摘要在这篇文章里，我将以反模式的角度来直接讨论Django的低级ORM查询方法的使用。作为一种替代方式，我们需要在包含业务逻辑的模型层建立与特定领域相关的查询API，这些在Django中做起来不是非常容易，但通过深入地了解ORM的内容原理，我将告诉你一些简捷的方式来达到这个目的。概览当编写Django应用程序时，我们已经习惯通过添加方法到模型里以此达到封装业务逻辑并隐藏实现细节。这种方法看起来是非常的自然，而且实际上它也用在Django的内建应用中。>>>
系统 2019-09-27 17:49:03 1835
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 1835
>>>lst=['x'forninrange(5)]>>>print(lst)['x','x','x','x','x']>>>lst=['z']*5>>>print(lst)['z','z','z','z','z']>>>lst=[0]*3>>>print(lst)[0,0,0]
系统 2019-09-27 17:48:48 1835
我们知道Python3.x引入了新的字符串格式化语法。不同于Python2.x的复制代码代码如下:"%s%s"%(a,b)Python3.x是复制代码代码如下:"{0}{1}".format(a,b)今天我在用MySQLdb时，需要用带参数的复制代码代码如下:cursor.execute(sql,param)语句来完成SQL操作。被其他文章的陈旧说法给误导，用了复制代码代码如下:cursor.execute('insertintotestvalues(%s
系统 2019-09-27 17:48:45 1835
磨刀不误砍柴工，先罗列下手头上的资源：Python编程无师自通Python-100-Days_jb51python从入门到精通视频（全60集）自学的书籍按照先后顺序阅读学习：《Python简明教程》。这是一本言简意赅的Python入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。廖雪峰编写的《Python教程》。教程涵盖了Python知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有
系统 2019-09-27 17:48:27 1835
python解释器运行代码的流程启动python解释器(相当于文本编辑器)打开文件,显示这个字符并检查语法(涉及字符编码,a=1只是一个很普通的字符)解释字符(涉及字符编码,再去内存空间生成一个a=1的变量)python2用的是ascii,python3默认是utf8读取字符#coding:gbk会告诉python3解释器用gbk编码读取字符python3(了解)你看到的其实是unicode但是终端帮你把这个unicode的0和1做一个转换,从unicod
系统 2019-09-27 17:48:12 1835
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 1835
本文实例讲述了python读写excel文件操作。分享给大家供大家参考，具体如下：对excel文件的操作，python有第三方的工具包支持,xlutils,在这个工具包中包含了xlrd,xlwt等工具包.利用这些工具，可以方便的对excel进行操作。1.下载xlutils:http://pypi.python.org/pypi/xlutils2.安装,解压下载文件之后，可以pythonsetup.pyinstall3.应用(生成EXCEL,遍历EXCEL,
系统 2019-09-27 17:47:52 1835
作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如pl
系统 2019-09-27 17:47:45 1835
下面仅以多线程为例：首先需要明确几个概念：知识点一：当一个进程启动之后，会默认产生一个主线程，因为线程是程序执行流的最小单元，当设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在python中，默认情况下（其实就是setDaemon(False)），主线程执行完自己的任务以后，就退出了，此时子线程会继续执行自己的任务，直到自己的任务结束，例子见下面一。知识点二：当我们使用setDaemon(True)方法，设置子线程为守护线程时，主线程一旦执行结束，则全部线程全部被
系统 2019-09-27 17:47:34 1835
