json.load读取文件(file)，解析为json对象（dict类型）；json.loads读取字符串(string)，解析为json对象；json.dump写文件(file)，将json对象写入文件；json.dumps写字符串，将json对象写成string。importjsonimportosjson_obj={'name':'Michael','age':13}print("jsondict:",type(json_obj))#json对象是一
系统 2019-09-27 17:52:39 1854
说到流处理，Spark为我们提供了窗口函数，允许在滑动数据窗口上应用转换，常用场景如每五分钟商场人流密度、每分钟流量等等，接下来我们通过画图来了解SparkStreaming的窗口函数如何工作的，处理过程图如下所示：上图中绿色的小框框是一批一批的数据流，虚线框和实线框分别是前一个窗口和后一个窗口，从图中可以看出后一个窗口在前一个窗口基础上移动了两个批次的数据流，而我们真正通过算子操作的数据其实就是窗口内所有的数据流。在代码实现前了解下窗口操作常用的函数有：
系统 2019-09-27 17:52:34 1854
本文实例讲述了Python闭包和装饰器用法。分享给大家供大家参考，具体如下：Python的装饰器的英文名叫Decorator，作用是完成对一些模块的修饰。所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰（一些小功能，这些小功能可能好多模块都会用到），但又不让这个小装饰（小功能）侵入到原有的模块中的代码里去。闭包1.函数引用#coding=utf-8deftest1():print('Thisistest1!')#调用函数test1()#引用函数ret=test
系统 2019-09-27 17:52:24 1854
Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。py1、关键代码可以依赖于扩展包Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通
系统 2019-09-27 17:51:50 1854
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 17:50:45 1854
python多线程#创建线程threading_list=[]t1=threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))threading_list.append(t1)t2=threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',))threading_list.append(t2)fortinthreading_list:#启动线程t.setDaemon(True)#将线程声明为守护线
系统 2019-09-27 17:50:32 1854
類別定義class類別名:例如:>>>classPoint:...x=0.0...y=0.01.宣告>>>p1=Point()>>>p1.x,p1.y(0.0,0.0)2.賦値>>>p1.x=5.0>>>p1.y=6.0>>>p1.x,p1.y(5.0,6.0)3.位址指向>>>p1<__main__.Pointobjectat0x00000000021B22E8>>>>id(p1.x)30060832>>>id(p1.y)300608084.別名Alia
系统 2019-09-27 17:50:30 1854
推荐：高阶函数python高阶函数有误但可以参考python中常见的内置高阶函数添加链接描述什么是高阶函数？高阶函数：一个函数可以作为参数传给另外一个函数，或者一个函数的返回值为另外一个函数（若返回值为该函数本身，则为递归），满足其一则为高阶函数(Higher-orderfunction)。高阶函体现了函数式编程思想：--函数作为参数：将核心逻辑传入方法体，使该方法适用性更为广泛．传入数据:整数／小数／容器／自定义类的对象传入逻辑：方法--内置高阶函数:f
系统 2019-09-27 17:50:16 1854
python项目如何在另一个环境上重新构建项目所需要的运行环境依赖包？使用的时候边记载是个很麻烦的事情，总会出现遗漏的包的问题，这个时候手动安装也很麻烦，不能确定代码报错的需要安装的包是什么版本。这些问题，requirements.txt都可以解决！生成requirements.txt，有两种方式：第一种适用于单虚拟环境的情况：：pipfreeze>requirements.txt为什么只适用于单虚拟环境？因为这种方式，会将环境中的依赖包全都加入，如果使用
系统 2019-09-27 17:50:13 1854
python环境搭建常用的python环境管理工具：pyenv&&virtualenvpyenv#安装到~/.pyenv当中,如果使用了zsh，那么将.bashrc-->.zshrcgitclonehttps://github.com/pyenv/pyenv.git~/.pyenvecho'exportPYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"'>>~/.bashrcecho'exportPATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"'>
系统 2019-09-27 17:49:57 1854
