本文实例讲述了python数据结构之Array用法，分享给大家供大家参考。具体方法如下：importctypesclassArray:def__init__(self,size):assertsize>0,"Arraysizemustbe>0"self._size=sizepyArrayType=ctypes.py_object*sizeself._elements=pyArrayType()self.clear(None)defclear(self,va
系统 2019-09-27 17:55:37 1898
今天我们用python进行体育竞技分析，预测球队成绩一.体育竞技分析的IPO模式：输入I(input)：两个球员的能力值，模拟比赛的次数（其中，运动员的能力值，可以通过发球方赢得本回合的概率来表示，一个能力值为0.8的球员，在他发球时，有80%的可能性赢得1分）处理P(process)：模拟比赛过程输出O(output)：两个球员获胜的概率该体育竞技程序，我们采用自顶向下的设计方法。自顶向下的设计是一种解决复杂问题的行之有效的方法。其步骤如下自顶向下设计的
系统 2019-09-27 17:55:31 1898
迭代器迭代式访问元素的一种方式，迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter()和next()。常见的字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：>>>list=[1,2,3,4,5]>>>it=iter(list)>>>print(next(it))1>>>print(next(it))2迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：list=[
系统 2019-09-27 17:54:17 1898
Python面向对象编程——总结面向对象的优点一、从代码级别看面向对象1、在没有学习类这个概念时，数据与功能是分离的defexc1(host,port,db,charset):conn=connect(host,port,db,charset)conn.execute(sql)returnxxxdefexc2(host,port,db,charset,proc_name)conn=connect(host,port,db,charset)conn.call
系统 2019-09-27 17:53:53 1898
一、字符编码简史：美国：1963年ASCII（包含127个字符占1个字节）中国：1980年GB2312（收录7445个汉字，包括6763个汉字和682个其它符号）1993年GB13000（收录20902个汉字）1995年GBK1.0（收录21003个汉字）2000年GB18030（收录70244个汉字）世界：1991年unicode（‘万国码'也就统一编码，通常占2字节，复杂的汉字占4字节）UTF-8（可变长的字符编码）二、python中的编码解码应用Py
系统 2019-09-27 17:53:49 1898
源代码：defmain(w_face,w_body):return("我的身材："+face(w_face)+body(w_body))#main('青青','子衿')print(main('青青','子衿'))defface(name):return(name+'脸蛋')defbody(name):return(name+'身材')报错：line2,inmainreturn("我的身材："+face(w_face)+body(w_body))NameEr
系统 2019-09-27 17:53:43 1898
装饰器是什么？定义:装饰器是用于拓展原函数功能的一种语法,返回新函数替换旧函数作用:在不更改原函数代码的前提下,拓展出新功能@语法:加上@符系统会自动把下面的函数当成参数传递到装饰器中,从下到上.@符又被称作语法糖装饰器：1.普通装饰器defdecor(func):definner():print(“财务拿钱买货”)func()print(“卖货的钱还回来”)returninner@decor#效果等同于sell=decor(sell)defsell():
系统 2019-09-27 17:53:22 1898
今天介绍个神奇的网站！堪称爬虫偷懒的神器！我们在写爬虫，构建网络请求的时候，不可避免地要添加请求头(headers)，以mdn学习区为例，我们的请求头是这样的：一般来说，我们只要添加user-agent就能满足绝大部分需求了，Python代码如下：importrequestsheaders={#'authority':'developer.mozilla.org',#'pragma':'no-cache',#'cache-control':'no-cach
系统 2019-09-27 17:53:21 1898
前言上项目的时候，遇见一次需求，需要把在线的其中一个collection里面的数据迁移到另外一个collection下，于是就百度了看到好多文章，其中大部分都是使用导入的方法，没有找到在线数据的迁移方法。于是写了python脚本，分享出来。思路：collection数据量比较大，所以一次性操作所有数据太大，于是分段执行操作。先分段按1000条数据量进行查询，处理成json数据把处理后的json数据发送到目的collection上即可实现:一、使用http的
系统 2019-09-27 17:52:33 1898
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 1898
