本文实例讲述了python基于queue和threading实现多线程下载的方法，分享给大家供大家参考。具体方法如下：主代码如下：#downloadworkerqueue_download=Queue.Queue(0)DOWNLOAD_WORKERS=20foriinrange(DOWNLOAD_WORKERS):DownloadWorker(queue_download).start()#startadownloadworkerformd5inMD5S:
系统 2019-09-27 17:55:42 2151
importhashlibclassMd5_enc():def__init__(self,key="cxj"):self.key=keyself.maker=hashlib.md5()defmd5_str(self,message):self.maker.update(bytes(self.key,encoding="utf-8"))self.maker.update(bytes(message,encoding="utf-8"))rel=self.mak
系统 2019-09-27 17:55:15 2151
主要逻辑是判断文件的最后修改时间与创建时间是否在秒级别上一致，此代码适用于Python2.importtimeimportos#ReadfimenameFileName='D:/scapegoat/xx.csv'#printfilecreationtimeprinttime.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S',time.localtime(os.stat(FileName).st_ctime))#printfilemodifiedtim
系统 2019-09-27 17:54:41 2151
本文实例讲述了Python实现的对一个数进行因式分解操作。分享给大家供大家参考，具体如下：在数学中，我们可能会对一个数进行因式分解，如何用Python来实现呢？以下是某位大佬写的算法，这里拿过来直接用就可以了。#对一个数进行因式分解deffactorization(num):factor=[]whilenum>1:foriinrange(num-1):k=i+2ifnum%k==0:factor.append(k)num=int(num/k)breakre
系统 2019-09-27 17:54:40 2151
引言最近在刷面试题,所以需要看大量的Python相关的面试题，从大量的题目中总结了很多的知识，同时也对一些题目进行拓展了，但是在看了网上的大部分面试题不是很满意，一个是有些部分还是Python2的代码，另一个就是回答的很简单，有些关键的题目，也没有点出为什么，最重要的是还有一些复制粘贴根本就跑不通，这种相信大家深有体会吧，这样就导致我们可能需要去找其他人发的类似的教程。难受啊，所以我决定针对市面上大多的Python题目做一个分析，同时也希望大家尽可能的做到
系统 2019-09-27 17:54:17 2151
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 2151
一般用xlml但遇到过解析出来的内容不一样。有误用另一种方法得到正确的，有误应该只是极少问题。这种方案备用html=browser.page_sourcehtm=bs(html,'html.parser')
系统 2019-09-27 17:53:29 2151
安装6.0.0版本##pipinstallelasticsearch==6.0.0#导包importjsonfromelasticsearchimportElasticsearch创建Index–PUT/news?prettyes=Elasticsearch(hosts="ip:port")#创建一个名为news的索引result=es.indices.create(index='news',ignore=400)print(result)#创建成功#{'
系统 2019-09-27 17:53:21 2151
前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。我觉得在数据
系统 2019-09-27 17:52:48 2151
mkvirtualenv-ppython3环境名创建虚拟环境rmvirtualenv环境名删除环境进入虚拟环境workon环境名(workon+tab可以出来所有环境)查看环境下所有包pip3list查看环境下安装的包(不包括原生python包)pip3freeze依赖包文件生成pip3freeze>requirements.txt环境导入依赖包pip3install-rrequirements.txt普通安装pip3install包名这是linux下的指
系统 2019-09-27 17:52:34 2151
