sys模块简介该模块提供对解释器使用或维护的一些变量的访问，以及与解释器强烈交互的函数常用的一些方法sys.moudles#python启动时就被导入的所有模块，以及import导入的模块存放的一个字典key为模块的名称，value为模块对应的内存地址sys.path#获取指定模块搜索路径的字符串集合，返回的是一个列表，可以将写好的模块放在path的某个路径下,import时就可以正确找到(避免文件名称为python内置的关键字)#1.能不能导入一个模块就
系统 2019-09-27 17:56:40 2379
中缀表达式转后缀表达式初始化两个栈，一个放后缀表达式exp，一个放操作符ops1遇到数字，放到exp中2遇到左括号，放入ops3遇到右括号，就把ops的弹出到exp中，直到遇到左括号，这样消除一对括号4遇到操作符，比较当前的ops，和栈顶ops的优先级，如果当前的比较高，就入ops，不然，就把栈顶的弹出，直到可以入。5扫描完以后，ops还有运算符，直接放入exp。ops_rule={'+':1,'-':1,'*':2,'/':2}defmiddle_to_
系统 2019-09-27 17:56:28 2379
本文实例讲述了python使用marshal模块序列化的方法，分享给大家供大家参考。具体方法如下：先来看看下面这段代码：importmarshaldata1=['abc',12,23,'jb51']#几个测试数据data2={1:'aaa',"b":'dad'}data3=(1,2,4)output_file=open("a.txt",'wb')#把这些数据序列化到文件中，注：文件必须以二进制模式打开marshal.dump(data1,output_fi
系统 2019-09-27 17:56:27 2379
简介许仙小时候最喜欢吃又甜又软的汤圆了，一次一颗汤圆落入西湖，被一条小白蛇衔走了。十几年后，一位身着白衣、有青衣丫鬟相伴的美丽女子与许仙相识了，她叫白娘子。白娘子聪明又善良，两个人很快走到了一起。靠着自己的力量，他们过上了幸福的生活。一天，僧人法海找到许仙，警告说白娘子是一条修行千年的蛇精，许仙不信。到了端午节，勉强喝下了雄黄酒的白娘子现了原形，许仙被吓得昏死过去。原来白娘子真的是之前吃下许仙汤圆的小蛇。白娘子辛苦救回了许仙的性命，但之后法海却以保护许仙的
系统 2019-09-27 17:55:59 2379
写了一个抓taobao图片的爬虫，全是用if，for，while写的，比较简陋，入门作品。从网页http://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?type=0&page=中提取taobao模特的照片。复制代码代码如下:#-*-coding:cp936-*-importurllib2importurllibmmurl="http://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?t
系统 2019-09-27 17:54:58 2379
前言优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合）论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh）优化思路1.计算传统模型准确率2.计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林3.计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的一定百分比的树4.通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值
系统 2019-09-27 17:54:33 2379
import作用：导入/引入一个python标准模块，其中包括.py文件、带有__init__.py文件的目录(自定义模块)。importmodule_name[,module1,...]frommoduleimport*|child[,child1,...]注意：多次重复使用import语句时，不会重新加载被指定的模块，只是把对该模块的内存地址给引用到本地变量环境。实例：pythontab.py#!/usr/bin/envpython#encoding:
系统 2019-09-27 17:53:39 2379
脚本服务化目的：python在文本处理中有着广泛的应用，为了满足文本数据的获取,会每天运行一些爬虫抓取数据。但是网上买的服务器会不定时进行维护，服务器会被重启。这样我们的爬虫服务就无法运行。这个时候我们可以把python脚本服务化，服务器重启后，脚本就会自动运行。解决服务器维护后需要手动运行python脚本。实现方法：1，给编写好的python脚本开头加上#!/usr/bin/python2，启动shell脚本编写vipystock.sh#vim/etc/
系统 2019-09-27 17:53:39 2379
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。相比于原生的Python，利用NumPy数组可以获得显著的性能加速，尤其是当你的计算遵循单指令多数据流（SIMD）范式时。然而，利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码。在这篇文章中，我们将看到一些技巧，这些技巧可以帮助你编写高效的NumPy代码。我们首先看一下如何避免不必要的数组拷贝，以节省时
系统 2019-09-27 17:48:48 2379
一.垃圾回收机制Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。#encoding=utf-8__author__='kevinlu1010@qq.com'classClassA():def__init__(self):print'objectborn,id:%s'%str(hex(id(self)))def__del__(self
系统 2019-09-27 17:45:35 2379
