目录一、进程同步二、为什么需要进程同步三、Python中实现进程同步四、多进程模拟同时抢票4.1通过锁控制进程资源访问总结尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。一、进程同步多个进程同时执行，为了相互制约各进程对资源的访问，使得各个进程的执行相互同步。在我的理解里，进程同步也算是进程间通讯（ipc）的一种手段。二、为什么需要进程同步多进程会引发抢占资源的问题
系统 2019-09-27 17:54:58 2078
本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：决策树算法优缺点：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标称型算法思想：1.决策树构造的整体思想：决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是
系统 2019-09-27 17:54:26 2078
OCR与Tesseract介绍将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）。可以实现OCR的底层库并不多，目前很多库都是使用共同的几个底层OCR库，或者是在上面进行定制。Tesseract是一个OCR库，目前由Google赞助（Google也是一家以OCR和机器学习技术闻名于世的公司）。Tesseract是目前公认最优秀、最精确的开源OCR系统。除了极高的精确度，Tesseract也具有很高的灵活
系统 2019-09-27 17:53:50 2078
Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以用在任何需要函数的地方。lambda的语法时常会使人感到困惑，lambda是什么，为什么要使用lambda，是不是必须使用lambda？>>>deff(x):...returnx+2...>>>f(1)3>>>f=lambdax:x+2>>>f(1)3>>>(lambdax:x+2)(1)3Pythondef和Pythonlambda它们有
系统 2019-09-27 17:53:35 2078
使用open函数，第一个参数为文件名，例如“C:\abc.txt”,这里要注意的是r“C:\abc.txt”。第二个参数为文件的操作方式，这里着重探讨写入，写入主要分为覆盖写入和追加写入。#覆盖写入例子：file=open(r'C:\abc.txt','w')file.write("abc")#写入字符串file.close#关闭文件#追加写入例子：file=open(r'C:\abc.txt','a')file.write("abc")#写入字符串fil
系统 2019-09-27 17:53:29 2078
本来是在找交通识别的程序，然后凑巧看见了证件照换底，于是学习了一下~一开始在网上找了一个很普遍写的程序，但是效果并不好，想要放弃了，然后看见了这个，参考：pythonopencv实现证件照换底功能本人基于此做了一些改进，便于自己运行和调试，还加了中值滤波，本人觉得效果还不错~代码：importcv2importnumpyasnpdefcvtBackground(path,color):"""功能：给证件照更换背景色（常用背景色红、白、蓝）输入参数：path
系统 2019-09-27 17:53:20 2078
如下所示：#coding:utf-8importbinasciia='worker'#先把worker转换成二进制数据然后在用十六进制表示b=binascii.b2a_hex(a)printb#与b2a_hex相反printbinascii.a2b_hex(b)#这个功能和b2a_hex()一样c=binascii.hexlify(a)printc#这个功能和a2b_hex()一样printbinascii.unhexlify(c)######运行结果##
系统 2019-09-27 17:52:56 2078
一、问题引出浅拷贝首先看下面代码的执行情况：a=[1,2,3]print('a=%s'%a)#a=[1,2,3]b=aprint('b=%s'%b)#b=[1,2,3]a.append(4)#对a进行修改print('a=%s'%a)#a=[1,2,3,4]print('b=%s'%b)#b=[1,2,3,4]b.append(5)#对b进行修改print('a=%s'%a)#a=[1,2,3,4,5]print('b=%s'%b)#b=[1,2,3,4,
系统 2019-09-27 17:52:42 2078
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 2078
扫描服务器ip开放端口，用线程池ThreadPoolExecutor，i7的cpu可以开到600个左右现成,大概20s左右扫描完65535个端口，根据电脑配置适当降低线程数#!/usr/local/python3.6.3/bin/python3.6#coding=utf-8importsocketimportdatetimeimportrefromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,waitDEBUG=Fa
系统 2019-09-27 17:52:19 2078
