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Python Web Flask源码解读(四)——全局变量

关于我一个有思想的程序猿,终身学习实践者,目前在一个创业团队任teamlead,技术栈涉及Android、Python、Java和Go,这个也是我们团队的主要技术栈。Github:https://github.com/hylinux1024微信公众号:终身开发者(angrycode)Flask中全局变量有current_app、request、g和session。不过需要注意的是虽然标题是写着全局变量,但实际上这些变量都跟当前请求的上下文环境有关,下面一起

系统 2019-09-27 17:52:39 2066

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Spark学习实例(Python):窗口操作 Window

说到流处理,Spark为我们提供了窗口函数,允许在滑动数据窗口上应用转换,常用场景如每五分钟商场人流密度、每分钟流量等等,接下来我们通过画图来了解SparkStreaming的窗口函数如何工作的,处理过程图如下所示:上图中绿色的小框框是一批一批的数据流,虚线框和实线框分别是前一个窗口和后一个窗口,从图中可以看出后一个窗口在前一个窗口基础上移动了两个批次的数据流,而我们真正通过算子操作的数据其实就是窗口内所有的数据流。在代码实现前了解下窗口操作常用的函数有:

系统 2019-09-27 17:52:34 2066

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Python语法分析之字符串格式化

前序Thereshouldbeone-andpreferablyonlyone-obviouswaytodoit.――――theZenofPython意译:Python提倡用一种,而且最好是只有一种方法来完成一件事虽然Python有以上的提倡,但却在字符串格式化方面,没有做到这一点。字符串格式化敲黑板,划重点:在Python中有至少三种常见方式实现字符串格式化:%-formatting格式(Python2.6以前,推荐输出时使用)str.format()格

系统 2019-09-27 17:52:21 2066

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Python脚本实现DNSPod DNS动态解析域名

闲暇之余,在家里自建了个服务器,因为用的小区宽带,IP位动态分配。域名解析就是个问题,我的域名一般停放在DNSPod下。DNSPod有提供修改的API,就用Python简单的实现了一下动态解析。这样,就不用安装花生壳了。废话不说,看代码:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importhttplib,urllib,urllib2importtimeimportsys,osimportreimportjsonuser

系统 2019-09-27 17:52:14 2066

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Python中实现结构相似的函数调用方法

python的dict用起来很方便,可以自定义key值,并通过下标访问,示例如下:复制代码代码如下:>>>d={'key1':'value1',...'key2':'value2',...'key3':'value3'}>>>printd['key2']value2>>>lambda表达式也是很实用的东东,示例如下:复制代码代码如下:>>>f=lambdax:x**2>>>printf(2)4>>>两者结合可以实现结构相似的函数调用,使用起来很方便,示例如

系统 2019-09-27 17:51:38 2066

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Appium+python自动化怎么查看程序所占端口号和IP

简介这篇博文和分类看似没有多大关系,但是也是从上一篇衍生出来的产物,因为涉及到FQ工具Lantern,就算是给关注和支持的小伙伴们拓展一下眼界和知识面。而且好多人都阅读了上一篇没发现那个参考博客点不开吗?那是因为还没来的急,整理和编写,今天再试一下就可以。一个软件可能占用多个端口拥有多个目标IP,下面以FQ工具Lantern为例,说明端口查看方法:1.借助第三方软件查看如果你电脑上安装了360等优化工具,可能会自带查看网络状况的插件如下图:2.命令行窗口查

系统 2019-09-27 17:51:27 2066

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Anaconda多环境多版本python配置操作方法

conda测试指南在开始这个conda测试之前,你应该已经下载并安装好了Anaconda或者Miniconda注意:在安装之后,你应该关闭并重新打开windows命令行。一、Conda测试过程:使用conda。首先我们将要确认你已经安装好了conda配置环境。下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。使你更加轻松的了解关于环境的一切。我们将学习如何确认你在哪个环境中,以及如何做复制一个环境作为备份。测试python。然后我们将检查哪一个版

系统 2019-09-27 17:48:14 2066

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Python -二维数组定义

1.a=[]arrays=[a*3]arrays其实为[[]]2.arrays=[a]*N看上去是创建了二维数组,但是只是创建N个指向a的引用,所以一旦a改变,arrays中N个list也会随之改变eg:a=[]N=3arrays=[a]*3arrays[0].append(1)#看上去只为第一个list添加整数1,实际上---print(arrays)输出为[[1],[1],[1]]3.arrays=[[]foriinrange(N)]eg:N=3arr

系统 2019-09-27 17:47:28 2066

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python新手经常遇到的17个错误分析

1)忘记在if,elif,else,for,while,class,def声明末尾添加:(导致“SyntaxError:invalidsyntax”)该错误将发生在类似如下代码中:ifspam==42print('Hello!')2)使用=而不是==(导致“SyntaxError:invalidsyntax”)=是赋值操作符而==是等于比较操作。该错误发生在如下代码中:ifspam=42:print('Hello!')3)错误的使用缩进量。(导致“Inde

系统 2019-09-27 17:47:06 2066

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以Python代码实例展示kNN算法的实际运用

邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN方法在类别决策时,只与极

系统 2019-09-27 17:38:02 2066