但还有另外一个问题-你以为你修改了某个变量，其实，被frommoduleimport*后的那个并没有被更新，非常危险，因为程序有可能还可以正常运行，只不过结果错了，到了production才被发现就比较惨了。举个例子：你定义了一些变量在base模块中：#referencedatatypeclassDemo:def__init__(self,name):self.name=namedemo=Demo('Demo')#primitivetypefoo=1然后在
系统 2019-09-27 17:47:18 2135
安装依赖1）下载安装opencv-2.4.9，并将cv2.pyd拷贝到python安装目录的site-package下2）pipinstallnumpy3）pipinstallaircv准备一张原图和截图原图截图代码importcv2importaircvasac#printcircle_center_posdefdraw_circle(img,pos,circle_radius,color,line_width):cv2.circle(img,pos,c
系统 2019-09-27 17:46:23 2135
#!/usr/bin/envpython#coding:utf8importos,sysimportmd5,tabfrommysql_co.my_dbimportset_mysqlfromssh_co.ssh_connectimportsshdfromssh_co.cfg.configimportssh_message,item_pathfromfileimportfindfiledefmy_mysql():db_file={}my_connect=set
系统 2019-09-27 17:45:42 2135
关于@property装饰器在Python中我们使用@property装饰器来把对函数的调用伪装成对属性的访问。那么为什么要这样做呢？因为@property让我们将自定义的代码同变量的访问/设定联系在了一起，同时为你的类保持一个简单的访问属性的接口。举个栗子，假如我们有一个需要表示电影的类：classMovie(object):def__init__(self,title,description,score,ticket):self.title=title
系统 2019-09-27 17:38:41 2135
最近想用python对数据集进行数据预处理，想要分析系统调用之间的关系。初步想法是利用n-gram方法，因此查询到了python的sklearn中有一个CountVectorizer方法可以使用，在这里介绍一下这个函数的使用方法，以及其输出的相关含义。0x01输入及输出fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#fromsklearn.feature_extraction.textimp
系统 2019-09-27 17:56:24 2134
本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例，分享给大家供大家参考。具体分析如下：python的锁可以独立提取出来复制代码代码如下:mutex=threading.Lock()#锁的使用#创建锁mutex=threading.Lock()#锁定mutex.acquire([timeout])#释放mutex.release()锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout，则在超时后通
系统 2019-09-27 17:54:53 2134
uwsg基础配置[uwsgi]#当前文件所处的文件夹chdir=%dproject_name=%cuser=@(exec://whoami)virtualenv=/home/keithl/workdir/python/pyenv/%(project_name)#loadaWSGImodulewsgi-file=wsgi_admin_handler.pymaster=true#setthesocketlistenqueuesizelisten=100#本机内
系统 2019-09-27 17:53:47 2134
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 2134
随机森林是一种集成学习方法，基本思想是把几棵不同参数的决策树（参考：Python+sklearn决策树算法使用入门）打包到一起，每棵决策树单独进行预测，然后计算所有决策树预测结果的平均值（适用于回归分析）或所有决策树“投票”得到最终结果（适用于分类）。在随机森林算法中，不会让每棵树都生成最佳的节点，而是在每个节点上随机选择一个特征进行分裂。扩展库sklearn在ensemble模块中提供了随机森林分类器RandomForestClassifier和随机森林
系统 2019-09-27 17:52:35 2134
什么是爬虫爬虫就是通过编写程序模拟浏览器上网，然后让其去互联网上抓取数据的过程。爬虫的分类1.通用爬虫：通用爬虫是搜索引擎（Baidu、Google、Yahoo等）“抓取系统”的重要组成部分。主要目的是将互联网上的网页下载到本地，形成一个互联网内容的镜像备份。简单来讲就是尽可能的；把互联网上的所有的网页下载下来，放到本地服务器里形成备分，在对这些网页做相关处理(提取关键字、去掉广告)，最后提供一个用户检索接口。搜索引擎如何抓取互联网上的网站数据？门户网站主
系统 2019-09-27 17:52:22 2134
numpy中的random模块有多个函数用于生成不同类型的随机数，常见的有uniform、rand、random、randint、random_interges下面介绍一下各自的用法1、np.random.uniform的用法np.random.uniform(low=0.0,high=1.0,size=None)作用：可以生成[low,high)中的随机数，可以是单个值，也可以是一维数组，也可以是多维数组参数介绍：low:float型，或者是数组类型的，
系统 2019-09-27 17:52:05 2134
...........做了一个学生信息管理的简单数据库程序，写了一点简单的UI界面，功能不是很强大，代码组织也很不科学，洋洋洒洒竟然写了700多行.......分享出来，一起学习/**********************************@author:CSDN@WilliamCode@E-mail:1327804001@qq.com@date:2019-01-09@AllRightsReserved@@专业程序员，精通C,Python,Java
系统 2019-09-27 17:47:33 2134
有时你需临时搭建一个简单的WebServer，但你又不想去安装Apache、Nginx等这类功能较复杂的HTTP服务程序时。这时可以使用Python内建的SimpleHTTPServer模块快速搭建一个简单的HTTP服务器。SimpleHTTPServer模块可以把你指定目录中的文件和文件夹以一个简单的Web页面的方式展示出来。假设我们需要以Web方式共享目录/Users/Mike/Docker，只需要以下这个命令行就可以轻松实现：$cd/Users/M
系统 2019-09-27 17:47:02 2134
python中正则表达式使用文章目录python中正则表达式使用一、简介二、使用2.1常用规则2.1.1正则表达式字符串写法2.1.2常用匹配规则2.1.3贪婪与非贪婪匹配2.2常用方法2.2.1编译2.2.2匹配2.2.3查找2.2.4替换2.2.5切分2.3分组2.3.1分组使用2.3.2指定分组不捕获2.3.3分组特殊规则2.4断言一、简介这里介绍python中的正则表达式使用，包含正则表达式常用规则、常用方法、贪婪与非贪婪匹配、分组、断言等操作。二
系统 2019-09-27 17:46:46 2134
原文链接：https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=cxrsPython又上热搜了！”，最近笔者在逛脉脉时，发现这样的一条信息：看完后，我相信大家和我一样，what，Python这么时候值钱了？本篇文章，我将帮大家搞定两大疑问：1.Python岗究竟值多少钱？50K是常态还是凤毛菱角？2.面试阿里Python岗，哪些问题最常问？（据说BAT都在考）同时带你揭开阿里面试流程、以及面试题目！现状揭秘：Pyt
系统 2019-09-27 17:46:45 2134
