某些时候我们需要让类动态的添加属性或方法，比如我们在做插件时就可以采用这种方法。用一个配置文件指定需要加载的模块，可以根据业务扩展任意加入需要的模块。本文就此简述了Python实现动态添加类的属性或成员函数的解决方法，具体方法如下：首先我们可以参考ulipad的实现：mixin。这里做的比较简单，只是声明一个类，类初始化的时候读取配置文件，根据配置列表加载特定目录下的模块下的函数，函数和模块同名，将此函数动态加载为类的成员函数。代码如下所示：classWi
系统 2019-09-27 17:47:25 1803
1.NumPy安装使用pip包管理工具进行安装复制代码代码如下:$sudopipinstallnumpy使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具)复制代码代码如下:$sudopipinstlalipython$ipython--pylab#pylab模式下,会自动导入SciPy,NumPy,Matplotlib模块2.NumPy基础2.1.NumPy数组对象具体解释可以看每一行代码后的解释和输出复制代码代码如下:In[1]:a=aran
系统 2019-09-27 17:47:23 1803
使用装python饰器做缓存装饰器在之前的文章中有讲过，这里主要是说了装饰器的用法和应该怎么理解。这片文章给出一片补充：主要说在缓存方面的应用。在此之前呢，需要补充一些知识点：就是python查找变量的顺序是什么？答案就是LEGB原则：也就是`Local->Enclosed->Global->Built-in`也就是先在局部作用域内(例如函数内)进行查找，然后在[闭包]1内查找，接下来分别是全局作用域和内置的保留名称注意：闭包内的变量，不能改变，但是对于列
系统 2019-09-27 17:47:18 1803
看这个模块要先看withas的用法，最常用的方法就是打开一个文件：复制代码代码如下:withopen(“filename”)asf:f.read()with可以调用一个上下文管理器,产生运行时的上下文环境。上下文管理器主要定义两个方法，__enter__，__exit__。__enter__返回上下文里操作的对象，如f。__exit__是销毁对象和异常处理。contextlib模块对外有三个接口，contextmanager装饰器，装饰的函数必须是一个生成
系统 2019-09-27 17:47:16 1803
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 1803
（1）方法一、直接用a标签的href+数据库中文件地址，即可下载。缺点：wordexcel是直接弹框下载，对于imagetxt等文件的下载方式是直接在新页面打开。（2）方法二、在python后台对下载内容进项处理，返回内容直接弹出下载框。#后台处理函数defdownloadFile(req):filename=basePath+req.GET['url']deffile_iterator(file_name,chunk_size=512):withopen
系统 2019-09-27 17:46:33 1803
默认dict，代表dict.keys()，而不是dict.items()排序字典，sorted(a.items(),key=lambdakv:kv[-1])，但是返回的是list，[('b',0),('a',1),('c',2)]，然后再用dict[]一次，就能得到字典。注意，字典的Key可以不是字符。{0:'0'}dict.update({2:30})。添加字典的元素,两个字典的内容相加，就是用dict_a.updata(dict_b)。删除字典中的某个
系统 2019-09-27 17:46:33 1803
本文较为详细的分析了Python解释执行的原理，对于深入理解Python可以起到一定的帮助作用。具体分析如下：首先，这里的解释执行是相对于编译执行而言的。我们都知道，使用C/C++之类的编译性语言编写的程序，是需要从源文件转换成计算机使用的机器语言，经过链接器链接之后形成了二进制的可执行文件。运行该程序的时候，就可以把二进制程序从硬盘载入到内存中并运行。但是对于Python而言，python源码不需要编译成二进制代码，它可以直接从源代码运行程序。当我们运行
系统 2019-09-27 17:46:15 1803
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 1803
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 1803
