作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介绍argparse的文章中，我们全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌，想要打造一个属于自己的命令行工具。本文将以我们日常工作中最常见的git命令为例，讲解如何使用argparse库来实现一个真正可用的命令行程序。本系列文章默认
系统 2019-09-27 17:52:35 1481
1.锁：Lock(1次放1个)同步锁线程安全，多线程操作时，内部会让所有线程排队处理。如：list/dict/Queue线程不安全+人=>排队处理。需求：a.创建100个线程，在列表中追加8b.创建100个线程v=[]锁-把自己的添加到列表中。-在读取列表的最后一个。解锁以后锁一个代码块：importthreadingimporttimev=[]lock=threading.Lock()deffunc(arg):lock.acquire()#锁的区域---
系统 2019-09-27 17:52:33 1481
在上一篇文章中，我们讲了如何在linux上用python写一个守护进程。主要原理是利用linux的fork函数来创建一个进程，然后退出父进程运行，生成的子进程就会成为一个守护进程。细心观察的可能会发现，这个守护进程的运行身份是执行这个程序的用户，如果把这个守护程序加入到系统的服务项，那么这个守护程序的执行身份应该是root。一个情况出现了，root的权限比较大，如果通过这个root身份的守护程序来进行操作，危险性是比较大的。一种好的办法是生成一个身份为ro
系统 2019-09-27 17:52:32 1481
函数这么重要的东西自然少不了。那么在python中是怎么定义的呢？defcgg(name):print("haha%s"%name)def是定义的意思，而cgg是函数名，name是参数。当然了，有了函数吗，自然少不了函数的返回值。那么这里用的依然是return。defcgg(a,b):returna+b模块一个小例子：importtimeprint(time.asctime())这个可以显示现在的时间。而这个time就是一个模块，包括之前的turtle也是
系统 2019-09-27 17:51:49 1481
新人小菜鸟又来写博客啦！！！没人表示不开心~~(>_<)~~今天我来弄一个简单的关键词提取的代码文章内容关键词的提取分为三大步：（1）分词（2）去停用词（3）关键词提取分词方法有很多，我这里就选择常用的结巴jieba分词；去停用词，我用了一个停用词表。具体代码如下：importjiebaimportjieba.analyse#第一步：分词，这里使用结巴分词全模式text='''新闻，也叫消息，是指报纸、电台、电视台、互联网经常使用的记录社会、传播信息、反映
系统 2019-09-27 17:51:23 1481
步骤:1.掌握几种对象及其关系2.了解每类对象的基本操作方法3.通过转化关系转化涉及对象1.datetime>>>importdatetime>>>now=datetime.datetime.now()>>>nowdatetime.datetime(2018,1,12,23,9,12,946118)>>>type(now)2.timestamp>>>importtime>>>time.time()1421075455.5682433.timetuple>>
系统 2019-09-27 17:51:17 1481
不管是啥语言都离不开加减乘除这些算法，但是在Python里面你知道这些符号代表什么运算吗？“/”这个是除法运算，那么这个“//”呢？“*”这个是乘法运算，那么这个“**”呢？下面来一一介绍下。“//”运算除法运算符是“/”，这个人人皆知道，但是这个二元运算符“/”求出来的结果都是取决于操作数本身的，比如：复制代码代码如下:20/3620/3.06.66666666666666720.0/36.66666666666666720.0/3.06.6666666
系统 2019-09-27 17:51:01 1481
近日，2018年最具就业前景的7大编程语言排行榜出炉了。这次的编程语言排行榜是由CodingDojo(编码道场)发布。在此次的最有“钱”途的编程语言榜单上，Java排名第一，网红编程语言Python排名第二，JavaScript排名第三。Python简直可以评得上2017年网红编程的语言，在此次榜单上，它又火了一把。Python加入浙江省高考，而且还成为了山东省小学生教材。小学生都开始学的编程语言，你敢说它未来几年不火呢?这多半也是由于：未来是AI的时代，
系统 2019-09-27 17:51:01 1481
数据集介绍使用数据集Wine，来自UCI。包括178条样本，13个特征。importpandasaspdimportnumpyasnpdf_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None)df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol','Malicacid','Ash
系统 2019-09-27 17:50:52 1481
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 1481
