一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1824
简单的说，Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。学习曲线低，非专业人士也能上手开源系统，拥有强大的生态圈解释型语言，完美的平台可移植性支持面向对象和函数式编程能够通过调用C/C++代码扩展功能代码规范程度高，可读性强目前几个比较流行的领域，Python都有用武之地。云基础设施-Python/Java/GoDevOps-Python/Shell/Ruby/Go网络爬虫-Python/PHP/C++数据分析挖掘-Python/R/Scala
系统 2019-09-27 17:49:25 1824
文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书1.引言众所周知，Python语言简单、易学、开源、具有丰富的库，Python的第一个编译器是用C语言实现的。但Python的缺点也非常明显，最让人诟病的就是Python的性能问题。因此，为了提高程序的运行效率，通常会将程序的关键部分使用C或C++重写，编译成动态链接库，然后在Python（CPython）中进行调用。运行环境：Ubuntu16.04、Python2.7、Python3.5。
系统 2019-09-27 17:49:17 1824
对于Linux用户来说，命令行的名声相当的高。不像其他操作系统，命令行是一个可怕的命题，但是对于Linux社区中那些经验丰富的大牛，命令行却是最值得推荐鼓励使用的。通常，命令行对比图形用户界面，更能提供更优雅和更高效的解决方案。命令行伴随着Linux社区的成长，UNIXshells，例如bash和zsh，已经成长为一个强大的工具，也是UNIXshell的重要组成部分。使用bash和其他类似的shells，可以得到一些很有用的功能，例如，管道，文件名通配符和
系统 2019-09-27 17:49:16 1824
有一些任务，可能事先需要设置，事后做清理工作。对于这种场景，Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理，你需要获取一个文件句柄，从文件中读取数据，然后关闭文件句柄。如果不用with语句，代码如下：file=open("/tmp/foo.txt")data=file.read()file.close()这里有两个问题。一是可能忘记关闭文件句柄；二是文件读取数据发生异常，没有进行任何处理。下面是处理异常的加强版本：file
系统 2019-09-27 17:48:03 1824
max()方法返回其参数最大值：最接近正无穷大的值。语法以下是max()方法的语法：max(x,y,z,....)参数x--这是一个数值表达式。y--这也是一个数值表达式。z--这是一个数值表达式。返回值此方法返回其参数的最大值。例子下面的例子显示了max()方法的使用。#!/usr/bin/pythonprint"max(80,100,1000):",max(80,100,1000)print"max(-20,100,400):",max(-20,100
系统 2019-09-27 17:47:38 1824
原文链接：https://www.bagevent.com/event/5396631作者|天元浪子来源|CSDN博客手头有109张头部CT的断层扫描图片，我打算用这些图片尝试头部的三维重建。基础工作之一，就是要把这些图片数据读出来，组织成一个三维的数据结构（实际上是四维的，因为每个像素有RGBA四个通道）。这个数据结构，自然是numpy的ndarray对象，读取图像文件我习惯使用PIL。因此，需要导入两个模块：1importnumpyasnp2fromP
系统 2019-09-27 17:47:36 1824
前言项目中大量用到图片加载，由于图片太大，加载速度很慢，因此需要对文件进行统一压缩一：导入包fromPILimportImageimportos二：获取图片文件的大小defget_size(file):#获取文件大小:KBsize=os.path.getsize(file)returnsize/1024三：拼接输出文件地址defget_outfile(infile,outfile):ifoutfile:returnoutfiledir,suffix=os.
系统 2019-09-27 17:46:02 1824
相对来说python对字符串的处理是比较高效的，方法也有很多。其中maketrans和translate两个方法被应用的很多，本文就针对这两个方法的用法做一总结整理。首先让我们先回顾下这两个方法：①s.translate(table,str)对字符串s移除str包含的字符，剩下的字符串按照table里的字符映射关系替换。table可以理解为转换表，比较'a'->'A','b'->'B'.②tabel=string.maketrans('s1','s2')s
系统 2019-09-27 17:45:59 1824
Python数据结构与算法（几种排序）数据结构与算法（Python）冒泡排序冒泡排序（英语：BubbleSort）是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。冒泡排序算法的运作如下：比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。对每一对相邻元素
系统 2019-09-27 17:45:58 1824
