最近被多线程给坑了下，没意识到类变量在多线程下是共享的，还有一个就是没意识到内存释放问题，导致越累越大1.python类变量在多线程情况下的是共享的2.python类变量在多线程情况下的释放是不完全的3.python类变量在多线程情况下没释放的那部分内存是可以重复利用的importthreadingimporttimeclassTest:cache={}@classmethoddefget_value(self,key):value=Test.cache.
系统 2019-09-27 17:48:22 1865
API:statuses/public_timeline返回最新的200条公共微博，返回结果非完全实时CODE:#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2014-7-3@author:guaguastd@name:statuses_public_timeline.py'''defpublic_timeline(weibo_api,count):#public_timeline=weibo_api.st
系统 2019-09-27 17:48:06 1865
问题定义一个int型的一维数组，包含40个元素，用来存储每个学员的成绩，循环产生40个0~100之间的随机整数，(1)将它们存储到一维数组中，然后统计成绩低于平均分的学员的人数，并输出出来。(2)将这40个成绩按照从高到低的顺序输出出来。解决（python）#!/usr/binpython#coding:utf-8from__future__importdivision#实现精确的除法，例如4/3=1.333333importrandomdefmake_s
系统 2019-09-27 17:47:43 1865
本人python新手，使用的环境是python2.7，勿喷复制代码代码如下:#-*-coding:utf8-*-importrandomimportstringimportsysreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf8")defrandom_number():pwnumber=input("请输入需要密码个数：")pwlength=input("请输入需要密码长度：")ifpwlength<=10:foriinrang
系统 2019-09-27 17:47:14 1865
importosimportsysimportstring#以指定模式打开指定文件，获取文件句柄defgetFileIns(filePath,model):print("打开文件")print(filePath)print(model)returnopen(filePath,model)#获取需要处理的文件defgetProcFile(path):returnos.listdir(path)#判断是否满足某个条件，如果满足则执行defisTrue(outF
系统 2019-09-27 17:47:04 1865
本文所述实例为Python处理文本文件并生成指定格式文件的方法，具体实现功能代码如下所示：importosimportsysimportstring#以指定模式打开指定文件，获取文件句柄defgetFileIns(filePath,model):print("打开文件")print(filePath)print(model)returnopen(filePath,model)#获取需要处理的文件defgetProcFile(path):returnos.l
系统 2019-09-27 17:47:04 1865
mydict={'Li':['M',7],'Zhang':['E',2],'Wang':['P',3],'Du':['C',2],'Ma':['C',9],'Zhe':['H',7]}res=sorted(mydict.items(),key=lambdax:x[1][1])#根据value结构[m,n]中n的值进行排序print(res)#输出#[('Zhang',['E',2]),('Du',['C',2]),('Wang',['P',3]),('Li
系统 2019-09-27 17:46:52 1865
mktime()方法是localtime()反函数。它的参数是struct_time或全9元组，它返回一个浮点数，为了兼容时time()。如果输入值不能表示为有效的时间，那么OverflowError或ValueError错误将被引发。Syntax以下是mktime()方法的语法：time.mktime(t)参数t--这是struct_time或满9元组。返回值此方法返回一个浮点数，对于兼容性time()。例子下面的例子显示了mktime()方法的使用。#
系统 2019-09-27 17:46:39 1865
1.从集合中取出最大或最小N个元素importheapqnums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]print(heapq.nlargest(3,nums))#输出[42,37,23]print(heapq.nsmallest(3,nums))#输出[-4,1,2]也支持其他参数支持更为复杂的数据结构portfolio=[{'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},{'name':'AAPL',
系统 2019-09-27 17:46:30 1865
本文实例讲述了python使用Image处理图片常用技巧。分享给大家供大家参考。具体分析如下：使用python来处理图片是非常方便的，下面提供一小段python处理图片的代码，需要安装图像处理工具包PIL(PythonImageLibrary)。#coding=utf-8importImageimporturllib2importStringIOimportos#改变图片大小defresize_img(img_path):try:img=Image.ope
系统 2019-09-27 17:46:08 1865
一、建立虚拟环境pipinstallvirtualenv要使用Django，首先要建立一个虚拟工作环境。我们先为项目建立一个文件夹learn，在文件夹中打开命令行（shift+右击），来建立另一个虚拟环境。如果使用的是python3，可使用如下命令来创建：python-mvenvl_env这里运行模块venv，用它来创建一个名为l_env的虚拟环境，此时learn文件夹中会多出来一个l_env的文件夹。如果上述成功了，则跳转到三、激活虚拟环境，否则跳转二、
系统 2019-09-27 17:45:42 1865
1.简介celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列。它侧重于实时操作，但对调度支持也很好。celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务。celery是用Python编写的，但该协议可以在任何语言实现。它也可以与其他语言通过webhooks实现。建议的消息代理RabbitMQ的，但提供有限支持Redis,Beanstalk,MongoDB,CouchDB,，和数据库（使用SQLAlchemy的或Django的ORM）。celer
系统 2019-09-27 17:38:47 1865
IPython+ptpython，完美体验首先是安装pipinstallipythonptpython然后使用ptipython有什么好处1.IPython是非常强大的Python增强工具2.ptpython提供了类似IDE的自动补全功能3.当你在命令行输入pyipython时，便结合了这两者的功能，无比强大！virtualenv+virtualenvwrapper，轻松创建隔离环境首先安装pipinstallvirtualenvwrapper（会自动把v
系统 2019-09-27 17:38:45 1865
基础REST定义了一组体系架构原则，您可以根据这些原则设计以系统资源为中心的Web服务，包括使用不同语言编写的客户端如何通过HTTP处理和传输资源状态。如果考虑使用它的Web服务的数量，REST近年来已经成为最主要的Web服务设计模型。事实上，REST对Web的影响非常大，由于其使用相当方便，已经普遍地取代了基于SOAP和WSDL的接口设计。REST这个概念于2000年由RoyFielding在就读加州大学欧文分校期间在学术论文“Architectural
系统 2019-08-29 23:46:34 1865
我们先从中间的透明小球开始。通过下面的绘制方法和过程介绍，相信你一定能掌握画立体形体的基本方法，那就是：依次画基本形状、渐变、高光、阴影。1．在Flash中新建一个mc，名字就叫作icon_ball吧。2．画一个正圆形，设置轮廓和填充的样式，效果如下：3．用渐变调整工具调整一下：4．新建一个图层，取名hilight，顺便把原来的帧改名ball。5.再画一个圆，移动到如图位置。6．在ColorMixer面板中修改一下结果如图：图中黑色表示透明，取消选择看看。
系统 2019-08-29 23:36:21 1865
