在打包镜像时，centos原生镜像中python版本为2.7。如果我们的服务基于python3版本，则需要手动安装。在安装时，有一点需要注意的是：由于系统中某些服务以来python2.7版本，因此不要去删除或修改系统中python的默认版本，否则会产生不可预知的后果。下面给出一个python3镜像打包示例:#baseimageFROMcentos:7.2.1511#installrelatedpackagesandpython3ENVENVIRONMENT
系统 2019-09-27 17:56:38 2125
最近在使用爬虫爬取数据时，经常会返回403代码，大致意思是该IP访问过于频繁，被限制访问。限制IP访问网站最常用的反爬手段了，其实破解也很容易，就是在爬取网站是使用代理即可，这个IP被限制了，就使用其他的IP。对于高大上的公司来说，他们基本都使用收费的代理，基本不会有什么问题，比较稳定。像我这样的矮矬穷，肯定是用不起收费的代理。一般都是使用国内免费的代理，网上也有很多提供免费的代理。很多人都是从网上爬取一批免费的代理IP，存放在存储媒介中，例如excel文
系统 2019-09-27 17:56:04 2125
1.新式类与经典类在Python2及以前的版本中，由任意内置类型派生出的类（只要一个内置类型位于类树的某个位置），都属于“新式类”，都会获得所有“新式类”的特性；反之，即不由任意内置类型派生出的类，则称之为“经典类”。“新式类”和“经典类”的区分在Python3之后就已经不存在，在Python3.x之后的版本，因为所有的类都派生自内置类型object(即使没有显示的继承object类型)，即所有的类都是“新式类”。官方文档https://www.pytho
系统 2019-09-27 17:55:48 2125
这几天和几个朋友以各种途径讨论过OOP的相关问题，他们是：令狐虫、Frank、晋剑、小冯大家对OOP有不同看法，所谓工程派和学院派看法不一致。从应用的角度看，工程派的观点是值得推荐的，那就是：不用太在意内部是怎么工作的，只要能够解决眼下的问题即可。但是，对于学习者而言，如果仅仅停留在工程派的层面（特别提醒，上述几位朋友都是工程派的大侠，他们可不是简单地能够使用，其实是更高层次的“无招胜有招”），学习者可能感觉有点不透彻。所以，学习者，特别是初学者，要知道一
系统 2019-09-27 17:55:20 2125
importhashlibclassMd5_enc():def__init__(self,key="cxj"):self.key=keyself.maker=hashlib.md5()defmd5_str(self,message):self.maker.update(bytes(self.key,encoding="utf-8"))self.maker.update(bytes(message,encoding="utf-8"))rel=self.mak
系统 2019-09-27 17:55:15 2125
Mac中python多版本切换管理step1.$sudovi~/.bashrcstep2.命令行中输入aliaspython2=’/…/Versions/2.x/bin/python2.x’aliaspython3=’/…/Versions/3.x/bin/python3.x’Step3.刷新$source~/.bashrcStep4、验证在终端输入python2即代表是Python2.x版本，输入python3即代表是Python3.x版本。Mac设置默
系统 2019-09-27 17:55:04 2125
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article一、nosenose是一个第三方单元测试框架，它完全兼容unittest，并且号称是一个更好用的测试框架。那么nose除了具备unittest的所有功能外，还具有哪些优势呢？1.1用例编写用例的编写方式除了编写继承于unittest.TestCase的测试类外，还可以编
系统 2019-09-27 17:54:38 2125
感觉全世界营销文都在推Python，但是找不到工作的话，又有哪个机构会站出来给我推荐工作？笔者冷静分析多方数据，想跟大家说：关于超越老牌霸主Java，过去几年间Python一直都被寄予厚望。但是事实是虽然上升趋势，但是国内环境下，一时间是无法马上就超越Java的，也可以换句话说：超越Java只是时间问题罢。超越Java，或许只是时间问题有企业的大量需求，Python才有可能超越Java，但实际上，中型公司还是以PHP和Java为主，而只有大厂和小型创业公司
系统 2019-09-27 17:53:48 2125
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 2125
看python社区大妈组织的内容里边有一篇讲python内存优化的，用到了__slots__。然后查了一下，总结一下。感觉非常有用python类在进行实例化的时候，会有一个__dict__属性，里边有可用的实例属性名和值。声明__slots__后，实例就只会含有__slots__里有的属性名。#coding:utf-8classA(object):x=1def__init__(self):self.y=2a=A()printa.__dict__print(
系统 2019-09-27 17:52:11 2125
