一、如何实现可迭代对象和迭代器对象？实际案例某软件要求从网络抓取各个城市气味信息，并其次显示：北京：15~20天津：17~22长春：12~18......如果一次抓取所有城市天气再显示，显示第一个城市气温时，有很高的延时，并且浪费存储空间，我们期望以用时访问的策略，并且把所有城市气温封装到一个对象里，可用for语句进行迭代，如何解决？解决方案实现一个迭代器对象Weatherlterator,next方法每次返回一个城市气温，实现一个可迭代对象Weather
系统 2019-09-27 17:46:12 1997
最近学习python的时候发现python2的版本和python3的版本不兼容，python2使用的版本只是开发者还在维护，python3的版本性能会更好，使用的人也更多，所以还是选择将python升级到3.x版本。本人使用的是macos的系统，系统版本是10.13.6，首先查看一下系统自带的python版本。～python-V显示python的版本是Python2.7.10下面使用升级操作～brewupdatepython...最近学习python的时候
系统 2019-09-27 17:46:10 1997
数据流转过程除了在类中可以写这种函数之外，在类中还可以写别的函数，延续上一讲的例子：复制代码代码如下:#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8classPerson:def__init__(self,name,lang="golang",website="www.google.com"):self.name=nameself.lang=langself.website=websiteself.email="qiwsir@gmail
系统 2019-09-27 17:46:02 1997
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 1997
本文定位：已将CPU历史数据存盘，等待可视化进行分析，可暂时没有思路。前面一篇文章（//www.jb51.net/article/61956.htm）提到过在linux下如何用python将top命令的结果进行存盘，本文是它的后续。python中我们可以用matplotlib很方便的将数据可视化，比如下面的代码：复制代码代码如下:importmatplotlib.pyplotaspltlist1=[1,2,3]list2=[4,5,9]plt.plot(l
系统 2019-09-27 17:45:54 1997
概述如果程序处理的数据比较多、比较复杂，那么在程序运行的时候，会占用大量的内存，当内存占用到达一定的数值，程序就有可能被操作系统终止，特别是在限制程序所使用的内存大小的场景，更容易发生问题。下面我就给出几个优化Python占用内存的几个方法。说明：以下代码运行在Python3。举个栗子我们举个简单的场景，使用Python存储一个三维坐标数据，x,y,z。Dict使用Python内置的数据结构Dict来实现上述例子的需求很简单。>>>ob={'x':1,'y
系统 2019-09-27 17:45:34 1997
CentOS6.5升级Python2.7版概要CentOS6.5中预安装了Python-2.6.6，其比较新的Python-2.7.9(CentOS7预装版本)主要区别在于新版本的Python导入了更丰富的模块功能。对于初学者而言这一般不会有太大的影响，相对而言这些新模块在某些特定的编译环境下却是不可或缺的。例如：使用Devstackall-in-one模式进行安装OpenStack开发调试平台，需要Python-2.7及以上的支持，这样可以省去很多缺失模
系统 2019-09-27 17:38:30 1997
示例一#coding=UTF-8importsysimportMySQLdbimporttimereload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')defconnectDemo():returnMySQLdb.Connection("127.0.0.1","root","root","demo",3306,charset="utf8")if__name__=='__main__':begin=time.time()conn=
系统 2019-09-27 17:37:59 1997
GIL在Python中,由于历史原因(GIL),使得Python中多线程的效果非常不理想.GIL使得任何时刻Python只能利用一个CPU核,并且它的调度算法简单粗暴:多线程中,让每个线程运行一段时间t,然后强行挂起该线程,继而去运行其他线程,如此周而复始,直到所有线程结束.这使得无法有效利用计算机系统中的"局部性",频繁的线程切换也对缓存不是很友好,造成资源的浪费.据说Python官方曾经实现了一个去除GIL的Python解释器,但是其效果还不如有GIL
系统 2019-09-27 17:37:58 1997
主要使用json模块，直接导入importjson即可。小例子如下：#coding=UTF-8importjsoninfo={}info["code"]=1info["id"]=1900info["name"]='张三'info["sex"]='男'list=[info,info,info]data={}data["code"]=1data["id"]=1900data["name"]='张三'data["sex"]='男'data["info"]=inf
系统 2019-09-27 17:37:45 1997
