推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 2031
python基础学习笔记（二）2013-02-2416:25虫师阅读(...)评论(...)编辑收藏继续第一篇的内容，讲解，python的一些基本的东西。注释为了让别人能够更容易理解程序，使用注释是非常有效的，即使是自己回头再看旧代码也是一样。>>>#获得用户名：>>>user_name=raw_input("whatisyourname?")在python中用井号（#）表示注释。井号（#）右边的内存将不被程序执行。即使没有注释，也应该让代码本身易于理解。
系统 2019-09-27 17:48:56 2031
类代码：#-*-coding:gbk-*-importosclassTABFILE:def__init__(self,filename,dest_file=None):self.filename=filenameifnotdest_file:self.dest_file=filenameelse:self.dest_file=dest_fileself.filehandle=Noneself.content=[]self.initflag=Falsesel
系统 2019-09-27 17:47:28 2031
保证只能运行一个脚本实例，方法是程序运行时监听一个特定端口，如果失败则说明已经有实例在跑。使用装饰器实现，便于重用复制代码代码如下:importfunctoolsdefjust_one_instance(func):'''装饰器如果已经有实例在跑则退出复制代码代码如下::return:'''@functools.wraps(func)deff(*args,**kwargs):importsockettry:#全局属性，否则变量会在方法退出后被销毁globa
系统 2019-09-27 17:45:27 2031
1.引言在并发编程中我们有时候需要使用线程安全的队列。如果我们要实现一个线程安全的队列有两种实现方式：一种是使用阻塞算法，另一种是使用非阻塞算法。使用阻塞算法的队列可以用一个锁（入队和出队用同一把锁）或两个锁（入队和出队用不同的锁）等方式来实现，而非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现，本文让我们一起来研究下DougLea是如何使用非阻塞的方式来实现线程安全队列ConcurrentLinkedQueue的，相信从大师身上我们能学到不少并发编程的技
系统 2019-08-29 22:40:24 2031
本文实例为大家分享了python批量处理文件或文件夹的具体代码，供大家参考，具体内容如下#-*-coding:utf-8-*-importos,shutilimportsysimportnumpyasnp##########批量删除不同文件夹下的同名文件夹#############defarrange_file(dir_path0):fordirpath,dirnames,filenamesinos.walk(dir_path0):if'my_result
系统 2019-09-27 17:55:50 2030
最近在用python写接口的测试程序，期间用到解析字典获取某个key的value，由于多个接口返回的字典格式不是固定的并存在多层嵌套的情况。在字典的方法中也没有找到可直接达到目的的方法(也可能是我对字典的方法了解的不深的缘故)，于是自己写了个程序。下面是代码#coding:utf-8importtypes#获取字典中的objkey对应的值，适用于字典嵌套#dict:字典#objkey:目标key#default:找不到时返回的默认值defdict_get(
系统 2019-09-27 17:55:32 2030
本文实例讲述了Python实现的文轩网爬虫。分享给大家供大家参考，具体如下：encoding=utf8importpymysqlimporttimeimportsysimportrequestsimportos#捕获错误importtracebackimporttypes#将html实体化importcgiimportwarningsreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')frompyqueryimportPyQ
系统 2019-09-27 17:55:19 2030
BacktoPythonIndex很好玩儿的数据结构，多用于无序数据去重多组数据逻辑运算，寻找交集，并集，非集等操作见https://blog.csdn.net/business122/article/details/7541486
系统 2019-09-27 17:53:35 2030
说到流处理，Spark为我们提供了窗口函数，允许在滑动数据窗口上应用转换，常用场景如每五分钟商场人流密度、每分钟流量等等，接下来我们通过画图来了解SparkStreaming的窗口函数如何工作的，处理过程图如下所示：上图中绿色的小框框是一批一批的数据流，虚线框和实线框分别是前一个窗口和后一个窗口，从图中可以看出后一个窗口在前一个窗口基础上移动了两个批次的数据流，而我们真正通过算子操作的数据其实就是窗口内所有的数据流。在代码实现前了解下窗口操作常用的函数有：
系统 2019-09-27 17:52:34 2030
