Python资源共享群：484031800前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代
系统 2019-09-27 17:51:31 2195
效果左边原图，右面添加字体后保存的图。代码#-*-coding:utf-8-*-importPIL.ImageasImageimportPIL.ImageColorasImageColorimportPIL.ImageDrawasImageDrawimportPIL.ImageFontasImageFont"""author@:xunapython2.7"""#设置字体（LiberationSans-Regular.ttf这是我ubuntu16.04自带的
系统 2019-09-27 17:50:37 2195
综述多线程是程序设计中的一个重要方面，尤其是在服务器Deamon程序方面。无论何种系统，线程调度的开销都比传统的进程要快得多。Python可以方便地支持多线程。可以快速创建线程、互斥锁、信号量等等元素，支持线程读写同步互斥。美中不足的是，Python的运行在Python虚拟机上，创建的多线程可能是虚拟的线程，需要由Python虚拟机来轮询调度，这大大降低了Python多线程的可用性。希望高版本的Python可以解决这个问题，发挥多CPU的最大效率。网上有些
系统 2019-09-27 17:50:36 2195
最近越发感觉到限制我对Python运用、以及读懂别人代码的地方，大多是在于对数据的处理能力。其实编程本质上就是数据处理，怎么把文本数据、图像数据，通过python读入、切分等，变成一个N维矩阵，然后再带入别人的模型，bingo~跑出来一个结果。结果当然也是一个矩阵或向量的形式。所以说，之所以对很多模型、代码束手无策，其实还是没有掌握好数据处理的“屠龙宝刀”，无法对海量数据进行“庖丁解牛”般的处理。因此，我想以一个别人代码中的一段为例，仔细琢磨文本数据处理的
系统 2019-09-27 17:49:36 2195
文章目录遍历列表深入的了解循环在for循环中执行更多的操作在for循环后结束执行一些操作避免缩进错误忘记缩进忘记缩进额外的代码行不必要的缩进循环后不必要的缩进遗漏了冒号小插曲创建数值列表使用函数range()使用range()创建数字列表对数字列表执行简单的统计计算列表解析小插曲使用列表的一部分切片遍历切片复制列表小插曲元组定义元组遍历元组中的所有值修改元组变量小插曲设置代码格式格式指南缩进行长空行小插曲遍历列表通俗易懂地来说，遍历列表就是把你列表中的每个
系统 2019-09-27 17:48:49 2195
集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下：去重，把一个列表变成集合，就自动去重了关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系s=set([3,5,9,10])#创建一个数值集合t=set("Hello")#创建一个唯一字符的集合a=t|s#t和s的并集b=t&s#t和s的交集c=t-s#求差集（项在t中，但不在s中）d=t^s#对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）基础功能List=[1,2,5,6,8]List=set(lis
系统 2019-09-27 17:48:36 2195
本周的PyCoder'sWeekly上分享了一篇小文章，它里面提到的冷知识很有意思，我稍作补充，分享给大家。它提到的部分问题，读者们可以先思考下：若两个元组相等，即a==b且aisb，那么相同索引的元素（如a[0]、b[0]）是否必然相等呢？若两个对象的hash结果相等，即hash(a)==hash(b)，那么它们是否必然相等呢？答案当然都为否（不然就不叫冷知识了），大家可以先尝试回答一下，然后再往下看。-----思考分割线-----好了，先来看看第一个问
系统 2019-09-27 17:48:26 2195
python中对对象dump报错：ObjectoftypeCOUPON_CATE_V2isnotJSONserializable使用classObj.__dict__如打印对象：print(str(coupon_cate_v2.__dict__))
系统 2019-09-27 17:48:11 2195
发送端代码：#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importsocketimportstructraw_socket=socket.socket(socket.PF_PACKET,socket.SOCK_RAW,socket.htons(0x1234))raw_socket.bind(("eth0",0))packet=struct.pack("!6s6sH","\xff\xff\xff\xff\xff\xff","\x
系统 2019-09-27 17:46:50 2195
一、环境win10、Python3.6、OpenCV3.x；编译器：pycharm5.0.3二、实现目标根据需要追踪的物体颜色，设定阈值，在视频中框选出需要追踪的物体。三、实现步骤1）根据需要追踪的物体颜色，设定颜色阈值，获取追踪物体的掩膜代码：generate_threshold.py#-*-coding:utf-8-*-#Author:TomYuimportcv2importnumpyasnpcap=cv2.VideoCapture(0)#获取摄像头图
系统 2019-09-27 17:46:23 2195
defget_standard_str(s):lis=list(s)lis.sort()s="".join(lis)returnsstop_word=""dict1={}forlineiniter(input,stop_word):standard_str=get_standard_str(line)ifstandard_strindict1:dict1[standard_str].append(line)else:dict1[standard_str]=
系统 2019-09-27 17:46:11 2195
代码实例：复制代码代码如下:try:importtermios,TERMIOS1exceptImportError:try:importmsvcrt2exceptImportError:try:fromEasyDialogsimportAskPassword3exceptImportError:getpass="default_getpass"4else:getpass="AskPassword"5else:getpass="win_getpass"els
系统 2019-09-27 17:37:53 2195
python是一个很好脚本语言工具，现在也比较流行的一个脚本语言工具，对目前web自动化可以用的比较是webdriver框架进行自动化测试，脚本写起来较简单，运行的占用的内容较小。那么对windown下python+webdriver自动化环境如何进行搭建。下载一个python.exe文件，直接默认安装即可配置python的环境，指定到python的路径安装pip环境，从网上下载一个pip，解压完成后，进入解压目录下执行pythonsetupinstall
系统 2019-09-27 17:37:53 2195
背景在实际项目实施中，会编写很多在服务器执行的作业脚本。程序中凡是涉及到数据库链接、操作系统用户链接、IP地址、主机名称的内容都是敏感信息。在纯内网系统中往因为开发时间紧迫，往往都直接将这些敏感信息明文方式写在脚本中了。稍微规范一点的，创建一个通用的config文件，将所有这类敏感信息记录在这个文件中，脚本以读取文件方式获取这些信息。这种方式的好处是脚本不用在应用迁移、灾备部署的时候再起不同的版本，尤其是大数据平台作业运行的脚本，如果是需要做灾备集群，这种
系统 2019-09-27 17:57:49 2194
如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——PythonPython有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。Python优点一：“流程可控，工作高效”举个例子，Excel做分析的过程：定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透
系统 2019-09-27 17:56:50 2194
