Python3快速入门（九）——Python3并发编程一、Python线程模块1、线程简介一个标准的线程由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程本身不拥有系统资源，与进程内的其它线程共享进程的所有资源。一个进程中至少有一个线程，并作为程序的入口，即主线程，其它线程称为工作线程。多线程，是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。支持多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时
系统 2019-09-27 17:46:47 1808
预编译importrere1=re.compile(r'元字符组成的正则规则')#元字符下面会说re1.方法()#方法下边也会说元字符：表示普通字符：.#除了\n外都可以匹配的到\d#只匹配纯数字0-9\D#和\d相反，除了数字全都匹配\s#只匹配空格\S#和\s相反，除了空格，全都匹配#我喜欢用[\s\S]*?匹配所有\w#只匹配纯数字或大小写字母或下划线\W#与\w恰好相反，除了纯数字、大小写字母、下划线全都匹配[]#[abcde]只要包含这个列表的字
系统 2019-09-27 17:46:42 1808
Python引入了一个机制：引用计数。引用计数python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。总结一下对象会在一下情况下引用计数加1：1.对象被创建：x=42.另外的别人被创建：y=x3.被作为参数传递给函数：foo(x)4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,'33']引用计数减少情况1.一个本地引用离
系统 2019-09-27 17:45:58 1808
近来实验室的师姐要发论文，由于论文交稿时间临近，有一些杂活儿需要处理，作为实验室资历最浅的一批，我这个实习生也就责无旁贷地帮忙当个下手。今天师姐派了一个小活，具体要求是：给一些训练模型的迭代次数，训练精度的数据，让我做成图表形式展示出来，一方面帮助检查模型训练时的不足，另一方面来看样本数目和预测精度之间的联系，数据具体格式如下：Iteration1500labeltraintestrightacc1214324241.01609216150.9375100
系统 2019-09-27 17:45:55 1808
正则表达式是用于处理字符串的强大工具，它并不是Python的一部分。其他编程语言中也有正则表达式的概念，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同。它拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的。下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程：1.1介绍正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十
系统 2019-09-27 17:45:43 1808
我们这次实现的命令行计算器，支持加减乘除、括号、浮点数、负数，以及查看历史和退出功能。主要的思路：read-parse-print-loop。read阶段是指读取用户在提示符(cal>)之后输入的字符串。parse阶段包括：将用户输入的字符串分割成单个对象比如：符号+，或者数字1.2。其次将中缀表达式转化后缀表达式，接下来计算后缀表达式的数值。print阶段指的是将parse阶段的数值打印在终端上。loop阶段是指重复上述操作，除非用户输入exit符号或者
系统 2019-09-27 17:45:27 1808
首先为大家分享python实现发送手机短信验证码后台方法，供大家参考，具体内容如下1、生成4位数字验证码defcreatePhoneCode(session):chars=['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']x=random.choice(chars),random.choice(chars),random.choice(chars),random.choice(chars)verifyCode="".join
系统 2019-09-27 17:38:37 1808
最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时，遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下（伪代码）：defgradient_descent():#thegradientdescentcodeplotly.write(X,Y)一般来说，当网络请求plot.ly绘图时会阻塞等待返回，于是也会影响到其他的梯度下降函数的执行速度。一种解决办法是每调用一次plotly.write函数就开启一个新的线程，但是这种方法感觉不是很好。我不想用一个像cerely（一种分
系统 2019-09-27 17:37:56 1808
1.使用测量工具，量化性能才能改进性能，常用的timeit和memory_profiler，此外还有profile、cProfile、hotshot等，memory_profiler用了psutil，所以不能跟踪cpython的扩展；2.用C来解决费时的处理，c是效率的代名词，也是python用来解决效率问题的主要途径，甚至有时候我都觉得python是c的完美搭档。常用的是Cython，直接把py代码c化然后又能像使用py包一样使用，其次是ctypes，效
系统 2019-09-27 17:37:43 1808
不管是写自定义标签还是过滤器，第一件要做的事是创建模板库（Django能够导入的基本结构）。创建一个模板库分两步走：第一，决定模板库应该放在哪个Django应用下。如果你通过manage.pystartapp创建了一个应用，你可以把它放在那里，或者你可以为模板库单独创建一个应用。我们更推荐使用后者，因为你的filter可能在后来的工程中有用。无论你采用何种方式，请确保把你的应用添加到INSTALLED_APPS中。我们稍后会解释这一点。第二，在适当的Dja
系统 2019-09-27 17:37:42 1808
