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Python

Python Queue模块详解

Python中,队列是线程间最常用的交换数据的形式。Queue模块是提供队列操作的模块,虽然简单易用,但是不小心的话,还是会出现一些意外。创建一个“队列”对象importQueueq=Queue.Queue(maxsize=10)Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。将一个值放入队列中q.put(10)调用队列对

系统 2019-09-27 17:53:36 1737

Python

【Python】数据结构之集合: set()

BacktoPythonIndex很好玩儿的数据结构,多用于无序数据去重多组数据逻辑运算,寻找交集,并集,非集等操作见https://blog.csdn.net/business122/article/details/7541486

系统 2019-09-27 17:53:35 1737

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python爬虫开发第一步——熟悉网络编程,python线程与进程

最近博主手上有一个爬虫项目,开始深入研究python爬虫开发,这是我篇博客也相当于是我的学习笔记,我认为学习爬虫第一步,先学习python多线程与多进程,熟悉网络编程,接下来会陆续以博客的方式跟大家做分享。多进程Python实现多进程的方式主要有两种,一种方法是使用os模块中的fork方法,另一种方法是使用multiprocessing模块。这两种方法的区别在于前者仅适用于Unix/Linux操作系统,对Windows不支持,后者则是跨平台的实现方式,目前

系统 2019-09-27 17:53:30 1737

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python将类似json的数据存储到MySQL中的实例

由于之前对于爬取下来的数据都是存入MongoDB中,想起来还没有尝试存入MySQL,于是将一篇简单的文章爬取下来,存入MySQL试试这里用到的python模块是pymysql,因为MySQLdb之前已经停止维护首先在cmd中连接MySQL并且创建一个数据库json在图形化界面workbench中可以看到接下来就要在pycharm中写代码了,在pycharm中导入pymysql后即可#建立python与MySQL之间的连接mysql=pymysql.conn

系统 2019-09-27 17:53:26 1737

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python实现带验证码网站的自动登陆实现代码

早听说用python做网络爬虫非常方便,正好这几天单位也有这样的需求,需要登陆XX网站下载部分文档,于是自己亲身试验了一番,效果还不错。本例所登录的某网站需要提供用户名,密码和验证码,在此使用了python的urllib2直接登录网站并处理网站的Cookie。Cookie的工作原理:Cookie由服务端生成,然后发送给浏览器,浏览器会将Cookie保存在某个目录下的文本文件中。在下次请求同一网站时,会发送该Cookie给服务器,这样服务器就知道该用户是否合

系统 2019-09-27 17:53:11 1737

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python多线程用法实例详解

本文实例分析了python多线程用法。分享给大家供大家参考。具体如下:今天在学习尝试学习python多线程的时候,突然发现自己一直对super的用法不是很清楚,所以先总结一些遇到的问题。当我尝试编写下面的代码的时候:复制代码代码如下:classA():def__init__(self):print"A"classB(A):def__init__(self):super(B,self).__init__()#A.__init__(self)print"B"b

系统 2019-09-27 17:53:01 1737

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微信跳一跳python代码实现

本文实例为大家分享了python微信跳一跳的具体代码,供大家参考,具体内容如下部分代码分享:wechat_jump.pyfrom__future__importprint_functionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.animationasanimationimportmathimporttimeimportosimportcv2importdatetimescale

系统 2019-09-27 17:52:45 1737

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python并发编程多进程 互斥锁原理解析

运行多进程每个子进程的内存空间是互相隔离的进程之间数据不能共享的互斥锁但是进程之间都是运行在一个操作系统上,进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是可以的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱#并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱frommultiprocessingimportProcessimporttimedeftask(name):print("%s1"%name)time.slee

系统 2019-09-27 17:52:42 1737

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Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick-tutorial

背景介绍从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,

系统 2019-09-27 17:52:29 1737

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详解Python自建logging模块

简单使用最开始,我们用最短的代码体验一下logging的基本功能。importlogginglogger=logging.getLogger()logging.basicConfig()logger.setLevel('DEBUG')logger.debug('logsomething')#输出out>>DEBG:root:logsomething第一步,通过logging.getLogger函数,获取一个loger对象,但这个对象暂时是无法使用的。第二步

系统 2019-09-27 17:52:26 1737

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获取python文件扩展名和文件名方法

Python语言与Perl,C和Java等语言有许多相似之处,也有一定的差异性,以下是Python语言获取文件后缀名和文件名的方法:#Python获取文件后缀名的方法importos.pathdeffile_extension(path):returnos.path.splitext(path)[1]printfile_extension('/py/a.py')输出:.py#Python获取目录和文件名importos.pathdeffile_extens

系统 2019-09-27 17:52:22 1737

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Python yield与实现方法代码分析

yield的功能类似于return,但是不同之处在于它返回的是生成器。生成器生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数,每一个生成器都是一个迭代器(但是迭代器不一定是生成器)。如果一个函数包含yield关键字,这个函数就会变为一个生成器。生成器并不会一次返回所有结果,而是每次遇到yield关键字后返回相应结果,并保留函数当前的运行状态,等待下一次的调用。由于生成器也是一个迭代器,那么它就应该支持next方法来获取下一个值。基本操作#通过`yield`

系统 2019-09-27 17:52:18 1737

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Python迭代器

print("我想打印一个字符串%s"%123)print("我想打印一个字符串",123)print("我想打印一个字符串{}".format(123))这三个输出有什么区别喃?Python中一个数据是否可以迭代(能否使用For)isinstance(需要判断的数据,Iterable)查看返回值,true则可以迭代,false不能迭代。如果创建一个可以迭代的对象?必须实现__iter__()方法在__iter__方法中需要返回一个具有__iter__方法

系统 2019-09-27 17:52:09 1737

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python分析apache访问日志脚本分享

#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#------------------------------------------------------#Name:Apache日志分析脚本#Purpose:此脚本只用来分析Apache的访问日志#Version:2.0#Author:LEO#Created:2013-4-26#Modified:2013-5-4#Copyright:(c)LEO2013#---------------

系统 2019-09-27 17:52:04 1737

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python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时,便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点:简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy、Scipy、

系统 2019-09-27 17:51:55 1737