前言传统Web开发方式常常需要编写繁琐乏味的重复性代码，不仅页面表现与逻辑实现的代码混杂在一起，而且代码编写效率不高。对于开发者来说，选择一个功能强大并且操作简洁的开发框架来辅助完成繁杂的编码工作，将会对开发效率的提升起到很大帮助。幸运的是，这样的开发框架并不少见，需要做的仅是从中选出恰恰为开发者量身打造的那款Web框架。自从基于MVC分层结构的Web设计理念普及以来，选择适合的开发框架无疑是项目成功的关键性因素。无论是Struts、Spring或是其他W
系统 2019-09-27 17:49:32 1896
本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下：问题描述现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。如本文的问题：我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。数据如下图：其
系统 2019-09-27 17:48:59 1896
阅读更多变量1.变量•指在程序执行过程中，可变的量；•定义一个变量，就会伴随有3个特征，分别是内存ID、数据类型和变量值。•其他语言运行完之前，一定要手动把程序的内存空间释放掉。但python解释器是自带内存回收机制的，一旦python程序运行完后，会自动释放内存空间。age=10print(id(age),type(age),age)常量2.常量•指在程序执行过程中，不可变的量；•一般都用大写字母定义常量。AGE=10print(AGE)3.变量的命名方
系统 2019-09-27 17:48:22 1896
今天发现一个使用python写的管理cisco设备的小框架tratto，可以用来批量执行命令。下载后主要有3个文件：Systems.py定义了一些不同设备的操作系统及其常见命令。Connectivity.py是主要实现功能的代码，其实主要就是使用了python的pexpect模块。Driver.py是一个示例文件。[root@safetratto-master]#catdriver.py#!/usr/bin/envpythonimportConnectiv
系统 2019-09-27 17:48:20 1896
在表达式中引用变量时，Python会按照如下的顺序遍历各个作用域，寻找该变量：当前函数作用域任何外围作用域（比如包含当前函数的其他函数）global作用域，即代码所在的模块的作用域如果上述作用域内都找不到变量，就会报NameError异常。但是对变量赋值时，规则会有所不同。如果当前作用域变量已存在，那么其值会被替换。如果不存在，则会视为在当前作用域定义新变量，而不是向外围作用域中寻找。如下函数deffunction():flag=Truedefhelper
系统 2019-09-27 17:46:14 1896
闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。函数式编程是一种编程范式(而面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式)。在面向过程编程中，我们见到过函数(function)；在面向对象编程中，我们见过对象(object)。函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式组织代码，并提高代码的可重复使用性(reusability)。闭包也是一种组织代码的结构，它同样提高了代码的可重复使用性。不同的语言实现闭包的方式不同。Python以函数对象为基础，为闭包这一语法结
系统 2019-09-27 17:45:45 1896
python文件部分：user={'username':None}shopping_trolley={}shopping_num=[0]money=[0]my_money=[0]#获取商品列表defget_goods_list():withopen('shopping.txt',encoding='utf-8')asfr:shopping_dic=eval(fr.read())returnshopping_dicshopping_dic=get_goods
系统 2019-09-27 17:45:36 1896
保证只能运行一个脚本实例，方法是程序运行时监听一个特定端口，如果失败则说明已经有实例在跑。使用装饰器实现，便于重用复制代码代码如下:importfunctoolsdefjust_one_instance(func):'''装饰器如果已经有实例在跑则退出复制代码代码如下::return:'''@functools.wraps(func)deff(*args,**kwargs):importsockettry:#全局属性，否则变量会在方法退出后被销毁globa
系统 2019-09-27 17:45:27 1896
1、python多进程编程背景python中的多进程最大的好处就是充分利用多核cpu的资源，不像python中的多线程，受制于GIL的限制，从而只能进行cpu分配，在python的多进程中，适合于所有的场合，基本上能用多线程的，那么基本上就能用多进程。在进行多进程编程的时候，其实和多线程差不多，在多线程的包threading中，存在一个线程类Thread，在其中有三种方法来创建一个线程，启动线程，其实在多进程编程中，存在一个进程类Process，也可以使用
系统 2019-09-27 17:38:21 1896
我们都知道并发（不是并行）编程目前有四种方式，多进程，多线程，异步，和协程。多进程编程在python中有类似C的os.fork，当然还有更高层封装的multiprocessing标准库，在之前写过的python高可用程序设计方法中提供了类似nginx中masterprocess和workerprocess间信号处理的方式，保证了业务进程的退出可以被主进程感知。多线程编程python中有Thread和threading，在linux下所谓的线程，实际上是LW
系统 2019-09-27 17:38:17 1896
