前言最近在維護項目的python項目代碼，項目使用了python的日志模塊logging，設定了保存的日志數目，不過沒有生效，還要通過contab定時清理數據。分析項目使用了logging的TimedRotatingFileHandler：#!/user/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importloggingfromlogging.handlersimportTimedRotatingFileHandlerlog=log
系統 2019-09-27 17:38:11 1637
選擇了腳本語言就要忍受其速度，這句話在某種程度上說明了python作為腳本的一個不足之處，那就是執行效率和性能不夠理想，特別是在performance較差的機器上，因此有必要進行一定的代碼優化來提高程序的執行效率。如何進行Python性能優化，是本文探討的主要問題。本文會涉及常見的代碼優化方法，性能優化工具的使用以及如何診斷代碼的性能瓶頸等內容，希望可以給Python開發人員一定的參考。代碼優化能夠讓程序運行更快，它是在不改變程序運行結果的情況下使得程序的
系統 2019-09-27 17:38:10 1637
以下函數列出某個目錄下（包括子目錄）所有文件，本隨筆重點不在于遞歸函數的實現，這是一個很簡單的遞歸，重點在于熟悉Python庫os以及os.path一些函數的功能和用法。1.os.listdir(path):列出path下所有內容（包括文件和目錄，不包括.和..）2.os.path.join(path1,path2,path3...):拼接目錄，例如將'home','test'拼接成'home/test/'3.os.path.isdir(path):判斷p
系統 2019-09-27 17:38:04 1637
最近我在用梯度下降算法繪制神經網絡的數據時，遇到了一些算法性能的問題。梯度下降算法的代碼如下（偽代碼）：defgradient_descent():#thegradientdescentcodeplotly.write(X,Y)一般來說，當網絡請求plot.ly繪圖時會阻塞等待返回，于是也會影響到其他的梯度下降函數的執行速度。一種解決辦法是每調用一次plotly.write函數就開啟一個新的線程，但是這種方法感覺不是很好。我不想用一個像cerely（一種分
系統 2019-09-27 17:37:56 1637
python是支持多線程的，主要是通過thread和threading這兩個模塊來實現的。thread模塊是比較底層的模塊，threading模塊是對thread做了一些包裝的，可以更加方便的使用。雖然python的多線程受GIL限制，并不是真正的多線程，但是對于I/O密集型計算還是能明顯提高效率，比如說爬蟲。下面用一個實例來驗證多線程的效率。代碼只涉及頁面獲取，并沒有解析出來。#-*-coding:utf-8-*-importurllib2,timeim
系統 2019-09-27 17:37:56 1637
一、定制Python的交互提示符Python的默認交互提示符為“>>>”，但它是可以定制的。Python啟動后，先尋找PYTHONSTARTUP環境變量，然后執行此文件中變量指定的執行代碼。一些Linux發布包提供了缺省的啟動腳本，一般存放在其home目錄，名為.pythonstartup。“Tab完成”和“命令歷史”這兩個功能增強了提示符應用，兩者都基于readline模塊。如果沒有.pythonstartup文件，可以自己創建一個。簡單例子：復制代碼代
系統 2019-09-27 17:37:55 1637
需求在實際應用中，需要對xml配置文件進行實時修改，1.增加、刪除某些節點2.增加，刪除，修改某個節點下的某些屬性3.增加，刪除，修改某些節點的文本使用xml文檔實現思想使用ElementTree，先將文件讀入，解析成樹，之后，根據路徑，可以定位到樹的每個節點，再對節點進行修改，最后直接將其輸出實現代碼#!/usr/bin/python#-*-coding=utf-8-*-#author:wklken@yeah.net#date:2012-05-25#ve
系統 2019-09-27 17:37:47 1637
1.準備工作：工欲善其事必先利其器，因此我們有必要在進行Coding前先配置一個適合我們自己的開發環境，我搭建的開發環境是：操作系統：Ubuntu14.04LTSPython版本：2.7.6代碼編輯器：SublimeText3.0這次的網絡爬蟲需求背景我打算延續DotNet開源大本營在他的那篇文章中的需求，這里就不再詳解。我們只抓取某一省中所有主要城市從2015-11-22到2015-10-24的白天到夜間的所有天氣情況。這里以湖北省為例。2.實戰網頁爬蟲
系統 2019-09-27 17:37:46 1637
1.使用測量工具，量化性能才能改進性能，常用的timeit和memory_profiler，此外還有profile、cProfile、hotshot等，memory_profiler用了psutil，所以不能跟蹤cpython的擴展；2.用C來解決費時的處理，c是效率的代名詞，也是python用來解決效率問題的主要途徑，甚至有時候我都覺得python是c的完美搭檔。常用的是Cython，直接把py代碼c化然后又能像使用py包一樣使用，其次是ctypes，效
系統 2019-09-27 17:37:43 1637
使用python生成隨機驗證碼的方法有很多種，今天小編給大家分享兩種方法，大家可以靈活運用這兩種方法，設計出適合自己的驗證碼方法。方法一：利用range方法，對于range方法不清楚的同學，請參考文章《python開發的range()函數》#-*-coding:utf-8-*-importrandomdefgenerate_verification_code(len=6):'''隨機生成6位的驗證碼'''#注意：這里我們生成的是0-9A-Za-z的列表，當
系統 2019-09-27 17:37:39 1637
