python具体强大的库文件，很多功能都有相应的库文件，所以很有必要进行学习一下，其中有一个ftp相应的库文件ftplib，我们只需要其中的登录功能，然后利用多线程调用相应字典里面的字段进行登录，还能根据自己的需要，根据自身的情况编写需要的程序，让程序代替我们去做一些枯燥的重复工作。下面直接上代码，下面是主文件复制代码代码如下:importosimporttimeimportthreadingclassmythread(threading.Thread):
系统 2019-09-27 17:54:23 1858
利用python库random，string生成大小写字母和数字的随机验证码importrandomimportstringdefgenerate_code(bit_num):''':parambit_num:生成验证码位数:return:返回生成的验证码'''all_str=string.printable.split('!')[0]code=''.join([random.choice(all_str)foriinrange(bit_num)])ret
系统 2019-09-27 17:54:02 1858
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 1858
这里主要讲了bs4解析方法和json方法，以8684网页为例子，爬取了全国公交线路importrequestsimporttimefrombs4importBeautifulSoupimportjsonfromxpinyinimportPinyinheaders={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/76.0.
系统 2019-09-27 17:53:12 1858
三大相关系数:pearson,spearman,kendall统计学中的三大相关性系数：pearson,spearman,kendall，他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1。0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示，度量两变量X和Y之间相互关系（线性相关）(1)公式皮尔森相关性
系统 2019-09-27 17:53:11 1858
#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta
系统 2019-09-27 17:52:41 1858
python操作Excel首先我们先分析一下怎么去操作和流程使用哪些库及方式本文免费直播课程分享链接：https://ke.qq.com/course/397896?flowToken=1009460有需要学习提升的宝宝可以进去免费报名一下1、使用的库xlrd2、打开文件3、定位到具体的一个sheet表4、以什么方式打开分析完之后下面就是操作编写代码，注意看和分析#--coding:utf-8--importxlrd#打开一个文件data=xlrd.ope
系统 2019-09-27 17:52:40 1858
关于我一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任teamlead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。Github：https://github.com/hylinux1024微信公众号：终身开发者(angrycode)Flask中全局变量有current_app、request、g和session。不过需要注意的是虽然标题是写着全局变量，但实际上这些变量都跟当前请求的上下文环境有关，下面一起
系统 2019-09-27 17:52:40 1858
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 17:52:39 1858
首先我们从一个小程序导入，各定一个list，找出其中的素数，我们会这样写importmathdefis_Prims(number):ifnumber==2:returnTrue//除2以外的所有偶数都不是素数elifnumber%2==0:returnFalse//如果一个数能被除1和本身之外的数整除，则为合数。其实我们的判定范围到根号n就可以forcurinrange(2,int(math.sqrt(number))+1,2):ifnumber%cur=
系统 2019-09-27 17:52:34 1858
