记得以前曾经有网友跟我们讨论有关EasyJWeb的效率问题，大致意思是EasyJWeb用得少，没有经过成熟项目的考验，而struts应用案例比较多，所以用起更放心。我的看法是，EasyJWeb只是一个MVC框架，在一个J2EE应用中，MVC部分所承担的任务是比较少的，真正影响系统性能的是系统中间层，即业务逻辑层与数据持久层。因此，有人问我，EasyJWeb及EasyDBO能否放心用于正式的商业项目中，我曾经的回答是：由于两个项目都是测试阶段，不建议使用，E
系统 2019-08-12 01:32:29 2287
使用钩子在程序中使用钩子库引用usingSystem.Runtime.InteropServices;DLL模块使用钩子首先必须知道一个比较重要的知识。也就是系统全局钩子必须将钩子代码放置在一个单独的DLL中。该DLL加载后会将代码嵌入其他应用程序的进程中，从而实现获取全局的鼠标键盘信息。因此，想要在C#中使用钩子函数的话，首先花一点功夫自己写一个DLL是一个不错的想法。即使你用的钩子不需要DLL，对于你以后增加功能只会更方便:-)DLL模块的基本实现(C
系统 2019-08-12 01:31:46 2287
一背景信息最近在运行python程序的过程中，无意遇到了这个一个问题，在同事那边一直执行ok的程序，到我这里怎么都有个错误，当初报的错误是这样的：FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'ui.qss'意思是程序种找不到这个文件，通过查看代码，程序中是存在这个文件的。看来是代码有问题，经过几番定位，我终于找到问题了，是我执行代码的时候，实在文件外边执行的，可是，代码中用到了一个相对路径，所以说会上报这
系统 2019-09-27 17:57:30 2286
对于每一个学习Python的同学，想必对@符号一定不陌生了，正如你所知，@符号是装饰器的语法糖，@符号后面的函数就是我们本文的主角：装饰器。装饰器放在一个函数开始定义的地方，它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调用这个函数的时候，第一件事并不是执行这个函数，而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子，这顶帽子我们称之为装饰器。曾经我在刚转行做程序员时的一次的面试中，被面试官问过这样的两个问题：1、你都用过装饰器实现过什么样的功
系统 2019-09-27 17:55:11 2286
Python面向对象编程——属性查找与绑定方法一、属性查找类有两种属性：数据属性和函数属性。1、类的数据属性是所有对象共享的#类的数据属性是所有对象共享的,id都一样print(id(OldboyStudent.school))print(id(s1.school))#4377347328print(id(s2.school))#4377347328print(id(s3.school))#43773473282、类的函数属性是绑定给对象用的，称为绑定到对
系统 2019-09-27 17:53:57 2286
python标准库包含于日期（date）和时间（time）数据的数据类型，datetime、time以及calendar模块会被经常用到。datetime以毫秒形式存储日期和时间，datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差。下面我们先简单的了解下python日期和时间数据类型及工具给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta，会产生一个新的对象fromdatetimeimportdatetimefromda
系统 2019-09-27 17:51:56 2286
本文定位：想通过python调用top命令获取cpu使用率但暂时没有思路的情况。如果单纯为了获得cpu的利用率，通过top命令重定向可以轻松实现，命令如下：复制代码代码如下:top-bi>cpuHistory.log或复制代码代码如下:top-bi|teecpuHistory.log这个就不解释了，不懂的朋友查询下top的帮助文档。这里要实现的是通过python调用top命令，并获得cpu的利用率信息。用过popen的朋友很快就能想到类似如下的代码（这个是
系统 2019-09-27 17:51:42 2286
python解析网页，无出BeautifulSoup左右，此是序言安装BeautifulSoup4以后的安装需要用eazy_install，如果不需要最新的功能，安装版本3就够了，千万别以为老版本就怎么怎么不好，想当初也是千万人在用的啊。安装很简单复制代码代码如下:$wget"http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/download/3.x/BeautifulSoup-3.2.1.tar.gz"$tarzx
系统 2019-09-27 17:51:29 2286
数据聚合与分组处理——数据聚合、分组运算与转换、透视表与交叉表代码#-*-coding:utf-8-*-from__future__importdivisionfromnumpy.randomimportrandnimportnumpyasnpimportosimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(12345)plt.rc('figure',figsize=(10,6))frompandasimportSeri
系统 2019-09-27 17:50:37 2286
有时候需要比较大的计算量，这个时候Python的效率就很让人捉急了，此时可以考虑使用numba进行加速，效果提升明显~(numba安装貌似很是繁琐，建议安装Anaconda，里面自带安装好各种常用科学计算库）fromnumbaimportjit@jitdeft(count=1000):total=0foriinrange(int(count)):total+=ireturntotal测试效果：（关于__wrapped__见我的博文：浅谈解除装饰器作用（py
系统 2019-09-27 17:50:24 2286
