Web相关工具类您几乎总是使用Spring框架开发Web的应用，Spring为Web应用提供了很多有用的工具类，这些工具类可以给您的程序开发带来很多便利。在这节里，我们将逐一介绍这些工具类的使用方法。操作ServletAPI的工具类当您在控制器、JSP页面中想直接访问Spring容器时，您必须事先获取WebApplicationContext对象。Spring容器在启动时将WebApplicationContext保存在ServletContext的属性列
系统 2019-08-12 09:30:22 1871
k8spythonapi二次封装pipinstallpprintkubernetesimporturllib3frompprintimportpprintfromkubernetesimportclientfromosimportpathimportyamlclassK8sApi(object):def__init__(self):#self.config=config.kube_config.load_kube_config()urllib3.disab
系统 2019-09-27 17:54:23 1870
本文实例分析了python多线程用法。分享给大家供大家参考。具体如下：今天在学习尝试学习python多线程的时候，突然发现自己一直对super的用法不是很清楚，所以先总结一些遇到的问题。当我尝试编写下面的代码的时候：复制代码代码如下:classA():def__init__(self):print"A"classB(A):def__init__(self):super(B,self).__init__()#A.__init__(self)print"B"b
系统 2019-09-27 17:53:01 1870
Spark编程环境Spark可以独立安装使用，也可以和Hadoop一起安装使用。在安装Spark之前，首先确保你的电脑上已经安装了Java8或者更高的版本。Spark安装访问Spark下载页面，并选择最新版本的Spark直接下载，当前的最新版本是2.4.2。下载好之后需要解压缩到安装文件夹中，看自己的喜好，我们是安装到了/opt目录下。tar-xzfspark-2.4.2-bin-hadoop2.7.tgzmvspark-2.4.2-bin-hadoop2
系统 2019-09-27 17:52:49 1870
在Python3.5（含）以前，字典是不能保证顺序的，键值对A先插入字典，键值对B后插入字典，但是当你打印字典的Keys列表时，你会发现B可能在A的前面。但是从Python3.6开始，字典是变成有顺序的了。你先插入键值对A，后插入键值对B，那么当你打印Keys列表的时候，你就会发现B在A的后面。不仅如此，从Python3.6开始，下面的三种遍历操作，效率要高于Python3.5之前：forkeyin字典forvaluein字典.values()forkey
系统 2019-09-27 17:52:03 1870
使用SimpleProtocolasyncio.BaseProtocol类是asyncio模块中协议接口(protocolinterface)的一个常见的基类。asyncio.Protocolclass继承自asyncio.BaseProtocol并为streamprotocols提供了一个接口。下面的代码演示了asyncio.Protocol接口的一个简单实现，它的行为1就像一个echoserver，同时，它还会在Python的控制台中输出一些信息。Si
系统 2019-09-27 17:50:29 1870
自我学习记录：如有问题，请帮助指正，勿喷。条件判断：用if语句来实现，而且if语句还捆绑了一个else来做判断，字面意思就是例外情况。#比如，输入身高，根据不同的内容，用if语句来实现。#很抱歉我在终端python环境下，没有找到怎么输入判断语句。#所以用的pycharm软件里面查看到的结果。#代码：height=float(input('请告诉我你的身高(单位M)\n'))ifheight>0:#if语句后面一定要跟冒号':'不然会报错的print('你
系统 2019-09-27 17:48:27 1870
博主之前写过各种排序方法的详细分析，于是在这个地方直接放上示例代码示例代码如下：#encoding:utf-8defquick_sort(lists,left,right):#快速排序ifleft>=right:returnlistskey=lists[left]low=lefthigh=rightwhileleft
系统 2019-09-27 17:47:30 1870
邻近算法（k-NearestNeighbor)是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示:X=（x1，x2，.
系统 2019-09-27 17:54:43 1869
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:47:39 1869
