问题描述：使用Python语言完成文本颜色设置。源代码：#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-classbcolors:HEADER='\033[95m'OKBLUE='\033[94m'OKGREEN='\033[92m'WARNING='\033[93m'FAIL='\033[91m'ENDC='\033[0m'BOLD='\033[1m'UNDERLINE='\033[4m'printbcolors.WARNING+
系统 2019-09-27 17:52:56 1854
说到流处理，Spark为我们提供了窗口函数，允许在滑动数据窗口上应用转换，常用场景如每五分钟商场人流密度、每分钟流量等等，接下来我们通过画图来了解SparkStreaming的窗口函数如何工作的，处理过程图如下所示：上图中绿色的小框框是一批一批的数据流，虚线框和实线框分别是前一个窗口和后一个窗口，从图中可以看出后一个窗口在前一个窗口基础上移动了两个批次的数据流，而我们真正通过算子操作的数据其实就是窗口内所有的数据流。在代码实现前了解下窗口操作常用的函数有：
系统 2019-09-27 17:52:34 1854
本文实例讲述了Python闭包和装饰器用法。分享给大家供大家参考，具体如下：Python的装饰器的英文名叫Decorator，作用是完成对一些模块的修饰。所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰（一些小功能，这些小功能可能好多模块都会用到），但又不让这个小装饰（小功能）侵入到原有的模块中的代码里去。闭包1.函数引用#coding=utf-8deftest1():print('Thisistest1!')#调用函数test1()#引用函数ret=test
系统 2019-09-27 17:52:24 1854
本文实例讲述了Python基于BeautifulSoup和requests实现的爬虫功能。分享给大家供大家参考，具体如下：爬取的目标网页：http://www.qianlima.com/zb/area_305/这是一个招投标网站，我们使用python脚本爬取红框中的信息，包括链接网址、链接名称、时间等三项内容。使用到的Python库：BeautifulSoup、requests代码如下：#-*-coding:utf-8-*-importrequestsfr
系统 2019-09-27 17:52:10 1854
Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。py1、关键代码可以依赖于扩展包Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通
系统 2019-09-27 17:51:50 1854
最近在工作中遇到一个问题，就是有一个功能希望在各种服务器上实现，而服务器上的系统版本可能都不一样，有的是CentOS6.x，有的是CentOS7.x。需要说明的一点是，CentOS6.x上的Python版本是2.6.x的，而CentOS7.x上的Python版本是2.7.x的，这意味着我要实现的功能要适配这两种版本的系统。你可能会说，这有什么的，自己写的时候，注意一下就好了。事情其实没有那么容易，我要实现的功能是基于一个框架进行定制，需要修改不少的框架代码
系统 2019-09-27 17:51:50 1854
步骤:1.掌握几种对象及其关系2.了解每类对象的基本操作方法3.通过转化关系转化涉及对象1.datetime>>>importdatetime>>>now=datetime.datetime.now()>>>nowdatetime.datetime(2018,1,12,23,9,12,946118)>>>type(now)2.timestamp>>>importtime>>>time.time()1421075455.5682433.timetuple>>
系统 2019-09-27 17:51:17 1854
原文链接：https://blog.csdn.net/hpuhjl/article/details/80680188ubuntuopencv-python安装2018年06月13日15:48:55hpuhjl阅读数1976版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/u012678352/article/details/80680188pip安装：主程序
系统 2019-09-27 17:50:46 1854
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:45 1854
python多线程#创建线程threading_list=[]t1=threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))threading_list.append(t1)t2=threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',))threading_list.append(t2)fortinthreading_list:#启动线程t.setDaemon(True)#将线程声明为守护线
系统 2019-09-27 17:50:32 1854
