#!/usr/bin/python#*-*coding:utf8*-*"""适用于在/proc/meminfo中提供了可用内存MemAvailable的系统使用"""fromoptparseimportOptionParserimportsysparser=OptionParser()parser.add_option("-k",dest="k",action="store_true",default=True,help="DisplayMeminfoKB
系统 2019-09-27 17:49:21 2251
本文实例讲述了Python错误和异常及访问错误消息。分享给大家供大家参考，具体如下：错误和异常当Python无法解析代码时，就会发生语法错误，因为我们没有遵守正确的Python语法。当在程序执行期间出现意外情况时，就会发生异常，即使代码在语法上正确无误。Python有不同类型的内置异常。指定异常可以指定要在except块中处理哪个错误，如下所示：try:#somecodeexceptValueError:#somecode现在它会捕获ValueError异
系统 2019-09-27 17:48:31 2251
1.何时使用线程池系统启动一个新线程的成本是比较高的，因为它涉及与操作系统的交互。在这种情形下，使用线程池可以很好地提升性能；尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时，更应该考虑使用线程池。线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程，程序只要将一个函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。当该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待执行下一个函数。使用线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。当系统中包含有
系统 2019-09-27 17:48:26 2251
详解Python序列化Serialize和反序列化Deserialize序列化(serialization)序列化是将对象状态转换为可保持或传输的格式的过程。与序列化相对的是反序列化，它将流转换为对象。这两个过程结合起来，可以轻松地存储和传输数据。序列化和反序列化的目的1、以某种存储形式使自定义对象持久化；2、将对象从一个地方传递到另一个地方。3、使程序更具维护性序列化由于存在于内存中的对象都是暂时的，无法长期驻存，为了把对象的状态保持下来，这时需要把对象
系统 2019-09-27 17:48:16 2251
self代表类的实例，而非类类的方法与普通的函数只有一个特别的区别——它们必须有一个额外的第一个参数名称,按照惯例它的名称是self。从执行结果可以很明显的看出，self代表的是类的实例，代表当前对象的地址，而self.class则指向类。self不是python关键字，我们把他换成其他也是可以正常执行的:classTest:def__init__(runoob):runoob.a='a'defprt(runoob):print(runoob.a)t=Te
系统 2019-09-27 17:48:04 2251
标题python基础题~九九乘法表forxinrange(1,10):forjinrange(1,x+1):print('{0}*{1}={2}'.format(x,j,x*j),end='\t')print()1*1=12*1=22*2=43*1=33*2=63*3=94*1=44*2=84*3=124*4=165*1=55*2=105*3=155*4=205*5=256*1=66*2=126*3=186*4=246*5=306*6=367*1=77*2
系统 2019-09-27 17:47:42 2251
阅读目录tcp协议：流式协议（以数据流的形式通信传输）、安全协议（收发信息都需收到确认信息才能完成收发，是一种双向通道的通信）tcp协议在OSI七层协议中属于传输层，它上承用户层的数据收发，下启网络层、数据链路层、物理层。可以说很多安全数据的传输通信都是基于tcp协议进行的。为了让tcp通信更加方便需要引入一个socket模块（将网络层、数据链路层、物理层封装的模块），我们只要调用模块中的相关接口就能实现传输层下面的繁琐操作。简单的tcp协议通信模板：（需
系统 2019-09-27 17:47:19 2251
fromemail.mime.textimportMIMETextfromsmtplibimportSMTP_SSLdefmain():sender='sender@yandex.com'receiver=['receiver@163.com']message=MIMEText('SendanemailviaPython3')message['From']=sendermessage['To']=','.join(receiver)message['Sub
系统 2019-09-27 17:46:54 2251
一、AdaBoost算法原理上一偏博客总结过，集成学习基于弱学习器之间是否依赖分为Boosting和Bagging两类,Adaboost就是Boosting中的典型代表。其核心思想是针对同一个训练集训练不同的学习器，然后将这些弱学习器集合起来，构造一个更强的最终学习算法AdaBoost是英文"AdaptiveBoosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：基于每一个分类器的误差率，来更新所有样本的权重，前一个分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正
系统 2019-09-27 17:46:50 2251
什么是生成器？可以理解为一种数据类型，这种数据自动实现了迭代器协议（其他数据类型需要调用自己内置的_iter_方法），所以生成器就是可迭代对象python提供生成器的两种表现形式：1.生成器函数：常规函数的定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。**函数里有yiled，执行函数就是一个生成器，不管yield位置在哪。采集函数创建生成器时，如
系统 2019-09-27 17:46:40 2251
