看python社区大妈组织的内容里边有一篇讲python内存优化的，用到了__slots__。然后查了一下，总结一下。感觉非常有用python类在进行实例化的时候，会有一个__dict__属性，里边有可用的实例属性名和值。声明__slots__后，实例就只会含有__slots__里有的属性名。#coding:utf-8classA(object):x=1def__init__(self):self.y=2a=A()printa.__dict__print(
系统 2019-09-27 17:52:11 1790
本文实例讲述了VPSCENTOS上配置python,mysql,nginx,uwsgi,django的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：昨天试用了VPS，花了一天部署了一个简单应用。在下面的过程中省去了用django创建project的一步，忘记了你自己一用startporject创建。下面是原来边操作，边记录的东西，我习惯文本编辑。可能格式不好看。现在搬到博客中来。首先安装GCC.yum-yinstallgccautomakeautoconflibt
系统 2019-09-27 17:52:01 1790
一、计算机结构五大部件：输入设备、输出设备、存储器、运算器、控制器二、cpu、硬盘、内存三者之间的关系cpu：是计算机运算核心和控制中心，让电脑的各个部件顺利工作，起到协调和控制作用硬盘：存储资料和软件等数据设备，有容量大，断电数据不丢失的特点，也被人们称之为“数据仓库”内存：a、负责硬盘等硬件上的数据与cpu之间的数据交换处理。b、缓存系统中的临时数据。c、断电后数据丢失三、变量的命名规则：1、要具有描述性2、变量名只能_、数字、字母组成，不能有空格或特
系统 2019-09-27 17:51:18 1790
本文实例为大家分享了python中的代码行数统计，供大家参考，具体内容如下思路：统计文件中代码的总行数减去空行单行注释以及多行注释功能：1.获取文件内容的总行数2.排除空行单行注释多行注释defcode_statistics(path):##打开这个文件withopen(path,'r',encoding='utf-8')asopenFile:#按列读取fileline=openFile.readlines()#给非代码行一个变量i=0#整个文件里面内容的
系统 2019-09-27 17:51:02 1790
Python：1.print()函数：打印字符串2.raw_input()函数：从用户键盘捕获字符3.len()函数：计算字符长度4.format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函数：实现格式化输出5.type()函数：查询对象的类型6.int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数7.id()函数：获取对象的内存地址8.help()函数：Python的帮助函数9.s.islower()函数：判断字符小写10.s.spp
系统 2019-09-27 17:50:54 1790
通过纯Python完成股票回测框架的搭建。什么是回测框架?Python资源共享群：484031800无论是传统股票交易还是量化交易，无法避免的一个问题是我们需要检验自己的交易策略是否可行，而最简单的方式就是利用历史数据检验交易策略，而回测框架就是提供这样的一个平台让交易策略在历史数据中不断交易，最终生成最终结果，通过查看结果的策略收益，年化收益，最大回测等用以评估交易策略的可行性。代码地址在最后。本项目并不是一个已完善的项目,还在不断的完善。回测框架回测框
系统 2019-09-27 17:50:31 1790
文件的数据是存放于硬盘上的，因而只存在覆盖、不存在修改这么一说，我们平时看到的修改文件，都是模拟出来的效果，具体的说有两种实现方式。一、方式一将硬盘存放的该文件的内容全部加载到内存，在内存中是可以修改的，修改完毕后，再由内存覆盖到硬盘（word，vim，nodpad++等编辑器）。importoswithopen('37r.txt')asfr,\open('37r_swap.txt','w')asfw:data=fr.read()#全部读入内存,如果文件很
系统 2019-09-27 17:50:22 1790
原文链接：https://mp.csdn.net/postedit/98593105有人说，随着AI和大数据的兴起，Python变得越来越强了，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，并且可以和其他编程语言（比如C++）轻松无缝衔接Python学习方法Python入门细读！（内附python教程分享）https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=blog08所以，很多程序员把Python当作第一语言来学习，单在
系统 2019-09-27 17:50:15 1790
Python在debug方面的支持还是不错的，在明确代码意义的情况下，通过log、print和assert分析错误原因，配合单元测试可以很高效。然而，实际工作中大量代码很可能出自他人之手，这种情况下，使用debugger就显得更加高效了。一、在控制台下进行程序调试PDB如果你熟悉命令行调试工具（例如gdb、lldb），那么使用Python中的PDB将获得非常好的体验，PDB不仅支持项目启动时进行调用，也支持在Pythonshell中交互式调试；功能上，支持
系统 2019-09-27 17:50:11 1790
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 1790
