上一次说到发送命令给浏览器对象打开网页显示，但还没有分析它是怎么实现的，现在就来分析这方面的内容，如下：#001voidBrowser::ExecuteCommand(intid){#002if(!IsCommandEnabled(id)){#003NOTREACHED()<
系统 2019-08-12 01:31:40 2331
Python中的sys模块极为基础而重要，它主要提供了一些给解释器使用（或由它维护）的变量，以及一些与解释器强交互的函数。本文将会频繁地使用该模块的getsizeof()方法，因此，我先简要介绍一下：该方法用于获取一个对象的字节大小（bytes）它只计算直接占用的内存，而不计算对象内所引用对象的内存这里有个直观的例子：importsysa=[1,2]b=[a,a]#即[[1,2],[1,2]]#a、b都只有两个元素，所以直接占用的大小相等sys.getsi
系统 2019-09-27 17:55:36 2330
原因1:导入包中没有__init__文件,无法被识别为python包原因2:在main主函数中使用了相对导入,Python是不支持常规相对导入形式(from..importxxx)原因1好解决,原因2解决方式如下:在main主函数中使用sys.path.append()进行导入:importosimportsyssys.path.append(os.path.abspath('../XXX'))importxxuif__name__=='__main__'
系统 2019-09-27 17:54:52 2330
数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题，当不同的特征成列在一起的时候，由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况，这个时候我们需要做的就是对抽取出来的featuresvector进行归一化处理，以保证每个特征被分类器平等对待。下面我描述几种常见的NormalizationMethod，并提供相应的python实现（其实很简单）：1、(0,1)标准化：这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历featurevecto
系统 2019-09-27 17:53:19 2330
目录：1、%用法2、format用法一、%用法1、整数的格式化%o——oct八进制%d——dec十进制%x——hex十六进制例>>>print('%o'%20)24>>>print('%d'%20)20>>>print('%x'%20)142、浮点数的格式化%e——保留小数点后面六位有效数字，指数形式输出%.3e，保留3位小数位，使用科学计数法%f——保留小数点后面六位有效数字%.3f，保留3位小数位%g——在保证六位有效数字的前提下，使用小数方式，否则使
系统 2019-09-27 17:52:22 2330
写的dht协议搜索的程序，这几天优化了一下发现速度确实快了好多。但是出现了一个新的问题，内存直接飙升，我开了十个爬虫占用内存800m。开始我以为是节点太多了，找了几个小问题修改一下，发现没用。后来就到网上查找python内存分析的工具，查了一点资料发现python有个meliae库操作非常方便，就使用分析了一下，发现不是节点太多的原因00,是保存发送的t_id，用来标示返回的消息是那个发出的一个字典过大了。从分析的结果非常容易的定位了某个对象的数量和大小，
系统 2019-09-27 17:52:11 2330
列表中的元素是有自己明确的“位置”的，所以即使看似相同的元素，只要在列表所处的位置不同，它们就是两个不同的列表。而字典相比起来就显得随和很多，调动顺序也不影响。因为列表中的数据是有序排列的，而字典中的数据是随机排列的。列表有序，要用偏移量定位；字典无序，便通过唯一的键来取值列表可嵌套其他列表和字典，字典也可嵌套其他字典和列表。如何取到最后的小芳列表与字典嵌套取数关键看最外面的是[]还是{}一个列表需要用中括号[]把里面的各种数据框起来，里面的每一个数据叫作
系统 2019-09-27 17:49:33 2330
从事API相关的工作很有挑战性，在高峰期保持系统的稳定及健壮性就是其中之一，这也是我们在Mailgun做很多压力测试的原因。这么久以来，我们已经尝试了很多种方法，从简单的ApacheBench到复杂些的自定义测试套。但是本贴讲述的，是一种使用python进行“快速粗糙”却非常灵活的压力测试的方法。使用python写HTTP客户端的时候，我们都很喜欢用Requestslibrary。这也是我们向我们的API用户们推荐的。Requests很强大，但有一个缺点，
系统 2019-09-27 17:49:27 2330
1、django新建项目后会创建settings.py文件，此文件里默认配置了sqllite数据库，原始代码如下：#DATABASES={#'default':{#'ENGINE':'django.db.backends.sqlite3',#'NAME':os.path.join(BASE_DIR,'db.sqlite3'),#}#}2、我们需要将默认配置修改为mysqlDATABASES={'default':{'ENGINE':'django.db.b
系统 2019-09-27 17:49:18 2330
目录一、概要二、导学三、实践能力一、概要从数据处理到人工智能实例15-霍兰德人格分析雷达图从Web解析到网络空间从人机交互到艺术设计实例16-玫瑰花绘制二、导学纵览Python计算生态，看见更大的世界三、实践能力初步编写带有计算生态的复杂程序
系统 2019-09-27 17:49:17 2330
