本文實例講述了Python的批量遠程管理和部署工具Fabric用法。分享給大家供大家參考。具體如下：Fabric是Python中一個非常強大的批量遠程管理和部署工具,常用于在多個遠程PC上批量執行SSH任務.常見的使用方法大概總結如下:1.首先,要將批量執行的任務寫入到一個fabfile.py中,復制代碼代碼如下:#-*-coding:utf-8-*-fromfabric.apiimportrun,local,roles,env,cdenv.hosts=[
系統 2019-09-27 17:52:48 1884
1.鎖：Lock(1次放1個)同步鎖線程安全，多線程操作時，內部會讓所有線程排隊處理。如：list/dict/Queue線程不安全+人=>排隊處理。需求：a.創建100個線程，在列表中追加8b.創建100個線程v=[]鎖-把自己的添加到列表中。-在讀取列表的最后一個。解鎖以后鎖一個代碼塊：importthreadingimporttimev=[]lock=threading.Lock()deffunc(arg):lock.acquire()#鎖的區域---
系統 2019-09-27 17:52:33 1884
yield的功能類似于return，但是不同之處在于它返回的是生成器。生成器生成器是通過一個或多個yield表達式構成的函數，每一個生成器都是一個迭代器（但是迭代器不一定是生成器）。如果一個函數包含yield關鍵字，這個函數就會變為一個生成器。生成器并不會一次返回所有結果，而是每次遇到yield關鍵字后返回相應結果，并保留函數當前的運行狀態，等待下一次的調用。由于生成器也是一個迭代器，那么它就應該支持next方法來獲取下一個值。基本操作#通過`yield`
系統 2019-09-27 17:52:18 1884
數據集介紹使用數據集Wine，來自UCI。包括178條樣本，13個特征。importpandasaspdimportnumpyasnpdf_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None)df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol','Malicacid','Ash
系統 2019-09-27 17:50:52 1884
隊、棧和鏈表一樣，在數據結構中非常基礎一種數據結構，同樣他們也有各種各樣、五花八門的變形和實現方式。但不管他們形式上怎么變，隊和棧都有其不變的最基本的特征，我們今天就從最基本，最簡單的實現來看看隊列和堆棧。不管什么形式的隊列，它總有的一個共同的特點就是“先進先出”。怎么理解呢?就像是超市排隊結賬，先排隊的人排在隊的前面，先結賬出隊。這是隊列的特征。而堆棧則和隊列相反，它是“先進后出”，怎么理解呢?基本所有的編輯器都有一個撤銷功能，就是按Ctrl+Z。當你寫
系統 2019-09-27 17:50:25 1884
python自動化批量生成前端的HTML可以大大減輕工作量下面演示兩種生成HTML的方法方法一：使用webbrowser#coding:utf-8importwebbrowser#命名生成的htmlGEN_HTML="test.html"#打開文件，準備寫入f=open(GEN_HTML,'w')#準備相關變量str1='mynameis:'str2='--MichaelAn--'#寫入HTML界面中message="""%s%s"""%(str1,str
系統 2019-09-27 17:49:58 1884
描述exp()方法返回x的指數,ex。語法以下是exp()方法的語法:importmathmath.exp(x)注意：exp()是不能直接訪問的，需要導入math模塊，通過靜態對象調用該方法。參數x--數值表達式。返回值返回x的指數,ex。實例以下展示了使用exp()方法的實例：#!/usr/bin/python3importmath#導入math模塊print("math.exp(-45.17):",math.exp(-45.17))print("mat
系統 2019-09-27 17:49:51 1884
推薦系統的相關知識我們已在前文中提到，在這篇文章中，我們會介紹如何用Python來搭建一個簡單的推薦系統。本文使用的數據集是MovieLens數據集，該數據集由明尼蘇達大學的Grouplens研究小組整理。它包含1,10和2億個評級。Movielens還有一個網站，我們可以注冊，撰寫評論并獲得電影推薦。接下來我們就開始實戰演練。在這篇文章中，我們會使用Movielens構建一個基于item的簡易的推薦系統。在開始前，第一件事就是導入pandas和numPy
系統 2019-09-27 17:49:46 1884
前言傳統Web開發方式常常需要編寫繁瑣乏味的重復性代碼，不僅頁面表現與邏輯實現的代碼混雜在一起，而且代碼編寫效率不高。對于開發者來說，選擇一個功能強大并且操作簡潔的開發框架來輔助完成繁雜的編碼工作，將會對開發效率的提升起到很大幫助。幸運的是，這樣的開發框架并不少見，需要做的僅是從中選出恰恰為開發者量身打造的那款Web框架。自從基于MVC分層結構的Web設計理念普及以來，選擇適合的開發框架無疑是項目成功的關鍵性因素。無論是Struts、Spring或是其他W
系統 2019-09-27 17:49:32 1884
注意：python3.x已經不支持raw_input了，已經更替成了input。raw_input()str=raw_input("Enteryourinput:")input()，不能讀到\n，讀入一行，可以用連續的input來實現讀入多行。input()函數和raw_input()函數基本能夠互換。可是input會如果你的輸入是一個有效的Python表達式，并返回運算結果。str=input("Enteryourinput:")n,k,m=map(in
系統 2019-09-27 17:49:31 1884
一.字符串的寫法1.單引號或雙引號二.字符串是不會變的1.字符串不會變，只會新增后再賦值a='ABC'b=aa='XYZ'print(b)結果還是ABC三.字符串的拼接1.用加號+2.字符串不能與數字類型相加，需要使用內置函數str()將數字類型轉換成字符串類型再拼接四.字符串的常用方法1.title()將字符串里面的英文單詞（空格隔開的叫一個單詞）首字母變大寫，其他字符不變2.upper()將字符串里面的所有英文字符變大寫，其他字符不變3.lower()
系統 2019-09-27 17:48:26 1884
創建Deque序列:fromcollectionsimportdequed=deque()Deque提供了類似list的操作方法:d=deque()d.append('1')d.append('2')d.append('3')len(d)d[0]d[-1]輸出結果:3'1''3'兩端都使用pop:d=deque('12345')len(d)d.popleft()d.pop()d輸出結果:5'1''5'deque(['2','3','4'])我們還可以限制d
系統 2019-09-27 17:47:59 1884
本文實例講述了python實現獲取序列中最小的幾個元素。分享給大家供大家參考。具體方法如下：importheapqimportrandomdefissorted(data):data=list(data)heapq.heapify(data)whiledata:yieldheapq.heappop(data)alist=[xforxinrange(10)]random.shuffle(alist)print'theoriginlistis',alistpr
系統 2019-09-27 17:47:41 1884
類代碼：#-*-coding:gbk-*-importosclassTABFILE:def__init__(self,filename,dest_file=None):self.filename=filenameifnotdest_file:self.dest_file=filenameelse:self.dest_file=dest_fileself.filehandle=Noneself.content=[]self.initflag=Falsesel
系統 2019-09-27 17:47:28 1884
importosimportsysimportstring#以指定模式打開指定文件，獲取文件句柄defgetFileIns(filePath,model):print("打開文件")print(filePath)print(model)returnopen(filePath,model)#獲取需要處理的文件defgetProcFile(path):returnos.listdir(path)#判斷是否滿足某個條件，如果滿足則執行defisTrue(outF
系統 2019-09-27 17:47:04 1884
