如果你花费了很多的时间去进行Django数据库事务处理的话，你将会了解到这是让人晕头转向的。在过去，只是提供了简单的基础文档，要想清楚知道它是怎么使用的，还必须要通过创建和执行Django的事务处理。这里有众多的Django事务处理的名词，例如：commit_on_success,commit_manually,commit_unless_maneged，rollback_unless_managed,enter_transaction_managemen
系统 2019-09-27 17:49:03 2246
考虑到我手上的服务器逐渐的增多，有时候需要大规模的部署同一个文件，例如因为方便使用systemtap这个工具定位问题，需要把手上几百台服务器同时安装kernel-debuginfo这个包，原有的方式采用一个源服务器，采用rsync或者scp之类的文件传输方式只能做到一个点往下分发这个文件，这个时候下发的速度就会比较的慢，基于以上原因，我写了一个基于bt协议传输文件的小工具，实际测试，传输到10个机房，70多台机器传输一个240M的这个内核文件，到所有的机器
系统 2019-09-27 17:48:31 2246
Python的matplotlib包可以轻松的将数据可视化，博主最近遇到了一个问题，博主想同时在两个窗口展示两张图，但是代码运行结果总是显示一张图，把当前的图删掉之后才能显示另一张图。网上找了一些解决方案都是把它们放在一个窗口中，两个图片分别为子图。经过一段摸索，博主终于解决了这个问题，下面简单介绍一下。如下代码所示，首先要为每个图建立一个figure,这样每个图会单独显示在一个窗口中；然后等所有图代码都写好后在最后面加上plt.show(),这样每张图就
系统 2019-09-27 17:46:20 2246
最近在学习机器学习的过程中，常常需要将本地写的代码传到GPU服务器中，然后在服务器上运行。之前的做法一直是先在本地写好代码，然后通过FileZilla这样的文件传输工具来将写好的文件传到服务器，再通过ssh工具远程连接到服务器，执行相应的python脚本。这样的方式十分繁琐，效率很低。今天听到朋友提到了配置远程解释器使用场景先说说自己的使用场景，我是在什么情况下，需要将IDE配置成这样的环境来方便我的工作。首先，我需要在本地机子上写python代码，但是因
系统 2019-09-27 17:46:10 2246
python爬取有道翻译实现原理操作步骤注意事项实现原理利用urllib包中的request对象模拟浏览器访问有道翻译服务器（发送相同格式的request）。用urllib包中的parse来将数据转化为相同格式。得到的相应通过编码之后，以dict形式取出翻译内容。importurllib.requestimporturllib.parseimportjsonurl='http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult
系统 2019-09-27 17:57:02 2245
需求：1.用户输入密码正确登录2.用户输入密码错误退出并调用函数继续输入3.用户输入密码符合原先给定的一个值时，允许用户重置密码，并且可以用新密码登录4.输入三次后禁止输入虽然贴别的简单，但是还要记录一下，废话不多说直接贴码了#!/user/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author:qinjiaxipassword_list=['!@#','12345']defaccount_login():tries=3whilet
系统 2019-09-27 17:56:38 2245
冻结的集合前面一节讲述了集合的基本概念，注意，那里所涉及到的集合都是可原处修改的集合。还有一种集合，不能在原处修改。这种集合的创建方法是：>>>f_set=frozenset("qiwsir")#看这个名字就知道了frozen，冻结的set>>>f_setfrozenset(['q','i','s','r','w'])>>>f_set.add("python")#报错Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,in
系统 2019-09-27 17:56:34 2245
fromutils.httputilimportHttpfromutils.dbQryimportMyDbUtilhttp=Http()mydb=MyDbUtil()defquery_interface():list=mydb.select_some("systems","switch",1)nodes=mydb.select_some("node","switch",1)tasks=mydb.select_some("task","switch",1)a
系统 2019-09-27 17:54:44 2245
前言有些人看到这个问题觉得不是问题，是嘛，不就是df.col[]函数嘛，其实忽略了一个重点，那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程，因为如果在面临亿万级别的大规模数据，得到的结果就是boom，boom，boom。我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows，一个代表你要读几行，一个代表你从哪开始读，这就可以了，比如从第3行读取4个示例代码importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5
系统 2019-09-27 17:54:21 2245
文章目录pipvirtualenv缺点Pipenv总结学Python有段时间了，学的时候会想着拿它和Java对比。在对比的时候，发现Java有很成熟的项目构建工具，有使用xml的Maven，也有使用groovy的Gradle，这样的构建工具能够自动处理项目的依赖，很是方便。对于Python，在依赖管理方面，从一个初学者的角度看，嗯，只能说，贵圈真乱！(本文纯属个人观点，不喜勿喷)好吧，让我们捋一捋。在包管理方面，听说现在在役的包管理工具有distutils
系统 2019-09-27 17:52:49 2245
为什么要做接口测试在日常开发过程中，有人做前端开发，有人负责后端开发。接口就是连接前后台，由于前端开发和后端开发的速度可能不一样，例如后端开发好了，但是前端没有开发。那么我们是不是就不需要测试呢？一般我们大部分人都是做功能测试，很多是界面的功能测试。如果你理解了接口测试，那么你就可以针对接口进行测试看看测试金字塔，接口测试是在中间部分，底层是单元测试，最顶端是界面测试。从三者的面积大小来看，单元测试和接口测试，才是重点，而界面测试真的是太少。这个面积，你可
系统 2019-09-27 17:52:16 2245
0环境Python版本：3.6.6操作系统：MacOSMojave10.14.21引言最近我媳妇每天晚上吃饭时候也拿手机看，上厕所也在看。看着看着还会笑？WTF？你在干嘛呢？没错，她在看美队……这男人比我帅？……比我有钱？……还是比我有腔调？……答案很明显，我相信你们的眼睛都是雪亮的。那问题来了，作为一个男人，怎么能忍？虽然是个明星，虽然是假的，虽然已经挽回不了败局了……那我就送个美队的盾牌给你吧……这篇文章不是Turtle的入门篇，所以关于基本的画笔使用
系统 2019-09-27 17:49:37 2245
有几个原因使您可能想用C扩展Zope。最可能的是您有一个已能帮您做些事的现成的C库，但是您对把它转换成Python却不感兴趣。此外，由于Python是解释性语言，所以任何被大量调用的Python代码都将降低您的速度。因此，即使您已经用Python写了一些扩展，您仍然要考虑把其中最常被调用的部分改用C来写。不论哪种方式，扩展Zope都是从扩展Python开始。此外，扩展Python会给您带来其它的好处，因为您的代码将可以从任何Python脚本访问，而不只是从
系统 2019-09-27 17:49:36 2245
前言利用Python调用外部系统命令的方法可以提高编码效率。调用外部系统命令完成后可以通过获取命令执行返回结果码、执行的输出结果进行进一步的处理。本文主要描述Python常见的调用外部系统命令的方法，包括os.system()、os.popen()、subprocess.Popen()等。本文分析python调用外部系统命令主要从两个方面考虑：1、是不是可以返回命令执行结果码，因为大部分场景都需要通过判断调用命令是执行成功还是失败。2、是不是可以获取命令执
系统 2019-09-27 17:49:30 2245
本文实例讲述了Python从list类型、range()序列简单认识类(class)。分享给大家供大家参考，具体如下：list类型定义：items=[]这就定义了一个名叫items的list。往里填充数据：items.append(1)items.append(3)items.append(4)print(items)#[1,3,4]range序列上面那个list，如果我们要append进去0~9的数字。最好是利用循环。items=[]forxinrang
系统 2019-09-27 17:46:52 2245
