第1題：python下多線程的限制以及多進程中傳遞參數的方式？python多線程有個全局解釋器鎖（globalinterpreterlock），簡稱GIL，這個GIL并不是python的特性，他是只在Cpython解釋器里引入的一個概念，而在其他的語言編寫的解釋器里就沒有這個GIL例如：Jython。這個鎖的意思是任一時間只能有一個線程運用解釋器，跟單cpu跑多個程序一個意思，我們都是輪著用的，這叫“并發”，不是“并行”。為什么會有GIL？多核CPU的出現
系統 2019-09-27 17:50:37 1765
Python3快速入門（二）——Python3基礎一、Python3語法基礎1、Python3編碼默認情況下，Python源碼文件以UTF-8編碼，所有字符串都是unicode字符串，可以為Python源碼文件指定不同的編碼，如下：#-*-coding:utf-8-*-2、標識符Python語言的標識符規則如下：A、第一個字符必須是字母表中字母或下劃線。B、標識符的其它的部分由字母、數字和下劃線組成。C、標識符對大小寫敏感。在Python3中，允許非ASC
系統 2019-09-27 17:50:28 1765
filter(function,sequence)：對sequence中的item依次執行function(item)，將執行結果為True的item組成一個List/String/Tuple（取決于sequence的類型）返回：復制代碼代碼如下:>>>deff(x):returnx%2!=0andx%3!=0>>>filter(f,range(2,25))[5,7,11,13,17,19,23]>>>deff(x):returnx!='a'>>>filt
系統 2019-09-27 17:49:44 1765
在開發一些需要網絡通信的應用中，經常會用到各種網絡協議進行通信，博主在開發實驗室的機器人的時候就遇到了需要把機器人上采集到的圖片傳回服務器進行處理識別，在python下的實現方式如下（只貼出了關鍵代碼）服務器端LOCAL_IP='192.168.100.22'#本機在局域網中的地址，或者寫127.0.0.1PORT=2567#指定一個端口defserver():sock=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_ST
系統 2019-09-27 17:49:31 1765
先序遍歷1、BinaryTreePreorderTraversal---leetcode144#coding:utf-8classSolution:#根左右defpreorderTraversal(self,root):ifnotroot:return[]return[root.val]+self.preorderTraversal(root.left)+self.preorderTraversal(root.right)#給定二叉樹的前序遍歷和中序遍歷，
系統 2019-09-27 17:49:30 1765
常見的排序算法：冒泡排序，選擇排序，插入排序，希爾排序，快速排序，堆排序，歸并排序。冒泡排序原理：兩兩元素進行比較，每一趟能夠確定最大元素的位置，穩定算法defbubble_sort(alist):'''冒泡排序'''#[5,4,3,2,1][4,5,3,2,1][4,3,5,2,1][4,3,2,5,1][4,3,2,1,5]n=len(alist)foriinrange(n):#count=0forjinrange(0,n-1):ifalist[j]>
系統 2019-09-27 17:49:28 1765
#!/usr/bin/python#*-*coding:utf8*-*"""適用于在/proc/meminfo中提供了可用內存MemAvailable的系統使用"""fromoptparseimportOptionParserimportsysparser=OptionParser()parser.add_option("-k",dest="k",action="store_true",default=True,help="DisplayMeminfoKB
系統 2019-09-27 17:49:21 1765
在這個教材中,我們假定你已經安裝了Scrapy。假如你沒有安裝,你可以參考這個安裝指南。我們將會用開放目錄項目(dmoz)作為我們例子去抓取。這個教材將會帶你走過下面這幾個方面:創造一個新的Scrapy項目定義您將提取的Item編寫一個蜘蛛去抓取網站并提取Items。編寫一個ItemPipeline用來存儲提出出來的ItemsScrapy由Python寫成。假如你剛剛接觸Python這門語言,你可能想要了解這門語言起,怎么最好的利用這門語言。假如你已經熟悉
系統 2019-09-27 17:49:18 1765
本文實例講述了Python利用神經網絡解決非線性回歸問題。分享給大家供大家參考，具體如下：問題描述現在我們通常使用神經網絡進行分類，但是有時我們也會進行回歸分析。如本文的問題：我們知道一個生物體內的原始有毒物質的量，然后對這個生物體進行治療，向其體內注射一個物質，過一段時間后重新測量這個生物體內有毒物質量的多少。因此，問題中有兩個輸入，都是標量數據，分別為有毒物質的量和注射物質的量，一個輸出，也就是注射治療物質后一段時間生物體的有毒物質的量。數據如下圖：其
系統 2019-09-27 17:48:59 1765
1.1安裝模塊pipinstallpykafka1.2基本使用#-*coding:utf8*-frompykafkaimportKafkaClienthost='IP:9092,IP:9092,IP:9092'client=KafkaClient(hosts=host)#生產者topicdocu=client.topics['my-topic']producer=topicdocu.get_producer()foriinrange(100):printi
系統 2019-09-27 17:48:56 1765
