前言一个业务型的服务，被open接口后，遭遇并发扫数据，于是要做限流操作。一直固执的认为，业务API和OpenAPI要分开处理，或许因为起初接入其他企业ERP系统都是走较为规范的OpenAPI，始终对于这种开发系统业务API的做法感觉不好。窗口限流需求是要在Django的一个工程里做限流，倘若是rest_framework的View也好办，直接就提供了限流rest_frameworkthrottling可参照文档设置。不能直接使用设置的原因是，面对是Dja
系统 2019-09-27 17:49:39 2094
先序遍历1、BinaryTreePreorderTraversal---leetcode144#coding:utf-8classSolution:#根左右defpreorderTraversal(self,root):ifnotroot:return[]return[root.val]+self.preorderTraversal(root.left)+self.preorderTraversal(root.right)#给定二叉树的前序遍历和中序遍历，
系统 2019-09-27 17:49:30 2094
理解一个算法最快，最深刻的做法，我觉着可能是自己手动实现，虽然项目中不用自己实现，有已经封装好的算法库，供我们调用，我觉着还是有必要自己亲自实践一下。这里首先说明一下，python这种动态语言，对不熟悉的人可能看着比较别扭，不像java那样参数类型是固定的，所以看着会有些蛋疼。这里环境用的是python2.7。classMessage:#commandMSG_ACCEPTOR_AGREE=0#追随者约定MSG_ACCEPTOR_ACCEPT=1#追随者接受
系统 2019-09-27 17:49:27 2094
python：如何将excel文件转化成CSV格式importpandasaspddata=pd.read_excel('123.xls','Sheet1',index_col=0)data.to_csv('data.csv',encoding='utf-8')将Excel文件转为csv文件的python脚本#!/usr/bin/envpython__author__="lrtao2010"'''Excel文件转csv文件脚本需要将该脚本直接放到要转换的E
系统 2019-09-27 17:48:54 2094
python基础学习笔记（十）2013-05-0800:30虫师阅读(...)评论(...)编辑收藏魔法方法、属性------------------------准备工作为了确保类是新型类，应该把_metaclass_=type入到你的模块的最开始。classNewType(Object):mor_code_hereclassOldType:mor_code_here在这个两个类中NewType是新类，OldType是属于旧类，如果前面加上_metacla
系统 2019-09-27 17:48:53 2094
numpy.ptp()是计算最大值与最小值差的函数，用法如下：importnumpyasnpa=np.array([np.random.randint(0,20,5),np.random.randint(0,20,5)])print('原始数据\n'a)print('对所有数据计算\n',a.ptp())print('axis=0,按行方向计算，即每列\n',a.ptp(axis=0))#按行方向计算，即每列print('axis=1,按列方向计算，即每行
系统 2019-09-27 17:48:43 2094
URL提交是百度提供的一个站长工具，用于给站长提供手工收录某些URL的接口，但是该接口有验证码识别部分，比较难弄。所以编写了如下程序进行验证码自动识别：主要思路获取多个验证码，提交到http://lab.ocrking.com/进行多次识别，然后计算每个验证码图片识别出来的字母或数字进行统计，得出统计率最高的即为验证码。复制代码代码如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importrequestsimportt
系统 2019-09-27 17:48:10 2094
推荐系统中经常需要处理类似user_id,item_id,rating这样的数据，其实就是数学里面的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来解决这个问题，但scipy.sparse有很多问题不太合用：1、不能很好的同时支持data[i,...]、data[...,j]、data[i,j]快速切片；2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。要支持data[i,...]、data[...,j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了
系统 2019-09-27 17:48:09 2094
1.函数的动态参数1.1*args位置参数动态传参defchi(*food):print("我要吃",food)chi("大米饭","小米饭")结果:我要吃('大米饭','小米饭')#多个参数传递进去.收到的内容是元组tuple1.2**kwargs关键字参数动态传参deffunc(**kwargs):print(kwargs)func(a=1,b=2,c=3)func(a=1,b=2)结果:{'a':1,'b':2,'c':3}{'a':1,'b':2}
系统 2019-09-27 17:47:53 2094
好程序员Python学习路线分享实现快速排序算法，快速排序算法是一种基于交换的高效的排序算法，由C.R.A.Hoare于1962年提出，是一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divideandconqueralgorithm)。分治法的基本思想将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题，然后将这些子问题的解组合为原问题的解。快速排序的基本思想先找到一个基准点（一般指数组的中部），然后数组被该基准点分为
系统 2019-09-27 17:47:30 2094
