一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 2102
python多线程效率在一台8核的CentOS上，用python2.7.6程序执行一段CPU密集型的程序。importtimedeffun(n):#CPU密集型的程序while(n>0):n-=1start_time=time.time()fun(10000000)print('{}s'.format(time.time()-start_time))#测量程序执行时间测量三次程序的执行时间，平均时间为0.968370994秒。这就是一个线程执行一次fun(
系统 2019-09-27 17:47:58 2102
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在上一篇“深入argparse（一）”的文章中，我们深入了解了argparse的包括参数动作和参数类别在内的基本功能，具备了编写一个简单命令行程序的能力。本文将继续深入了解argparse的进阶玩法，一窥探其全貌，助力我们拥有实现复杂命令行程序的能力。本系列文章默认
系统 2019-09-27 17:47:16 2102
具有不同标记颜色和大小的散点图演示。演示结果：实现代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cbookascbook#Loadanumpyrecordarrayfromyahoocsvdatawithfieldsdate,open,close,#volume,adj_closefromthempl-data/exampledirectory.Therecordarray#s
系统 2019-09-27 17:46:25 2102
【程序1】题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？count=0forainrange(1,5):forbinrange(1,5):forcinrange(1,5):ifa!=banda!=candb!=c:print('%d%d%d'%(a,b,c))count+=1print('一共有%s个'%count)【程序2】题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)：低于或等于10万元时，奖金可提10%；高于10万元
系统 2019-09-27 17:46:18 2102
一个几百行代码做出http/https代理服务器的脚本，启动即可做httphttps透明代理使用pythonproxy.py8992使用非阻塞io模式，性能还可以。可以和浏览器一样保持长连接，代码有点乱，不管那么多了能跑就行几百行代码做出http/https代理服务器代码片段*1.*[代码][Python]代码#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importsocket,loggingimportselect,errno
系统 2019-09-27 17:46:14 2102
1.题目描述给定一个二叉树和一个目标和，找到所有从根节点到叶子节点路径总和等于给定目标和的路径。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。示例:给定如下二叉树，以及目标和sum=22，5/\48//\11134/\/\7251返回:[[5,4,11,2],[5,8,4,5]]2.思路还是利用递归，不过要记录每一步的root.val。classSolution:defpathSum(self,root:TreeNode,sum:int)->List[List[in
系统 2019-09-27 17:45:51 2102
常用的简单的用法：fromxlrdimportopen_workbookbook=open_workbook(r'C:\Users\admin\Desktop\q.xlsx')sheet=book.sheets_names()[0]#第一个工作表名称sheet=data.sheet_by_name('Sheet1')#获得第一个工作表sheet=book.sheets()[0]#获得第一个工作表#获取总行数nrows=table.nrows#获取总列数nc
系统 2019-09-27 17:45:47 2102
一、《新时代中国特色社会主义》的词云1、直接上代码：importjieba,wordcloudf=open("./data/新时代中国特色社会主义.txt","r",encoding="utf-8")#打开文件t=f.read()#读取文件f.close()#关闭文件ls=jieba.lcut(t)#分词txt="".join(ls)#将分好的词用空格串起来#配置参数#width：指定词云对象生成图片的宽度，默认400像素#height：指定词云对象生成图
系统 2019-09-27 17:45:38 2102
本节讲解了flask的请求，如果想在没有请求的情况下获取上下文，可以使用test_request_context()或者request_context()，从request对象的form中可以获取表单的数据，args中可以获取URL中的参数，files可以获取上传的文件，cookies可以操作cookie。首先你需要从flask模块中导入request:fromflaskimportrequest当前请求的方法可以用method属性来访问。你可以用form
系统 2019-09-27 17:38:46 2102
