对单表超过300w+数据的Web应用程序进行测试后发现了一些功能、性能问题，采取了以下办法来进行调整：将绝大部分的SQL查询改为存储过程，这样的操作毫无疑问可以提高部分性能。凡是使用“select*fromxxx”的操作一律具体到所需字段。使用join连接2个以上大量数据的表，且基础数据表变化不大的查询一律使用视图，并为此视图建立索引。理由来自SQLServer联机帮助手册：“对于标准视图而言，为每个引用视图的查询动态生成结果集的开销很大，特别是对于那些涉
系统 2019-08-12 01:32:36 2190
读取十万多条文本写入SQLite类型数据库，由于文本中存在中文字符，插入到数据库没错，取出时一直是UnicodeDecodeError，导致折腾了一天。最后的解决方法：Python连接数据时进行如下设置：db=sqlite3.connection("...")db.text_factory=st另为了python代码中硬编码的中文字符串不出现问题，除了在源码开始添加#-*-coding:utf-8-*-设置python源码的编码为utf-8importsy
系统 2019-09-27 17:57:04 2189
IllustrationsbyEvgenijKungur文/Python攻城狮最近研究了一下itchat和matplotlib，目前实现了对微信好友头像、性别、区域、个性签名的采集及展示。本文就来详细介绍一下这个库的用法和一些核心逻辑实现。1.微信登录importitchatitchat.auto_login(hotReload=True)itchat.dump_login_status()itchat.auto_login(hotReload=True)
系统 2019-09-27 17:56:37 2189
函数也是对象要理解Python装饰器，首先要明白在Python中，函数也是一种对象，因此可以把定义函数时的函数名看作是函数对象的一个引用。既然是引用，因此可以将函数赋值给一个变量，也可以把函数作为一个参数传递或返回。同时，函数体中也可以再定义函数。装饰器本质可以通过编写一个纯函数的例子来还原装饰器所要做的事。defdecorator(func):defwrap():print("Doingsometingbeforeexecutingfunc()")fun
系统 2019-09-27 17:55:37 2189
本次选取泰坦尼克号的数据，利用python进行抽样分布描述及实践。备注：数据集的原始数据是泰坦尼克号的数据，本次截取了其中的一部分数据进行学习。Age:年龄，指登船者的年龄。Fare:价格，指船票价格。Embark:登船的港口。1、按照港口分类，使用python求出各类港口数据年龄、车票价格的统计量（均值、方差、标准差、变异系数等）。importpandasaspddf=pd.read_excel('/Users/Downloads/data.xlsx',
系统 2019-09-27 17:54:38 2189
一、流程控制假如把程序比做走路，那我们到现在为止，一直走的都是直路，还没遇到过分岔口。当遇到分岔口时，你得判断哪条岔路是你要走的路，如果我们想让程序也能处理这样的判断，该怎么办？很简单，只需要在程序里预设一些条件判断语句，满足哪个条件就走哪条岔路，这个过程就叫流程控制。几乎在每个编程语言中，都会有if...else...，可分为单分支，双分支，多分支。二、单分支if条件:满足条件后要执行的代码三、双分支if条件:满足条件后要执行的代码else:不满足if后
系统 2019-09-27 17:54:27 2189
该GIF图来自于官网，文末有给出链接。描述依托于百度网盘巨大的的云存储空间，绝大数人会习惯性的将一些资料什么的存储到上面，但是有的私密链接需要提取码，但是让每个想下载私密资源的人记住每一个提取码显然是不现实的。这个时候，云盘万能钥匙诞生了，我们通过安装相应的浏览器插件就可以自动获获取相应链接的提取码。我在Github上看了一下，有WebJS版的，python版的貌似还没有找到，所以我参照了JS版本和官网的请求接口写了两种方式的获取脚本。实现下述两种方式的具
系统 2019-09-27 17:52:27 2189
import1、执行对应文件2、引入变量import寻找模块从PATH路径寻找，查看PATH可以先导入sys模块然后打印sys.pathimport执行导入模块，是以当前py文件的PATH路径去找模块。假如当前文件导入了A模块，而这个模块又导入了B模块，如果当前文件恰好想用B模块里面的某个函数，这可能会出问题，因为当前文件调用B模块函数时候，是以当前文件PATH去找，当前文件PATH没有B模块。调用其他包里的模块，如图：ss.py调用add.py，语法：f
系统 2019-09-27 17:49:50 2189
之前的文章里面谈到过，我从R转到Python上，一个很大的不习惯就是R的数据结构比较简单，但是Python的数据类型比较多，很容易就令人头脑混乱。但是今天学习了一下Udacity的课程，顿时就清楚多了。Python最基础的数据类型包括数组、列表、字典比较常见的。而Numpy和Pandas的数据类型是在基础数据类型上建立，彼此相关，又彼此不同。Numpy里面最基本的就是一维的对象np代指，这点我认为和列表list基本没有什么不同，很多操作（比如各种的for循
系统 2019-09-27 17:49:11 2189
下载Anaconda安装包官网下载或是在清华大学镜像站下载，我安装的是下面这个版本：安装过程配置环境将anaconda的scripts文件夹路径添加到环境变量中。如果命令行输入输出如图所示则安装成功：为了避免可能发生的错误,我们在命令行输入condaupgrade--all先把所有工具包进行升级。（也可以不安装升级）打开pycharm，如图点击addlocal点击第三个选项，systeminterpreter，选择python.exe路径，点击ok，就可以
系统 2019-09-27 17:48:48 2189
