1.python连接数据库frompyhiveimporthiveconn=hive.Connection(host='xxxxxx',port=xxx,auth='CUSTOM',username='yourusername',password='yourpassword',database='default')cursor=conn.cursor()2.SQL代码封装设计为可传参方式defget_sql(d):d="'"+d+"'"add_sql_ho
系统 2019-09-27 17:49:01 2230
一、概述终于把公司的资产管理网站写完，并通过测试，然后上线。期间包括看视频学习、自己写前后端代码，用时两个多月。现将一些体会记录下来，希望能帮到想学django做web开发的人。大牛可以不用看了，小白的第一个项目，写的很low，不入眼。二、过程1.python自学断断续续都有好长的时间，总是零零散散，没有去完完全全开发一个项目出来，跟别人说我会python，都没有啥说服力。后来下定决心，用python去做一个网站出来。正好公司平常维护资产的时候使用的是ex
系统 2019-09-27 17:49:00 2230
点击“开发者技术前线”，选择“星标”在看|星标|留言,真爱来自：开源中国|编辑：可可最近讨论的Python4.0预计推出的新功能，代码名为“Ouroboros：自噬蛇当提出向后不兼容的更改时python-ideas的新手偶尔会提出“Python4000”的概念，这些更改不给当前合法的Python3代码提供明确的移植路径。毕竟，我们允许Python3.0进行这种更改，那么为什么我们不允许它用于Python4.0呢？我现在已经听过那么多问题了（包括更关注的措辞
系统 2019-09-27 17:47:52 2230
作为一个概念而言，正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是，Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。本文是一系列关于Python正则表达式文章的其中一部分。在这个系列的第一篇文章中，我们将重点讨论如何使用Python中的正则表达式并突出Python中一些独有的特性。我们将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些方法。然后我们讲讨论如何使用分组来处理我们查找到的匹配对象的子项。我们有兴趣使用的Python中正则表达式的模
系统 2019-09-27 17:46:54 2230
用time模块的strftime函数时间日期的格式化时间importtimeprint(time.strftime('%y/%m/%d%H:%M:%S%A'))格式化符号说明格式化符号说明格式化符号说明%Y年（2019）%B月（June）%A星期(Thursday)%y年（19）%b月（Jun）%a星期（Thu）%I时（02）%m月(06)%w星期(4)(0~6)（0是周日）%H时（14）%M分（20）%S秒（34）%j今年天数(171)%U今年星期数(2
系统 2019-09-27 17:46:42 2230
0.什么是python模块？干什么的用的？Java中如果使用abs()函数，则需要需要导入Math包，同样python也是封装的，因为python提供的函数太多，所以根据函数的功能将其封装在不同的module模块中。就这样的话，pthon提供的module还是海量的，所以除非使用某个模块里的某个函数时才会将其导入程序中。所以你使用某个函数前，要先知道他在哪个module里，然后将这个模块导入当前程序，然后才能调用这个模块里的函数。当然python的模块分为
系统 2019-09-27 17:45:53 2230
python中有一个略微奇怪的表达式叫yieldexpression，本文就来探究一下这是个什么东西。一步一步来。iterable复制代码代码如下:mylist=[1,2,3]foriteminmylist:printstr(item)mylist是一个列表（list），我们可以逐条取出每一个item，这个过程叫做iteration。像list这样可以用”for…in…”依次遍历的对象被称为iterable，其他的iterable还有string、tupl
系统 2019-09-27 17:45:37 2230
协同过滤在用户――物品（user-item）的数据关系下很容易收集到一些偏好信息（preference），比如评分。利用这些分散的偏好信息，基于其背后可能存在的关联性，来为用户推荐物品的方法，便是协同过滤，或称协作型过滤（collaborativefiltering）。这种过滤算法的有效性基础在于：用户的偏好具有相似性，即用户是可分类的。这种分类的特征越明显，推荐的准确率就越高物品之间是存在关系的，即偏好某一物品的任何人，都很可能也同时偏好另一件物品不同环
系统 2019-09-27 17:38:39 2230
向量空间模型将文档映射为一个特征向量V(d)=(t1,ω1(d)；…；tn,ωn(d))，其中ti(i=1,2,…,n)为一列互不雷同的词条项，ωi(d)为ti在d中的权值,一般被定义为ti在d中出现频率tfi(d)的函数，即。在信息检索中常用的词条权值计算方法为TF-IDF函数，其中N为所有文档的数目，ni为含有词条ti的文档数目。TF-IDF公式有很多变种，下面是一个常用的TF-IDF公式：根据TF-IDF公式，文档集中包含某一词条的文档越多，说明它区
系统 2019-08-29 23:45:14 2230
