Python很慢和/或它不是的两个最常见的原因高性能：解读GIL第一个是相当直接的，但在高级别编译器将更高级别的语言翻译成更低级别（更快）的语言，因此编译语言几乎总是比非编译语言执行得更快。这个经验法则有一些例外（例如JIT可能比AOT编译更快的情况），但它们会分散讨论。第二个是更臭名昭着，但是Python有一个叫做全局解释器锁的东西，它通过强制解释器一次只在一个进程（Python解释器的实例）中执行单个线程来基本上防止多线程。它的工作原理也很有趣，但也像
系统 2019-09-27 17:57:24 2261
如下所示：需要注意的是，如果遇到ＧＢＫ２３１２等编码的，在ｄｅｃｏｄｅ和ｅｎｃｏｄｅ时，一律使用ＧＢＫ进行编码或者解码，这是因为ＧＢＫ是其他ＧＢＫ编码的超集，向下兼容所有的ＧＢＫ编码。下面是一个例子：#coding=utf-8importurllib.requestimportchardeturl='http://www.baidu.com'a=urllib.request.urlopen(url)'''chardet模块使用该模块可以查看字符串的编码格式
系统 2019-09-27 17:56:47 2261
写了一个抓taobao图片的爬虫，全是用if，for，while写的，比较简陋，入门作品。从网页http://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?type=0&page=中提取taobao模特的照片。复制代码代码如下:#-*-coding:cp936-*-importurllib2importurllibmmurl="http://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?t
系统 2019-09-27 17:54:58 2261
关于基础项目打算招聘一个自动化运维，主要需求是python、Linux与shell脚本能力。但面试几天发现一些问题：简历虚假这个不管哪行，简历含水量大都是普遍存在的，看简历犀利的一比，一面是能力弱的一腿。谁都希望自己80分的能力写成120，但有时候假的有些离谱，问一两个问题就漏气了…年龄与薪酬目前的IT行业，最敢坐地起薪的就是27–33这年龄段的，低于范围的往往因为能力或者说跳槽经验少，而不敢要高价，高于这个年龄的感觉失去了针对年轻人的干劲与学习能力，所以
系统 2019-09-27 17:54:20 2261
sklearn介绍scikit-learn是数据挖掘与分析的简单而有效的工具。依赖于NumPy，SciPy和matplotlib。它主要包含以下几部分内容：从功能来分：classificationRegressionClusteringDimensionalityreductionModelselection经常用到的有clustering,classification(svm,tree,linearregression等),decomposition,p
系统 2019-09-27 17:52:28 2261
while语句打印1-20的整数，并且每行打印五个数，为了实现每行5个数，我们使用一个if判断语句来实现，判断当打印出5个数之后，自动换行打印出来，直至完全输出来。希望对正在学习python的你们有所帮助。第一步：先打开我们的pycharm软件，然后新建一个python文件，“file”，“new”，“pythonfile”第二步：新建好python文件之后，我们在编辑页面输入以下代码：i=1whilei<=20:print(i,end='')ifi%5=
系统 2019-09-27 17:51:53 2261
使用JSON获取前端数据，转成JSON，传递到后端，然后对数据库做修改。前端代码UPDATEID:NAME:AGE:$("#update_id").click(functionuser_update(){data={id:$("#id_up").val(),name:$("#name_up").val(),age:$("#age_up").val()}data=JSON.stringify(data);$.post("http://127.0.0.1:80
系统 2019-09-27 17:50:33 2261
本文实例讲述了Python实现的微信爬虫。分享给大家供大家参考，具体如下：单线程版：importurllib.requestimporturllib.parseimporturllib.errorimportre,timeheaders=("User-Agent","Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/60.0.3107.4Safari/537.3
系统 2019-09-27 17:47:09 2261
基础解释型语言和编译型语言的区别a)编译型语言是在运行之前对源码进行编译，使其成为机器可以识别的机器语言b)解释型语言不需要编译，而是在语句执行时候才将语句翻译为机器语言c）解释型语言相对于编译型语言来说由于执行时候需要翻译，因此效率比较低Python解释器种类和特点a）CPython（使用最广）b）IPython（交互式解释器）c）PyPy（显著提高执行效率）d）Jpythone）IronPython位和字节的关系a）1byte=8bitsPython进
系统 2019-09-27 17:55:08 2260
在前一篇文章《python小欢喜（六）动画(1)pygame的安装与初步使用》中介绍了如何安装pygame。接下来咱们用pygame做一些有趣的动画效果显示笑脸图片python代码如下：#-*-coding:utf-8-*-#showPic.py#显示笑脸图处importpygame#导入pygame模块pygame.init()screen=pygame.display.set_mode([800,600])keep_going=Truepic=pyga
系统 2019-09-27 17:54:57 2260
全文共2568字，预计学习时长5分钟或更长图片来源：Pixabay/GerdAltmann本篇文章将详细介绍解析式的基本要素及其各种形式。Python中的解析式解析式是允许在其他序列中构建序列的结构。Python2.0介绍了列表解析式的概念，Python3.0中进一步介绍了字典和集合解析式。Pyhon中的解析式类型为什么解析式如此强大？本文将通过一个例子试着理解这一点。大家都知道Python提供了各种表达列表的方法。例如：·可以明确地将整件事写成：squa
系统 2019-09-27 17:47:32 2260
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home\x26amp;__biz=MzI0ODcxODk5OA==\x26amp;scene=124#wechat_redirect作者|RahulAgarwal译者|Monanfei编辑|Jane出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）作为数据科学家，我们已经对Pandas或SQL等其他关系数据库非常熟悉了。我们习惯于将行中的用户视为列。但现
系统 2019-09-27 17:47:14 2260
原文链接：https://www.cnblogs.com/hzpythoner/p/7777910.html（现在人工智能非常火爆，很多朋友都想学，但是一般的教程都是为博硕生准备的，太难看懂了。最近发现了一个非常适合小白入门的教程，不仅通俗易懂而且还很风趣幽默。所以忍不住分享一下给大家。点这里https://www.cbedai.net/ialexanderi可以跳转到教程。）在某些应用场景下，想要提高python的并发能力，可以使用多线程，或者协程。比如
系统 2019-09-27 17:54:53 2259
前言优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合）论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh）优化思路1.计算传统模型准确率2.计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林3.计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的一定百分比的树4.通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值
系统 2019-09-27 17:54:33 2259
前言Pandas是python的一个数据分析包，提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法。其中Pandas定义了Series和DataFrame两种数据类型，这使数据操作变得更简单。Series是一种一维的数据结构，类似于将列表数据值与索引值相结合。DataFrame是一种二维的数据结构，接近于电子表格或者mysql数据库的形式。在数据分析中不可避免的涉及到对数据的遍历查询和处理，比如我们需要将dataframe两列数据两两相除，并将结果存储于一个新的列表
系统 2019-09-27 17:52:15 2259
