面向对象的编程语言在写大型程序的的时候，往往比面向过程的语言用起来更方便，安全。其中原因之一在于：类机制。类，对众多的数据进行分类，封装，让一个数据对象成为一个完整的个体，贴近现实生活，高度抽象化。但是，python对类的封装并不好，因为所有的属性和方法都是公开的，你可以随意访问或者写入，你可以在类的外部对类的属性进行修改，甚至添加属性。这的确让人感到不安。下面就来总结一下学习后的解决方案。1，使用2个下划线前缀隐藏属性或者方法。__xxx#!/usr/b
系统 2019-09-27 17:38:10 2102
python语言的3.x完全不向前兼容,导致我们在python2.x中可以正常使用的库,到了python3就用不了了.比如说mysqldb1.安装pymysqlpymysql就是作为python3环境下mysqldb的替代物,进入命令行,使用pip安装pymysqlpipinstallpymysql32.使用pymysql在我们需要使用数据库的.py文件开头添加下面两行importpymysqlpymysql.install_as_MySQLdb()第一行
系统 2019-09-27 17:38:08 2102
C++类函数封装给python调用，大致分为三个部分，第一部分是把我们的C++类函数等封装成一个dll,即动态库。第二部分是生成一个绑定代码，就是用shiboken2根据我们需要封装暴露的文件，生成pythonC++代码。然后第三部分，就是根据第一和第二部分生成的库和代码，进一步封装成py库。然后python文件直接可以调用该库。具体代码如下，源码用的是python的官方源码。主要讲解每个部分的使用。源码：------------------icecrea
系统 2019-09-27 17:55:19 2101
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 17:52:35 2101
#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#------------------------------------------------------#Name:nginx日志分析脚本#Purpose:此脚本只用来分析nginx的访问日志#Version:1.0#Author:LEO#Created:2013-05-07#Modified:2013-05-07#Copyright:(c)LEO2013#--------------
系统 2019-09-27 17:52:05 2101
#!/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 2101
作为eclipse的忠实粉丝，我自然乐意用eclipse来编写。于是捣鼓了一小会儿就搞好了。但是我运行的第一个程序出现了一个很奇怪的问题：SyntaxError:(unicodeerror)‘utf-8’codeccan’tdecodebyte0xceinposition16:invalidcontinuationbyte我隐约的看到了utf-8，知道了肯定是编码的问题，可是我寻思我没有写汉字呀原来是自动生成的日期中有中文。删掉就好了。但是如果我们真的需要
系统 2019-09-27 17:52:01 2101
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:49:50 2101
使用字符串第二次世界大战促使了现代电子计算机的诞生，当初的想法很简单，就是用计算机来计算导弹的弹道，因此在计算机刚刚诞生的那个年代，计算机处理的信息主要是数值，而世界上的第一台电子计算机ENIAC每秒钟能够完成约5000次浮点运算。随着时间的推移，虽然对数值运算仍然是计算机日常工作中最为重要的事情之一，但是今天的计算机处理得更多的数据都是以文本信息的方式存在的，而Python表示文本信息的方式我们在很早以前就说过了，那就是字符串类型。所谓字符串，就是由零个
系统 2019-09-27 17:49:21 2101
本文根据ApacheFlink系列直播课程整理而成，由ApacheFlinkPMC，阿里巴巴高级技术专家孙金城分享。重点为大家介绍FlinkPythonAPI的现状及未来规划，主要内容包括：ApacheFlinkPythonAPI的前世今生和未来发展；ApacheFlinkPythonAPI架构及开发环境搭建；ApacheFlinkPythonAPI核心算子介绍及应用。一.ApacheFlinkPythonAPI的前世今生和未来发展1.Flink为什么选择
系统 2019-09-27 17:48:03 2101
本文根据ApacheFlink系列直播课程整理而成，由ApacheFlinkPMC，阿里巴巴高级技术专家孙金城分享。重点为大家介绍FlinkPythonAPI的现状及未来规划，主要内容包括：ApacheFlinkPythonAPI的前世今生和未来发展；ApacheFlinkPythonAPI架构及开发环境搭建；ApacheFlinkPythonAPI核心算子介绍及应用。一.ApacheFlinkPythonAPI的前世今生和未来发展1.Flink为什么选择
系统 2019-09-27 17:47:48 2101
Template无疑是一个好东西，可以将字符串的格式固定下来，重复利用。同时Template也可以让开发人员可以分别考虑字符串的格式和其内容了，无形中减轻了开发人员的压力。Template属于string中的一个类，所以要使用的话可以用以下方式调用fromstringimportTemplateTemplate有个特殊标示符$,它具有以下的规则：它的主要实现方式为$xxx,其中xxx是满足python命名规则的字符串，即不能以数字开头，不能为关键字等如果$
系统 2019-09-27 17:45:29 2101
代码描述：基于Python的净值数据接口调用代码实例关联数据：净值数据接口地址：https://www.juhe.cn/docs/api/id/25#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importjson,urllibfromurllibimporturlencode#----------------------------------#净值数据调用示例代码－聚合数据#在线接口文档：http://www.juhe.cn/
系统 2019-09-27 17:38:25 2101
python是支持多线程的，主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread模块是比较底层的模块，threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的使用。虽然python的多线程受GIL限制，并不是真正的多线程，但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率，比如说爬虫。下面用一个实例来验证多线程的效率。代码只涉及页面获取，并没有解析出来。#-*-coding:utf-8-*-importurllib2,timeim
系统 2019-09-27 17:37:56 2101
作为一个mod_python模块的替代，你可以考虑使用mod_wsgi模块，此模块开发的时间比mod_python的开发时间离现在更近一些，在Django社区已有一些使用。一个完整的概述超出了本书的范围，你可以从官方的Django文档查看到更多的信息。使用FastCGI部署Django应用尽管将使用Apache和mod_python搭建Django环境是最具鲁棒性的，但在很多虚拟主机平台上，往往只能使用FastCGI此外，在很多情况下，FastCGI能够提
系统 2019-09-27 17:37:35 2101
