在网络通信中，每个连接都必须创建新线程（或进程）来处理，否则，单线程在处理连接的过程中，无法接受其他客户端的连接。所以我们尝试使用协程来实现服务器对多个客户端的响应。与单一TCP通信的构架一样，只是使用协程来实现多个任务同时进行。#服务端importsocketfromgeventimportmonkeyimportgeventmonkey.patch_all()defhandle_conn(seObj):whileTrue:re_Data=seObj.r
系统 2019-09-27 17:50:26 1718
这两天一直在windows上做用python（版本是3.6）抽取pdf中内容的东西，主要就是从pdf中提取出里面的字体和表格内容。尝试了好些个库，现在算是找到比较符合我需求（比较好用）的pdf解析的了。在这个过程中，用了以下几个库：PDFminerPDFminer算是一个还算不错的吧，安装直接用pip安装就行。如下：pipinstallpdfminer3k它这个对pdf中内容做了好些个对象，用这些对象来存储不同的信息，比如表格有LTFigure对象存储、文
系统 2019-09-27 17:50:26 1718
迭代器和可迭代对象由for循环的内部原理说起list01=[2,434,5,6,8]foriteminlist01:print(item)大家有没有想过list类型对象为什么可以被for循环呢？能够被for循环的条件是：它是可迭代对象(iterable)。那么什么是可迭代对象呢？参考一下内置函数item()的官方说明文档：iter(object[,sentinel])返回一个iterator对象。根据是否存在第二个实参，第一个实参的解释是非常不同的。如果没
系统 2019-09-27 17:50:22 1718
1.重点知识掌握使用命令行、文件、Jupyter的方式执行Python代码2.HelloWorld！自从C语言之父丹尼斯.M.里奇在《TheCProgrammingLanguage》中写下了第1个"HelloWorld!"程序后，人们在学习一门新语言时，首先打印“HelloWorld!”似乎成了某种约定俗称的仪式。我国是礼仪之邦，礼就是仪式，所以仪式感很重要。so，那么接下来，我们也来编写我们的“HelloWorld!”程序。3.解释器命令行中执行Pyth
系统 2019-09-27 17:50:19 1718
<1.Python语言介绍1.官方介绍：Python是一款易于学习且功能强大的编程语言。它具有高效率的数据结构，能够简单又有效地实现面向对象编程。Python简洁的语法与动态输入之特性，加之其解释性语言的本质，使得它成为一种在多种领域与绝大多数平台都能进行脚本编写与应用快速开发工作的理想语言。2.特点：简单、易于学习、自由且开放、跨平台、可嵌入性、丰富的库。3.Python使用情况：目前已经超越java成为第一，一下为部分使用的公司。4.Python使用领
系统 2019-09-27 17:49:59 1718
表示时间的三种方式在Python中，通常有三种方式表示时间：时间戳，元祖（struct_time）,格式化时间字符串。时间戳(timestamp)：1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量，type（time.time())float类型格式化时间字符串（FormatString）:'1999-12-06'时间元组（stuct_time）：共有9个元素（年月日时分秒，一年中的第几周，一年中第几天等）几种时间格式的转换#结构化时间-->%a%b
系统 2019-09-27 17:49:55 1718
2.快速排序2.1算法思想快速排序是对冒泡排序的一种改进。通过一次排序（设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一次快速排序）将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序的
系统 2019-09-27 17:49:43 1718
在多数的现代语音识别系统中，人们都会用到频域特征。梅尔频率倒谱系数（MFCC）,首先计算信号的功率谱，然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。本文重点介绍如何提取MFCC特征。首先创建有一个Python文件，并导入库文件：fromscipy.ioimportwavfilefrompython_speech_featuresimportmfcc,logfbankimportmatplotlib.pylabasplt1、首先创建有一个Python文件，并导
系统 2019-09-27 17:49:41 1718
作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai（一）机器学习中的集成学习入门（二）bagging方法（三）使用Python进行交易的随机森林算法（四）Python中随机森林的实现与解释（五）如何用Python从头开始实现Bagging算法决策树是一种简单而强大的预测建模技术，但它们存在高方差。这意味着在给定不同的训练数据的情况下，树可以得到非常不同的结果。为了使决策树更加健壮并实现更好性能，我们会采用集成学习方法，其中一种是
系统 2019-09-27 17:49:29 1718
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1718
