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Python

詳解python分布式進程

在Thread和Process中,應當優選Process,因為Process更穩定,而且,Process可以分布到多臺機器上,而Thread最多只能分布到同一臺機器的多個CPU上。Python的multiprocessing模塊不但支持多進程,其中managers子模塊還支持把多進程分布到多臺機器上。一個服務進程可以作為調度者,將任務分布到其他多個進程中,依靠網絡通信。由于managers模塊封裝很好,不必了解網絡通信的細節,就可以很容易地編寫分布式多進程

系統 2019-09-27 17:50:30 1612

Python

Python3快速入門(三)——Python3標準數據類型

Python3快速入門(三)——Python3標準數據類型一、Python3標準數據類型Python3中有六種標準數據類型:A、Number(數字)B、String(字符串)C、List(列表)D、Tuple(元組)E、Set(集合)F、Dictionary(字典)Python3的六種標準數據類型中,Number(數字)、String(字符串)、Tuple(元組)是不可變的,List(列表)、Dictionary(字典)、Set(集合)是可變的。二、數字類

系統 2019-09-27 17:50:27 1612

Python

Python中的各種裝飾器詳解

Python裝飾器,分兩部分,一是裝飾器本身的定義,一是被裝飾器對象的定義。一、函數式裝飾器:裝飾器本身是一個函數。1.裝飾函數:被裝飾對象是一個函數[1]裝飾器無參數:a.被裝飾對象無參數:復制代碼代碼如下:>>>deftest(func):def_test():print'Callthefunction%s().'%func.func_namereturnfunc()return_test>>>@testdefsay():return'hellowor

系統 2019-09-27 17:50:21 1612

Python

如何用Python搭建一個簡單的推薦系統?

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 17:50:15 1612

Python

Python中函數的多種格式和使用實例及小技巧

這里先解釋一下幾個概念-位置參數:按位置設置的參數,隱式用元組保存對應形參.平時我們用的大多數是按位置傳參.比如有函數deffunc(a,b,c),調用func(1,2,3).即a=1,b=2,c=3-關鍵字參數:可以通過關鍵字設置參數,不用關心參數位置,隱式用字典保存形參.比如有函數deffunc(a,b,c),調用func(b=1,c=2,a=3),即a=3,b=1,c=2普通格式復制代碼代碼如下:deffunc(opt_args):...return

系統 2019-09-27 17:50:13 1612

Python

python按鍵按住不放持續響應的實例代碼

在學習飛機大戰(我也不知道為什么都拿這個練手),飛機左右控制都是按鍵按一次移動一次,不能按住一個鍵后持續移動,離開后停止移動。為了解決這個,查看了參考手冊,說讓用pygame.key.set_repeat()方法,奈何我剛開始學也看不太明白,只能看懂一些。并且看別人的代碼也比較費勁,畢竟不是自己的邏輯,得看一會兒,最后還是自己想了一個辦法,用flag標簽:大體思路是這樣的,比如向左持續移動,先在hero定一個屬性標簽設置布爾值為False,然后定義移動方法

系統 2019-09-27 17:50:11 1612

Python

看懂巴菲特推薦的指數基金定投,Python驗證

看懂巴菲特推薦的指數基金定投,Python驗證看懂巴菲特推薦的指數基金定投,Python驗證超越股神,你這輩子是不可能了的啦,但是超越身邊的普通人,那是足夠了,只要你堅持定投,堅持定投正確的標的,直到成功為止,建立好市場的心里站,不要在股市中浮浮沉沉。我在大學期間,我就開始學習理財投資,直到我出大學畢業,踏入社會,我領到第一份工資,我覺得我要開始尋找我的定投標的了,我可以推薦你一款非常好用的股票軟件,同花順,這是我當初學習股票得來的。最近身邊的朋友都陸續走

系統 2019-09-27 17:50:08 1612

Python

詳解DeBug Python神級工具PySnooper

PySnooper在GitHub上自嘲是一個“乞丐版”調試工具(poorman'sdebugger)。一般情況下,在編寫Python代碼時,如果想弄清楚為什么Python代碼沒有按照預期執行、哪些代碼在運行哪些沒在運行、局部變量又是什么,我們會使用包含斷點和觀察模式等功能的調試器,或者直接使用print語句打印出來。但上面的方法都比較麻煩,例如使用調試器需要進行繁瑣的設置,使用print打印也要很仔細。與它們相比,使用PySnooper只需為要調試的函數添

系統 2019-09-27 17:50:04 1612

Python

centos python3.4更新到3.6

centospython3.4更新到3.6python3.4是yum安裝的就直接執行命令:yumupdatepython34-y如果是通過源碼安裝的,就需要下3.6源碼包,重新解壓,編譯,安裝

系統 2019-09-27 17:50:00 1612

Python

用Python生成器實現微線程編程的教程

微線程領域(至少在Python中)一直都是StacklessPython才能涉及的特殊增強部分。關于Stackless的話題以及最近它經歷的變化,可能本身就值得開辟一個專欄了。但其中簡單的道理就是,在“新的Stackless”下,延續(continuation)顯然是不合時宜的,但微線程還是這個項目存在的理由。這一點很復雜……剛開始,我們還是先來回顧一些內容。那么,什么是微線程呢?微線程基本上可以說是只需要很少的內部資源就可以運行的進程?D并且是在Pyth

系統 2019-09-27 17:49:59 1612

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