在工作中遇到一个需求，需要用Python脚本读取一个13G的文件，把每行的记录写入redis。由于机器的内存只有8G，所以不能一次将磁盘上的文件全部读入内存，需要一行一行读取文件。Python按行读取文件主要是使用file.readline方法或者利用file对象的迭代器性质，而file.readlines方法则是一次把所有内容从磁盘读入内存。当内存足够时，file.readlines方法显然会更快，因为磁盘I/O次数更少。下面给出了三种遍历文件每行的方式
系统 2019-09-27 17:56:36 1806
Python3.6执行pip3installtesserocrpillow，报错：error:MicrosoftVisualC++14.0isrequired.Getitwith"MicrosoftVisualC++BuildTools":http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools解决办法：去下方链接下载匹配版本的whl文件https://github.com/simonfluecki
系统 2019-09-27 17:55:27 1806
Python算术运算符以下假设变量a为10，变量b为20：运算符描述实例+加-两个对象相加a+b输出结果30-减-得到负数或是一个数减去另一个数a-b输出结果-10*乘-两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串a*b输出结果200/除-x除以yb/a输出结果2%取模-返回除法的余数b%a输出结果0**幂-返回x的y次幂a**b输出结果20//取整除-返回商的整数部分9//2输出结果4,9.0//2.0输出结果4.0以下实例演示了Python所有算术运算符
系统 2019-09-27 17:55:21 1806
认识模块对于模块，在前面的一些举例中，已经涉及到了，比如曾经有过：importrandom(获取随机数模块)。为了能够对模块有一个清晰的了解，首先要看看什么模块，这里选取官方文档中对它的定义：复制代码代码如下:AmoduleisafilecontainingPythondefinitionsandstatements.Thefilenameisthemodulenamewiththesuffix.pyappended.Withinamodule,themo
系统 2019-09-27 17:55:19 1806
使用pythonbrew复制代码代码如下:easy_installpythonbrew[root@li637-23schirm]#pythonbrew_installWell-done!Congratulations!Thepythonbrewisinstalledas:/root/.pythonbrewPleaseaddthefollowinglinetotheendofyour~/.bashrc[[-s"$HOME/.pythonbrew/etc/ba
系统 2019-09-27 17:54:27 1806
如下所示：data={"北京":{"昌平":{"沙河":["oldboy","test"],"天通苑":["链接地产","我爱我家"]},"朝阳":{"望京":["奔驰","陌陌"],"国贸":["CICC","HP"],"东直门":["advent","飞信"]},"海淀":{}},"山东":{"德州":{},"青岛":{},"济南":{}},"广东":{"东莞":{},"常熟":{},"佛山":{}}}exit_flag=Falsewhilenotex
系统 2019-09-27 17:54:15 1806
导言本文简单介绍了如何从网易财经获取某支股票的价格数据，并根据价格数据画出相应的日K线图。有助于新手了解并使用Python的相关功能。包括列表、自定义函数、for循环、if函数以及如何使用matplotlib进行作图等内容。第一步：从网易财经获取股票的价格数据我一般是在网易财经查看某支股票的价格和成交数据，网易财经可以查到任意沪深的股票，我们使用招商银行的数据作为参考。1、构建爬虫获取股票价格数据这里不对Python做介绍了，如果需要了解什么是Python
系统 2019-09-27 17:54:13 1806
最近在学习Python，所谓好记性不如烂笔头故借这次学习机会做个笔记，方便今后快速再学习。以下是常见函数的使用说明：range函数该函数用于创建数列，根据参数个数不同对应不同的用法进行说明（1）range（a,b,c）三个参数时，表示创建一个从a~b-1的数组,每c个数取一个值。当c=1时，可省略c，即用法等同于(2)（2）range（x,y）两个参数时，表示创建一个从a~b-1的数组，一共b-a个元素。当x=0时，可省略y,用法等同于（1）（3）rang
系统 2019-09-27 17:53:51 1806
机器学习（MachineLearning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。目前机器学习已经有了十分广泛的应用，例如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。总体上说，机器学习算法和问题可以分为有监督学习和无
系统 2019-09-27 17:53:49 1806
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系统 2019-09-27 17:53:14 1806
