list=[1.5,0.6,7.8,6]fig,ax=plt.subplots()num_list=[7870,81937,17529598,6225227]name_list=['Eviction','Failed','Finished','Killed']b=ax.b

系统 2019-09-27 17:51:29 2336

Python

Python一行代码搞定炫酷可视化,你需要了解一下Cufflinks

image前言学过Python数据分析的朋友都知道,在可视化的工具中,有很多优秀的三方库,比如matplotlib,seaborn,plotly,Boken,pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点,在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具,结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷,比如plotly,但是每一次都需要写很长的代码,一是麻烦,二是不便于维护。我

系统 2019-09-27 17:51:05 2336

Python

利用python和TensorFlow构建神经网络解决二分类问题

关于神经网络结构的软件设计和分类曲线的绘制,本文主要参考了以下文章:https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/79130032构建的具体步骤如下:步骤1.建立数据源(样本库)——使用随机初始化的方式。由于需要进行逻辑分类,需要建立2个数据类,并合并在一起。如下:num_points=1000#样本数目vectors_set=[]x1_PlotData=[]#用于后期绘图的数据y1_PlotData

系统 2019-09-27 17:50:49 2336

Python

开发神技能 | Python Mock 的入门

Mock是什么Mock这个词在英语中有模拟的这个意思,因此我们可以猜测出这个库的主要功能是模拟一些东西。准确的说,Mock是Python中一个用于支持单元测试的库,它的主要功能是使用mock对象替代掉指定的Python对象,以达到模拟对象的行为。简单的说,mock库用于如下的场景:假设你开发的项目叫a,里面包含了一个模块b,模块b中的一个函数c(也就是a.b.c)在工作的时候需要调用发送请求给特定的服务器来得到一个JSON返回值,然后根据这个返回值来做处理

系统 2019-09-27 17:50:44 2336