在上一篇文章中，我们讲了如何在linux上用python写一个守护进程。主要原理是利用linux的fork函数来创建一个进程，然后退出父进程运行，生成的子进程就会成为一个守护进程。细心观察的可能会发现，这个守护进程的运行身份是执行这个程序的用户，如果把这个守护程序加入到系统的服务项，那么这个守护程序的执行身份应该是root。一个情况出现了，root的权限比较大，如果通过这个root身份的守护程序来进行操作，危险性是比较大的。一种好的办法是生成一个身份为ro
系统 2019-09-27 17:52:32 1489
本文实例为大家分享了python中的代码行数统计，供大家参考，具体内容如下思路：统计文件中代码的总行数减去空行单行注释以及多行注释功能：1.获取文件内容的总行数2.排除空行单行注释多行注释defcode_statistics(path):##打开这个文件withopen(path,'r',encoding='utf-8')asopenFile:#按列读取fileline=openFile.readlines()#给非代码行一个变量i=0#整个文件里面内容的
系统 2019-09-27 17:51:02 1489
美国队长的锅emmmmmmmm.......没错就是他的锅#所需依赖：python3pycharm#print打印print('helloworld!')#注释符号#井号后面灰色的内容是注释，相当于笔记，会被机器忽略#变量和值#n是变量，100是值，等号的作用是赋值#n相当于高中数学的xyz，只不过xyz的值只能是数字，变量的功能要更强大n=100m='hello'print(n)print(m)#数据类型，这里只讲两个，剩下的需要同学自己去系统地学习了#
系统 2019-09-27 17:50:55 1489
python读取和保存图片5种方法对比python中对象之间的赋值是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要用到标准库中的copy模块方法一：利用PIL中的Image函数这个函数读取出来不是array格式，这时候需要用np.asarray(im)或者np.array（）函数。区别：np.array()是深拷贝，np.asarray()是浅拷贝copy.copy浅拷贝只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。copy.deepcopy深拷贝拷贝对象及其子对象例子
系统 2019-09-27 17:50:45 1489
记住以下几点:直接子类化内置类型(如dict,list或str)容易出错,因为内置类型的方法通常会忽略用户覆盖的方法,不要子类化内置类型,用户自定义的类应该继承collections模块。def__setitem__(self,key,value):super().__setitem__(key,[value]*2)#错误案例classAnswerDict(dict):def__getitem__(self,item):#错误案例return42impor
系统 2019-09-27 17:50:43 1489
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 1489
目录：0引言1环境2需求分析3前置准备4逛店铺流程回顾5代码全景展示6总结0引言最近叠猫猫的活动可真是十分的火爆，每天小伙伴们为了合猫猫忙的可谓是如火如荼。为啥要叠猫猫呢？赚猫币得现金红包！！眼看为实，先来看看我朋友的购物订单。看到没，优惠力度如此之大！！！后知后觉的我，错过了第一波，可不想错过第二波啊！活动需要不断的升级自家的猫，其中一个途径是通过逛店铺来获取喵币。每天可逛40店铺，共可领到40*300喵币！！但是，你总不能一直盯着玩吧？想想都累，所以呢
系统 2019-09-27 17:50:26 1489
在这个世界上，人们每天都在用Python完成着不同的工作。而文件操作，则是大家最常需要解决的任务之一。使用Python，你可以轻松为他人生成精美的报表，也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。当我们编写与文件相关的代码时，通常会关注这些事情：我的代码是不是足够快？我的代码有没有事半功倍的完成任务？在这篇文章中，我会与你分享与之相关的几个编程建议。我会向你推荐一个被低估的Python标准库模块、演示一个读取大文件的最佳方式、最后再分享我对函数设计的
系统 2019-09-27 17:50:22 1489
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 1489
表示时间的三种方式在Python中，通常有三种方式表示时间：时间戳，元祖（struct_time）,格式化时间字符串。时间戳(timestamp)：1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量，type（time.time())float类型格式化时间字符串（FormatString）:'1999-12-06'时间元组（stuct_time）：共有9个元素（年月日时分秒，一年中的第几周，一年中第几天等）几种时间格式的转换#结构化时间-->%a%b
系统 2019-09-27 17:49:55 1489
