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python多线程编程中的join函数使用心得

今天去辛集买箱包,下午挺晚才回来,又是恶心又是头痛。恶心是因为早上吃坏东西+晕车+回来时看到车祸现场,头痛大概是烈日和空调混合刺激而成。没有时间没有精神没有力气学习了,这篇博客就说说python中一个小小函数。由于坑爹的学校坑爷的专业,多线程编程老师从来没教过,多线程的概念也是教的稀里糊涂,本人python也是菜鸟级别,所以遇到多线程的编程就傻眼了,别人用的顺手的join函数我却偏偏理解不来。早上在去辛集的路上想这个问题想到恶心,回来后继续写代码测试,终于

系统 2019-09-27 17:45:40 2388

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python爬虫小案例_中国大学排名爬虫

一、中国大学排名爬虫案例的步骤如下:步骤1:从网络上获取大学排名网页内容getHTMLText()步骤2:提取网页内容中信息到合适的数据结构fillUnivList()步骤3:利用数据结构展示并输出结果printUnivList()查看http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2019.html的源码,部分如下:实现本案例的参考代码如下:importrequestsimportbs4frombs4importB

系统 2019-09-27 17:45:36 2388

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全面了解python字符串和字典

很多序列的方法字符串同样适用,但是,字符串是不可变的,所以一些试图改变字符串的方法是不可用的1字符串格式化1)用元组或者字典格式化字符串format="hello,%s.s%enoughforyou?"values=('world','Hot')format%values跟C格式化类似2)模板字符串string模块提供了模板字符串来格式化字符串fromstringimportTemplates=Template(x,gloriousx,gloriousx!

系统 2019-09-27 17:38:01 2388

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浅谈Python单向链表的实现

链表由一系列不必在内存中相连的结构构成,这些对象按线性顺序排序。每个结构含有表元素和指向后继元素的指针。最后一个单元的指针指向NULL。为了方便链表的删除与插入操作,可以为链表添加一个表头。删除操作可以通过修改一个指针来实现。插入操作需要执行两次指针调整。1.单向链表的实现1.1Node实现每个Node分为两部分。一部分含有链表的元素,可以称为数据域;另一部分为一指针,指向下一个Node。classNode():__slots__=['_item','_n

系统 2019-09-27 17:37:36 2388

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基于颜色跟踪Python脚本

写在前面的话:文章内容来源于但不限于网络、书籍、个人心得体会等,意在总结和方便各位同行快速参考,共同学习进步,记录自己的问题。错误在所难免,有请各位批评斧正。如有侵权,烦请第一时间通知,我会立即删除相关内容,万分感谢!importnumpyasnpimportargparseimporttimeimportcv2#constructtheargumentparseandparsetheargumentsap=argparse.ArgumentParser(

系统 2019-09-27 17:56:25 2387

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python sklearn CountVectorizer的使用及相关说明

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 2387

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python获取Linux发行版名称

我必须从Python脚本中获取Linux发行版名称。dist平台模块中有一个方法:importplatformplatform.dist()但在我的ArchLinux下它返回:>>>platform.dist()('','','')为什么?我怎么能得到这个名字?PS。我必须检查分发是否是基于Debian的。更新:我在这里找到了Python站点,自2.6以来,dist()已被弃用。>>>platform.linux_distribution()('','',

系统 2019-09-27 17:56:24 2387

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python常用导入函数及其他操作备忘录

python常用导入函数及其他操作备忘录python常用导入函数解压缩zip并读取csv文件查看缺失值权重系数取绝对值后排序(查看特征权重重要度)python常用导入函数fromIPython.displayimportdisplayimportnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFramefromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotasplt%mat

系统 2019-09-27 17:55:18 2387

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010 深入理解Python语言

目录一、概述二、计算机技术的演进2.1计算机技术的演进过程三、编程语言的多样初心3.1编程语言有哪些?3.2不同编程语言的初心和适用对象3.32018年以后的计算环境…四、Python语言的特点五、Python特点与优势六、如何看待Python语言?七、"超级语言"的诞生7.1机器语言7.2汇编语言7.3高级语言7.4编程语言种类的发展7.5超级语言八、小结一、概述计算机技术的演进编程语言的多样初心Python语言的特点"超级语言"的诞生二、计算机技术的演

系统 2019-09-27 17:55:11 2387

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Python 二叉树的层序建立与三种遍历实现详解

前言二叉树(BinaryTree)时数据结构中一个非常重要的结构,其具有。。。。(此处省略好多字)。。。。等的优良特点。之前在刷LeetCode的时候把有关树的题目全部跳过了,(ORZ:我这种连数据结构都不会的人刷j8Leetcode啊!!!)所以!!!敲黑板了!!!今天我就在B站看了数据结构中关于树的内容后,又用我浅薄的Python大法来实现一些树的建立和遍历。关于树的建立我觉得层序建立对于使用者来说最为直观,输入很好写。(好吧,我是看LeetCode中

系统 2019-09-27 17:54:59 2387

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BloomFilter&python支持

BloomFilter&python支持BloomFilter布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构。它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中。它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例。即BloomFilter是会误判的,它只会把不存在于集合中的元素误判成存在于集合中,而不会把存在于集合中的元素误判成不存在集合中。正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilisticdatastructure)。Bloom

系统 2019-09-27 17:54:06 2387

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Python第五次作业

习题1:读入文件pmi_days.csv,完成以下操作:1.统计质量等级对应的天数,例如:优:5天良:3天中度污染:2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值,分别指出是哪一天。1importpandasaspd2importnumpyasnp34days_path=open(r"C:\Users\Shinelon\Desktop\pmi_days.csv")5days_df=pd.read_csv(days_path)67#统计质量等级对应的天数8data

系统 2019-09-27 17:53:47 2387

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python 并发编程 阻塞IO模型原理解析

阻塞IO(blockingIO)在linux中,默认情况下所有的socket都是blocking,一个典型的读操作流程大概是这样:当用户进程调用了recvfrom这个系统调用,kernel内核就开始了IO的第一个阶段:准备数据。对于networkio(网络io)来说,很多时候数据在一开始还没有到达(比如,还没有收到一个完整的UDP包),这个时候kernel(内核)就要等待足够的数据到来。等着对方把数据放到自己操作系统内存而在用户进程这边,整个进程会被阻塞。

系统 2019-09-27 17:53:03 2387

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详解pyppeteer(python版puppeteer)基本使用

一、前言以前使用selenium的无头浏览器,自从phantomjs2016后慢慢不更新了之后,selenium也开始找下家,这时候谷歌的chrome率先搞出来无头浏览器并开放了各种api,随后firefox也开始做。现在selenium的测试也都支持这两个浏览器的无头模式了,只需要在引入的时候配置一下就可以了。之所以要采用谷歌chrome官方无头框架puppeteer的python版本pyppeteer,是因为有些网页是可以检测到是否是使用了seleni

系统 2019-09-27 17:52:58 2387

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python+matplotlib绘制旋转椭圆实例代码

旋转椭圆实例代码:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.patchesimportEllipsedelta=45.0#degreesangles=np.arange(0,360+delta,delta)ells=[Ellipse((1,1),4,2,a)forainangles]a=plt.subplot(111,aspect='equal')foreinells:e.set_c

系统 2019-09-27 17:52:38 2387