用Python来编写网站，必须要能够通过python操作数据库，所谓操作数据库，就是通过python实现对数据的连接，以及对记录、字段的各种操作。上一讲提到的那种操作方式，是看官直接通过交互模式来操作数据库。安装python-MySQLdb要想通过python来操作数据库，还需要在已经安装了mysql的基础上安装一个称之为mysqldb的库，它是一个接口程序，python通过它对mysql数据实现各种操作。在编程中，会遇到很多类似的接口程序，通过接口程序对
系统 2019-09-27 17:54:55 1873
实现流程从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样）程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。创建一个键盘事件监听，按下"d"键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，
系统 2019-09-27 17:54:47 1873
有时候我们的爬虫程序添加了代理，但是我们不知道程序是否获取到了ip，尤其是动态转发模式的，这时候就需要进行检测了，以下是一种代理是否伪装成功的检测方式，这里推介使用亿牛云提供的代码示例。Python¶requests#!-*-encoding:utf-8-*-importrequestsimportrandom#要访问的目标页面targetUrl="http://httpbin.org/ip"#要访问的目标HTTPS页面#targetUrl="https:
系统 2019-09-27 17:54:07 1873
我从StephenA.Goss那读到关于了《Python3正在毁灭Python》。这篇文章有不少精彩的论点，但我却并不认为Python3是在毁灭Python，也不认为整个局面对Python一点也不利。但是正如那些比较俗气的格言所说，也许每一次危机也意味着一次机遇。也许Python3能振兴Python。显然，麻烦的不仅仅是Python2到Python3的移植。时间不再是2005年了，年轻的程序员不再对Python的哪一个版本如此的激动了。不错，现在市场上有很
系统 2019-09-27 17:53:46 1873
OpenAIgym是强化学习最为流行的实验环境。某种程度上，其接口已经成为了标准。一方面，很多算法实现都是基于gym开发；另一方面，新的场景也会封装成gym接口。经过这样一层抽象，算法与实验环境充分解耦隔离，可以方便地自由组合。但gym是python的接口，如果想用C++实现强化学习算法，则无法直接与gym相接。一种方案是跨进程：一个进程运行python环境，另一个进程运行强化学习算法，与环境交互数据经过序列化和反序列化通过IPC进行通信。另一种是单进程方
系统 2019-09-27 17:53:18 1873
最近在做游戏服务分层的时候，一直想把mysql的访问独立成一个单独的服务DBGate，原因如下:请求收拢到DBGate，可以使DBGate变为无状态的，方便横向扩展当请求量或者存储量变大时，mysql需要做分库分表，DBGate可以内部直接处理，外界无感知通过restful限制对数据请求的形式，仅支持简单的get/post/patch/put进行增删改查，并不支持复杂查询。这个也是和游戏业务的特性有关，如果网站等需要复杂查询的业务，对此并不适合DBGate
系统 2019-09-27 17:52:45 1873
知识汇总：1-Python语言里一切数据都是对象2-整数：1-python2:int----long（长整数）2-python3:中只有int没有long3-怎么查看类型---type(100)--有返回值--该类型---3-浮点数--小数：type(3.0)------没有double4-数字的运算：1-加法+2-减法-3-乘法*4-除法/1-在python39/4==2.25肯定带小数点等价python2-9//4==22-在python29/4==2
系统 2019-09-27 17:52:42 1873
本文实例讲述了Python多线程threading模块用法。分享给大家供大家参考，具体如下：多线程-threadingpython的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块对thread做了一些包装，可以更加方便的被使用。1.使用threading模块单线程执行#coding=utf-8importtimedefsaySorry():print('跑一圈')time.sleep(1)if__name__=="__main__"
系统 2019-09-27 17:52:32 1873
目前，Python科学栈中的所有主要项目都同时支持Python3.x和Python2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年11月，Numpy团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于Python2.7的支持，全面转向Python3。Numpy并不是唯一宣称即将放弃Python旧版本支持的工具，pandas与Jupyternotebook等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从Python2转向P
系统 2019-09-27 17:52:25 1873
关于声明并初始化二维列表想要快速创建一个二维列表如:5x3的二维列表[[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]正确用法:#先创建一个一维列表tmp=[0,]*3result=[]foriinrange(5):#拷贝对象result.append(tmp.copy())result[0][1]=1print(result)#[[0,1,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]误用:#得到的
系统 2019-09-27 17:51:23 1873
