thrift安装问题及tutorial实例运行_奔跑的鸵鸟_新浪博客thrift安装问题及tutorial实例运行(2012-07-1314:49:26)转载▼标签：thriftboost分类：开源软件thrift的实例执行依赖boost，首先应安装boost1.安装boost1.1.从网址：http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.50.0/下载boost安装包解压到/usr/local/下：
系统 2019-08-12 01:32:25 2518
一前言最近在开发的数据核对方案中用到了Python标准库Difflib，本来它工作的挺符合预期，可当它遇到那个文件，仿佛遇到了克星，那文件才100行*77列的数据，经它对比，居然耗时61s。这是无法接受的，因为后续线上流量抽取比对，绝非这点量级。该怎么破？二重现现象以下是使用Difflib比对那个文件，数据量是100行*77列，耗时61s，如下：好吧，那就降低数据量到5行*77列，看看效果，耗时只有0.05s，如下：从耗时结果上，不难发现，Difflib在
系统 2019-09-27 17:57:27 2517
介绍unittest原名为PyUnit，是由Java的JUnit衍生而来.它支持自动化测试，在测试中使用setup（初始化）和shutdown（关闭销毁）操作，组织测试用例为套件（批量运行），以及把测试和报告独立开来。为了实现这些，unittest以一种面向对象的方式产生了一些很重要的概念：testfixture：fixture表示tests运行前需要做的准备工作以及结束后的清理工作。比如，创建临时/代理数据库、目录或启动一个服务器进程。testcase：
系统 2019-09-27 17:57:11 2517
Python爬虫之urllib.parse转载地址Python中的urllib.parse模块提供了很多解析和组建URL的函数。解析url解析url（urlparse()）urlparse()函数可以将URL解析成ParseResult对象。对象中包含了六个元素，分别为：协议（scheme）域名（netloc）路径（path）路径参数（params）查询参数（query）片段（fragment）fromurllib.parseimporturlparseu
系统 2019-09-27 17:53:12 2517
最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用，这仅仅只是冰山一角，希望大家可以踊跃的去尝试和探索！一、安装环境：1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块
系统 2019-09-27 17:50:55 2517
请大家务必审题，转行做程序员，是程序员，并非数据分析也不是软件测试。首先声明：这是一篇容易引起撕逼的问答，为了祖国和谐，人民安康，请各位看官尽量理性讨论。同时，这篇文章是面向一些初入行的朋友进行一些相对中肯一点的分析和建议而已，虽然有浓厚的个人色彩，但我还是尽量以事实说话，以代码说话，大牛们就不要拿自己的牛逼经验来这里装逼了。我先问大家一个问题，为什么中国人用刀叉是很容易上手的一件事情，而外国人用筷子，应该是他们在中国吃饭时最痛苦的一件事情吧。为什么会这样
系统 2019-09-27 17:47:34 2517
最近学了高等数值分析，需要做一下数值分析相关的编程。感觉三次样条插值和Romberg外推加速公式写起来还是有点难度的。分享一下自己的结果。1.三次样条插值本来没有什么头绪，受一个博主的启发，学习了他的代码稍作修改。原博链接：https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/80574057importmathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsympy
系统 2019-09-27 17:46:10 2517
（在lua中通过loadfile,setfenv实现）python当然也可以：catconfig.pybar=10foo=100catpython_as_config.py:ns={}execfile('config.py',ns)print"\n".join(sorted(dir(ns)))print"*"*80printns['foo']printns['bar']缺点是不像lua那么可以以成员的方式访问table中的变量，如ns.foo,ns.bar
系统 2019-09-27 17:38:37 2517
1.浮点数的介绍float（浮点型）是Python基本数据类型中的一种，Python的浮点数类似数学中的小数和C语言中的double类型；2.浮点型的运算浮点数和整数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的，然而浮点数的运算则可能会有四舍五入的误差。比如观察以下运算，在数学中很容易得出结果应该是0.8965，而使用程序运算得出的结果却是：0.8965000000000001；a=1.25b=0.3535print(a-b)#输出：0.89650
系统 2019-09-27 17:38:29 2517
用户输入1、使用input来等待用户输入。如username=input('username:')password=input('password:')print(username,password)2、格式化输出第一种方法：字符串拼接+（不建议使用，太耗内存）name=input("name:")age=input("age:")skill=input("skill:")salary=input("salary:")info='''---infoof''
系统 2019-09-27 17:37:52 2517
