python修改大数据文件时，如果全加载到内存中，可能会导致内存溢出。因此可借用如下方法，将分件分段读取修改。withopen('file.txt','r')asold_file:withopen('file.txt','r+')asnew_file:current_line=0#定位到需要删除的行whilecurrent_line<(3-1):#(del_line-1)old_file.readline()current_line+=1#当前光标在被删除
系统 2019-09-27 17:51:18 1865
模块Module定义包含一系列数据、函数、类的文件，通常以.py结尾。作用让一些相关的数据，函数，类有逻辑的组织在一起，使逻辑结构更加清晰。有利于多人合作开发。导入import1.语法：import模块名import模块名as别名2.作用：将某模块整体导入到当前模块中3.使用：模块名.成员fromimport1.语法：from模块名import成员名[as别名1]作用：将模块内的一个或多个成员导入到当前模块的作用域中。fromimport*1.语法：fro
系统 2019-09-27 17:51:00 1865
枚举的作用简述：枚举本身的意思就是一一列举出来，在python及其它语言中，枚举就是将该类型变量的所有可能取的值事先一一列举出来，然后限制该变量在实际使用中就只能在这些值的范围内取值。使用枚举类有哪些好处枚举类可以方便地表示星期，月份等常数类型，如果你不用枚举类，那么你只能用数字或者字符串。如果你使用数字，用1-7来表示星期数，但一个数字在程序中不仅可以表示星期数，可能还有其他许多含义，这样你在写程序时就必须时刻记住这些数字的含义，这降低了程序的可读性，也
系统 2019-09-27 17:50:47 1865
1.今日内容1.1函数的参数*的魔性用法函数形参最终顺序1.2名称空间全局名称空间，局部名称空间，内置名称空间取值顺序与加载顺序作用域内置函数：globals()locals()1.3高阶函数（函数的嵌套）1.4关键字：globalnonlocal2.内容详细2.1函数的参数昨天我们从形参角度，讲了两种参数，一个是位置参数，位置参数主要是实参与形参从左至右一一对应，一个是默认值参数，默认值参数，如果实参不传参，则形参使用默认参数。那么无论是位置参数，还是默
系统 2019-09-27 17:50:44 1865
效果左边原图，右面添加字体后保存的图。代码#-*-coding:utf-8-*-importPIL.ImageasImageimportPIL.ImageColorasImageColorimportPIL.ImageDrawasImageDrawimportPIL.ImageFontasImageFont"""author@:xunapython2.7"""#设置字体（LiberationSans-Regular.ttf这是我ubuntu16.04自带的
系统 2019-09-27 17:50:37 1865
#生成等差数列#一般的赋值需要通过for函数r1_10=range(1,10,1)foriinr1_10:print(i)importnumpynumpy.arange(2,10,3)r=numpy.arange(2,10,3)#向量化运算r+rr-rr*rr/r#函数的向量化次方运算numpy.power(r,3)#向量化运算，比较运算r>=5#结合过滤运算r[r>=5]#矩阵运算,r乘以r的转置numpy.dot(r,r.T)#向量化的数据框运算fro
系统 2019-09-27 17:50:35 1865
什么是浅拷贝？先看一个例子a=[1,2,3,4]b=aa.pop(0)print(a)print(b)输出：[2,3,4][2,3,4]正常对于这种可变对象的这种赋值，会导致a和b指向一个内存地址，而我们将a中的第0个元素剔除后，实质就是改变了对应的内存地址中的数值，所以会导致b也发生变化下面看一下浅拷贝：a=[1,2,3,4]b=a.copy()a.pop(0)print(a)print(b)输出[2,3,4][1,2,3,4]这种就是浅拷贝，拷贝的列表
系统 2019-09-27 17:50:34 1865
作者：孙金城（金竹）本文目录：1.最流行的编程语言2.互联网最火热的领域2.1大数据时代，数据量与日俱增2.2数据的价值来源于数据分析2.3数据价值最大化，时效性3.阿尔法与人工智能4.总结众所周知，ApacheFlink（以下简称Flink）的Runtime是用Java编写的，而即将发布的ApacheFlink1.9.0版本则会开启新的ML接口和新的flink-python模块，Flink为什么要增加对Python的支持，想必大家一定好奇。也许大家都很清
系统 2019-09-27 17:50:32 1865
微线程领域（至少在Python中）一直都是StacklessPython才能涉及的特殊增强部分。关于Stackless的话题以及最近它经历的变化，可能本身就值得开辟一个专栏了。但其中简单的道理就是，在“新的Stackless”下，延续（continuation）显然是不合时宜的，但微线程还是这个项目存在的理由。这一点很复杂……刚开始，我们还是先来回顾一些内容。那么，什么是微线程呢？微线程基本上可以说是只需要很少的内部资源就可以运行的进程�D并且是在Pyth
系统 2019-09-27 17:49:59 1865
https://www.jianshu.com/p/3afbb01c9ed6摘要：大多数人都听说过关于Cryptocurrency，许多人也许会投资他们的加密货币。但是，投资这种不稳定的货币安全吗？怎样才能确保现投资这些硬币未来一定能带来稳定的收益呢？我们不能确定，但肯定能根据以前的价格产生一个近似值。时序模型是预测的一种方法。许多重要的应用时序预测的领域，例如：销售预测，呼叫中心的通话量，太阳的活动，海潮，股市行为等等。目录理解问题描述和数据集安装库方法
系统 2019-09-27 17:49:45 1865
