今天在写监控脚本的时候遇到一个问题，就是我执行每一个监控模块(脚本)的时候，例如CPU、内存、磁盘脚本，都会返回一个字典格式的数据，但是我需要将这三个字典，组合成一个大字典，然后通过requests模块发送给api接口，so，我就在网上找了一些方法，然后总结，写成这编博文。1、首先定义三个字典(不需要考虑字典的具体内容)>>>cpu_dict={'cpu_count':8,'cpu_ratio':3.5}>>>memory_dict={'memory_co
系统 2019-09-27 17:54:08 1711
本文实例讲述了Python中@property的理解和使用。分享给大家供大家参考，具体如下：重看狗书,看到对User表定义的时候有下面两行@propertydefpassword(self):raiseAttributeError('passwordisnotareadableattribute')@password.setterdefpassword(self,password):self.password_hash=generate_password_
系统 2019-09-27 17:54:06 1711
经常地我们需要编写跨平台的脚本，但是由于不同的平台的差异性，我们不得不获得当前所工作的平台（操作系统类型）。代码如下：复制代码代码如下:importplatformdefTestPlatform():print("----------OperationSystem--------------------------")#Windowswillbe:(32bit,WindowsPE)#Linuxwillbe:(32bit,ELF)print(platform
系统 2019-09-27 17:54:01 1711
本文主要借鉴并综合了以下两个博客的内容（样本生成和流图构建训练），并在其基础上绘制了拟合后的直线和“训练次数-代价函数值”曲线，可更直观的观察训练效果：https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.htmlhttps://www.cnblogs.com/selenaf/p/9102398.html具体步骤如下：步骤1.在很多情况下，初学者都没有样本库，一般可自建样本库。使用random函数随机初始化样本库：num_po
系统 2019-09-27 17:53:53 1711
和之前C++执行LinuxBash命令的方法一样，Python依然支持system调用和popen()函数来执行linuxbash命令。方法一：system调用#仅仅在一个子终端运行系统命令，而不能获取命令执行后的返回信息importosos.system('ls')方法二：popen()函数importosos.popen('ls').readlines()#这个返回值是一个list方法三：使用模块subprocessimportsubprocesssu
系统 2019-09-27 17:53:51 1711
感觉全世界营销文都在推Python，但是找不到工作的话，又有哪个机构会站出来给我推荐工作？笔者冷静分析多方数据，想跟大家说：关于超越老牌霸主Java，过去几年间Python一直都被寄予厚望。但是事实是虽然上升趋势，但是国内环境下，一时间是无法马上就超越Java的，也可以换句话说：超越Java只是时间问题罢。超越Java，或许只是时间问题有企业的大量需求，Python才有可能超越Java，但实际上，中型公司还是以PHP和Java为主，而只有大厂和小型创业公司
系统 2019-09-27 17:53:48 1711
创建列表复制代码代码如下:sample_list=['a',1,('a','b')]Python列表操作复制代码代码如下:sample_list=['a','b',0,1,3]得到列表中的某一个值复制代码代码如下:value_start=sample_list[0]end_value=sample_list[-1]删除列表的第一个值复制代码代码如下:delsample_list[0]在列表中插入一个值复制代码代码如下:sample_list[0:0]=['
系统 2019-09-27 17:53:48 1711
Python高级专用类方法的实例详解除了__getitem__和__setitem__之外Python还有更多的专用函数。某些可以让你模拟出你甚至可能不知道的功能。下面的例子将展示UserDict一些其他专用方法。def__repr__(self):returnrepr(self.data)(1)def__cmp__(self,dict):(2)ifisinstance(dict,UserDict):returncmp(self.data,dict.dat
系统 2019-09-27 17:53:44 1711
BacktoPythonIndex很好玩儿的数据结构，多用于无序数据去重多组数据逻辑运算，寻找交集，并集，非集等操作见https://blog.csdn.net/business122/article/details/7541486
系统 2019-09-27 17:53:35 1711
要说近几年科技圈什么最火热，无疑就是人工智能，各大科技公司纷纷投入这个浪潮之中，很多从事的是毫不相关的行业的企业也投入到了人工智能的开发与应用中，也想在里面分得一勺半羹。提及人工智能，就不得不说到和他息息相关的开发工具，python就是最接近AI的预言之一。总所周知，机器学习和深度学习是开发人工智能两个非常重要的模块，而Python拥有keras、Numpy、matplotlib、sklearn、等大量的库，像matplotlib、sklearn、pand
系统 2019-09-27 17:53:31 1711
