mydict={'Li':['M',7],'Zhang':['E',2],'Wang':['P',3],'Du':['C',2],'Ma':['C',9],'Zhe':['H',7]}res=sorted(mydict.items(),key=lambdax:x[1][1])#根据value结构[m,n]中n的值进行排序print(res)#输出#[('Zhang',['E',2]),('Du',['C',2]),('Wang',['P',3]),('Li
系统 2019-09-27 17:46:52 2163
背景：有一个爬虫服务，需要定时从公开网站上拉取一些数据，为了避免被识别为爬虫（防爬虫的识别需要根据很多特征，时间仅仅是其中一个维度），需要在指定的时间内，随机生成一个时间爬取脚本是python写的，直接上代码...importloggingimporttracebackfromdatetimeimportdatetimefromapscheduler.schedulers.backgroundimportBackgroundSchedulerschedul
系统 2019-09-27 17:45:32 2163
1.getattr()函数是Python自省的核心函数，具体使用大体如下：classA:def__init__(self):self.name='zhangjing'#self.age='24'defmethod(self):print"methodprint"Instance=A()printgetattr(Instance,'name,'notfind')#如果Instance对象中有属性name则打印self.name的值，否则打印'notfind'
系统 2019-09-27 17:38:16 2163
列表有自己的sort方法，其对列表进行原址排序，既然是原址排序，那显然元组不可能拥有这种方法，因为元组是不可修改的。排序，数字、字符串按照ASCII，中文按照unicode从小到大排序x=[4,6,2,1,7,9]x.sort()print(x)#[1,2,4,6,7,9]如果需要一个排序好的副本，同时保持原有列表不变，怎么实现呢？x=[4,6,2,1,7,9]y=x[:]y.sort()print(y)#[1,2,4,6,7,9]print(x)#[4,
系统 2019-09-27 17:38:09 2163
昨天说了WorkbenchPart、EditorPart、ViewPart，以及为什么需要做这样的抽象，今天就先跳出这么细粒度的讲解，今天先来看看整个FlowDesigner的整体结构。反正说写博客，想到哪里说道哪里。在讲正题之前，如果阅读过前两篇的，可以先看看：Flex开发流程设计器的经验只谈（1）：连接>>>Flex开发流程设计器的经验只谈（2）：连接>>>整个FlowDesigner的粗的架构如下：其中“FlexGEF”是真正的Kernel，其内部的
系统 2019-08-29 22:46:55 2163
美国队长的锅emmmmmmmm.......没错就是他的锅#所需依赖：python3pycharm#print打印print('helloworld!')#注释符号#井号后面灰色的内容是注释，相当于笔记，会被机器忽略#变量和值#n是变量，100是值，等号的作用是赋值#n相当于高中数学的xyz，只不过xyz的值只能是数字，变量的功能要更强大n=100m='hello'print(n)print(m)#数据类型，这里只讲两个，剩下的需要同学自己去系统地学习了#
系统 2019-09-27 17:50:56 2162
在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程
系统 2019-09-27 17:50:30 2162
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 2162
1、python多进程编程背景python中的多进程最大的好处就是充分利用多核cpu的资源，不像python中的多线程，受制于GIL的限制，从而只能进行cpu分配，在python的多进程中，适合于所有的场合，基本上能用多线程的，那么基本上就能用多进程。在进行多进程编程的时候，其实和多线程差不多，在多线程的包threading中，存在一个线程类Thread，在其中有三种方法来创建一个线程，启动线程，其实在多进程编程中，存在一个进程类Process，也可以使用
系统 2019-09-27 17:38:21 2162
之前了解到itchat乃至于wxpy时是利用tuling聊天机器人的接口。调用接口并保存双方的问答结果可以作为自己的问答词库的一个数据库累计。这些数据可以用于自己训练。而最近希望获取一些语音资源，用于卷积神经网络的训练。。--------------------------------------------------------------------------------首先wxpy是itchat的升级版，通过wxpybot.core即可原封不动的
系统 2019-09-27 17:53:42 2161
