python具体强大的库文件，很多功能都有相应的库文件，所以很有必要进行学习一下，其中有一个ftp相应的库文件ftplib，我们只需要其中的登录功能，然后利用多线程调用相应字典里面的字段进行登录，还能根据自己的需要，根据自身的情况编写需要的程序，让程序代替我们去做一些枯燥的重复工作。下面直接上代码，下面是主文件复制代码代码如下:importosimporttimeimportthreadingclassmythread(threading.Thread):
系统 2019-09-27 17:54:23 1811
单向链表单向链表也叫单链表，是链表中最简单的一种形式，它的每个节点包含两个域，一个信息域（元素域）和一个链接域。这个链接指向链表中的下一个节点，而最后一个节点的链接域则指向一个空值。表元素域elem用来存放具体的数据。链接域next用来存放下一个节点的位置（python中的标识）变量p指向链表的头节点（首节点）的位置，从p出发能找到表中的任意节点。节点实现classNode(object):"""单链表的结点"""def__init__(self,item
系统 2019-09-27 17:54:18 1811
关卡二：1.练习题1面向对象的理解要求：在类内定义一个可以重新设置私有属性name的函数条件为字符串长度小于10,才可以修改.答:defSetName(self,newname):iflen(newname)<10:self.__name=newnameelse:print("error:名字太长!")在创建一个类之后需要调用什么函数?答:应调用__del__()函数.del()方法是手动调用还是类默认调用?答:手动调用如何访问对象的属性?答:使用(.)来
系统 2019-09-27 17:54:18 1811
运营：“活动参与人数那么少，肯定是推广渠道不行”市场：“PV和UV都很高，最后转化这么低，运营是不是有环节没做好？”产品：“我觉得这个功能这样改绝对能提升用户留存！所以这个需求必须要实现”程序员：“怎么证明这是有效需求，我不要你觉得...”如果各位在职场中有和同事argue的经历，凭猜想定位问题，彼此谁都说服不了谁，这个时候就要丢出杀手锏——数据。不仅要拿数据，还要用数据，用数据分析每个环节，定位具体问题，用异常数据证明问题所在，用合理数据推测活动效果。拥
系统 2019-09-27 17:53:44 1811
原文链接：https://t.csdnimg.cn/wSsp「超级星推官/每周分享」是一个围绕程序员生活、学习相关的推荐栏目。CSDN出品，每周发布，暂定5期。关键词：靠谱！优质！本期内容，我们将抽1人送出由我司程序员奉为“超级神作”的《疯狂Python讲义》1本，并在文章内隐藏了5门好课，敬请关注。2019年，有人说是Python元年，背靠AI和大数据，连续半年拿下TOP1编程语言，这些都给了Python的底气，所以无论是薪资还是招聘需求，都越来越多了！
系统 2019-09-27 17:53:27 1811
前言正则表达式就是从字符串中发现规律，并通过“抽象”的符号表达出来。打个比方，对于2,5,10,17,26,37这样的数字序列，如何计算第7个值，肯定要先找该序列的规律，然后用n2+1这个表达式来描述其规律，进而得到第7个值为50。对于需要匹配的字符串来说，同样把发现规律作为第一步，本文主要使用正则表达式完成字符串的查询匹配、替换匹配和分割匹配。常用的正则符号在进入字符串的匹配之前，先来了解一下都有哪些常用的正则符号，见下表所示：如果读者能够比较熟练地掌握
系统 2019-09-27 17:52:54 1811
网络爬虫学习笔记（2）1资料《Python网络爬虫从入门到实践》唐松，陈志铨。主要面向windows平台下的python3。菜鸟教程-》python2笔记2-1Python基础（1）++python的列表还有一种只读格式——元组Tuple，它用（）进行赋值，且只能在初始化时赋值。列表有追加元素的内置方法append（）字典有内置方法keys()（获得所有键的值），values()元组用“()”标识，列表用“[]”标识，字典用“{}”标识type(变量)查看
系统 2019-09-27 17:52:44 1811
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介绍argparse的文章中，我们全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌，想要打造一个属于自己的命令行工具。本文将以我们日常工作中最常见的git命令为例，讲解如何使用argparse库来实现一个真正可用的命令行程序。本系列文章默认
系统 2019-09-27 17:52:35 1811
今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛
系统 2019-09-27 17:52:33 1811
在之前学习的RDD和DataFrame数据集主要处理的是离线数据，随着时代发展进步，我们会发现越来越多数据是在源源不断发回到数据中心，同时需要立刻响应给用户，这样的情况我们就会用到实时处理，常用的场景有实时显示某商场一小时人流密度、实时显示当天火车站人口总数等等。接下来从实时数据源说起，实时数据源主要有：FileSourceSocketSourceFlumeSourceKafkaSourceFileSource指的是文件作为数据来源，常用的有本地文件fil
系统 2019-09-27 17:52:32 1811
