最近在做游戏服务分层的时候，一直想把mysql的访问独立成一个单独的服务DBGate，原因如下:请求收拢到DBGate，可以使DBGate变为无状态的，方便横向扩展当请求量或者存储量变大时，mysql需要做分库分表，DBGate可以内部直接处理，外界无感知通过restful限制对数据请求的形式，仅支持简单的get/post/patch/put进行增删改查，并不支持复杂查询。这个也是和游戏业务的特性有关，如果网站等需要复杂查询的业务，对此并不适合DBGate
系统 2019-09-27 17:52:45 2136
我想使用python的第三方库，但是我的IDE给我一个错误代码：D:\untitled\venv\Scripts\python.exe"D:/pycode/venv/sxsxsxsxs.py"Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\untitled\venv\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py",line597,inurlopenself._prepare_proxy(
系统 2019-09-27 17:52:39 2136
最近学习了python基础，写一下3大排序练练手：复制代码代码如下:'''Createdon2013-8-23@author:codegeek'''//冒泡排序defbubble_sort(seq):foriinrange(len(seq)):forjinrange(i,len(seq)):ifseq[j]
系统 2019-09-27 17:52:28 2136
本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法。分享给大家供大家参考，具体如下：一介绍pandas（PythonDataAnalysisLibrary）是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。pandas主要提供了3种数据结构：1）Series，带标签的一维数组。2）DataFrame，带标签且大小可变的二维表格结构。
系统 2019-09-27 17:52:24 2136
1.常用模块#连接数据库connect()函数创建一个新的数据库连接对话并返回一个新的连接实例对象PG_CONF_123={'user':'emma','port':123,'host':'192.168.1.123','password':'emma','database':'dbname'}conn=psycopg2.connect(**PG_CONF_123)#打开一个操作整个数据库的光标连接对象可以创建光标用来执行SQL语句cur=conn.cur
系统 2019-09-27 17:52:21 2136
#下载一个网页importrequestsimportreurl='https://www.biquge5200.cc/14_14621/'#模拟浏览器发送http请求response=requests.get(url)#编码方式response.encoding='utf-8',如果下载下来的网页内容有中文乱码现象就需要加上这一句话#网页源码html=response.text#[0]取列表下第0个元素.#eg:title的输出结果为：['斗神狂飙无弹窗
系统 2019-09-27 17:52:18 2136
glob模块说明：1、glob是python自己带的一个文件操作相关模块，用它可以查找符合自己目的的文件，就类似于Windows下的文件搜索，支持通配符操作*、?、[]这三个通配符，*代表0个或多个字符，?代表一个字符，[]匹配指定范围内的字符，如[0-9]匹配数字。glob.glob("字符串+通配符")该方法返回指定路径所有匹配的文件的列表，该方法需要一个参数用来指定匹配的路径字符串（本字符串可以为绝对路径也可以为相对路径），其返回的文件名只包括当前目
系统 2019-09-27 17:52:15 2136
Python3快速入门（三）——Python3标准数据类型一、Python3标准数据类型Python3中有六种标准数据类型：A、Number（数字）B、String（字符串）C、List（列表）D、Tuple（元组）E、Set（集合）F、Dictionary（字典）Python3的六种标准数据类型中，Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）是不可变的，List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）是可变的。二、数字类
系统 2019-09-27 17:50:27 2136
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 17:50:15 2136
由于工作需要本文主结合了excel表格，对表格中的ssh密码进行批量修改以下是详细代码（python3）：'''遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：857662006寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！'''#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importparamikoimportsocketimportpandasaspddefdemo(Ip,us
系统 2019-09-27 17:48:19 2136
