一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1692
1动机greenlet包是Stackless的副产品，其将微线程称为“tasklet”。tasklet运行在伪并发中，使用channel进行同步数据交换。一个”greenlet”，是一个更加原始的微线程的概念，但是没有调度，或者叫做协程。这在你需要控制你的代码时很有用。你可以自己构造微线程的调度器；也可以使用”greenlet”实现高级的控制流。例如可以重新创建构造器；不同于Python的构造器，我们的构造器可以嵌套的调用函数，而被嵌套的函数也可以yiel
系统 2019-09-27 17:49:28 1692
Python入门之软件开发规范1、软件开发规范--分文件（1）为什么使用软件开发规范：当几百行--大几万行代码存在于一个py文件中时存在的问题：不便于管理修改可读性差加载速度慢这时可以使用软件开发规范，规范项目目录结构，规范代码，遵循PEP8规范，能够更加清晰，合理的开发。（2）软件开发规范--约定俗称<1>bin--启动文件（启动接口）start.py项目启动<2>lib--公共文件（大家需要的功能）commom.py放置一些常用的公共组件函数，像是服务
系统 2019-09-27 17:49:27 1692
前言大部分初学编程的人来说刚开始都会练习判断两个数或者三个数的大小，来熟悉某种语言的特性和最基本的if,else循环，当我们学习了更高级的语法知识后，又会有不同的实现方式，比如这道练习题依次接收用户输入的3个数，排序后打印现在我们来看一下在Python中都有哪些方法来实现：1,采用分支结构，用最基本的if和else来实现：a=int(input('a>>>'))b=int(input('b>>>'))c=int(input('c>>>'))ifa>b:if
系统 2019-09-27 17:49:18 1692
具体代码如下所示：importsmtplib,email,os,timefromemail.mime.multipartimportMIMEMultipartfromemail.mime.textimportMIMETextfromemail.headerimportHeader#设置smtplib所需的参数smtpserver='smtp.qq.com'#SMTP服务器地址username='xxx@qq.com'#发件人地址，通过控制台创建的发件人地址
系统 2019-09-27 17:49:18 1692
自我学习记录：如有问题，请帮助指正，勿喷。输出：用print()在括号中加上字符串，就可以向屏幕上输出指定的文字根据惯例第一个程序：Hello,word,第一理解的应该是print(hello，word)意外发生了这个报错翻译了一下‘标识符中的无效字符’没看懂自我理解就是把字符串加到‘’里面去。看一下效果有输出那对应的肯定有输入了input()，可以让用户输入字符串，并存放到一个变量里。比如输入用户的名字name=input()嗯确实多了输入的窗口，但没有
系统 2019-09-27 17:49:16 1692
本文实例讲述了Python文件的读写操作。分享给大家供大家参考，具体如下：读写文件读取文件f=open('my_path/my_file.txt','r')#open方法会返回文件对象file_data=f.read()#通过read方法获取数据f.close()#关闭该文件首先使用内置函数open打开文件。需要文件路径字符串。open函数会返回文件对象，它是一个Python对象，Python通过该对象与文件本身交互。在此示例中，我们将此对象赋值给变量f。
系统 2019-09-27 17:49:16 1692
采用Appium进行自动化的功能性测试最酷的一点是，你可以使用具有最适合你的测试工具的任何一门语言来写你的测试代码。大家选择最多的一个测试编程语言就是Python。使用Appium和Python为iOS和Android应用编写测试代码非常容易。在这篇博文中我们将详细讲解使用Appium下的Python编写的测试的例子代码对一个iOS的样例应用进行测试所涉及的各个步骤，而对Android应用进行测试所需的步骤与此非常类似。开始，先自https://githu
系统 2019-09-27 17:49:15 1692
代码来源：《Python神经网络编程》手写数据集下载地址:1.训练数据集2.测试数据集摘要本文代码主要讲解基于Python的简单神经网络构建用于识别手写数据集，类模块具有通用性，在分析清楚问题后可以加以改动，运用于其他方面。代码importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系统 2019-09-27 17:49:14 1692
更详细见：https://blog.csdn.net/Lord_sh/article/details/92653790>>>x=np.arange(0,16).reshape(4,4)>>>xarray([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11],[12,13,14,15]])>>>idx=[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,1,0,0],[0,0,0,1]]>>>idx[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,1,
系统 2019-09-27 17:49:14 1692
