Fibonacci斐波那契数列，很简单，就是一个递归嘛，学任何编程语言可能都会做一下这个。最近在玩Python，在粗略的看了一下LearningPython和CorePython之后，偶然发现网上有个帖子Python程序员的进化写的很有意思。于是打算仿照一篇，那篇帖子用了十余种方法完成一个阶乘函数，我在这里会用九种不同的风格写出一个Fibonacci函数。要求很简单，输入n，输出第n个Fibonacci数，n为正整数下面是这九种不同的风格：1）第一次写程序
系统 2019-09-27 17:46:31 1903
很多时候可能需要在一个图中画出多条函数图像，但是可能y轴的物理含义不一样，或是数值范围相差较大，此时就需要双y轴。matplotlib和seaborn都可以画双y轴图像。一个例子：importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#ax1forKDE,ax2forCDFf,ax1=plt.subplots()ax1.grid(True)#ax1.set_ylim(0,1)ax1.set_ylabel('KDE')a
系统 2019-09-27 17:46:19 1903
3.练习题3判断语句要求:判断语句的作用是什么?列举你所想到的开发中使用判断语句的场景。编写代码，1-7七个数字，分别代表周一到周日，如果输入的数字是6或7，输出“周末”。参考代码：#coding=utf-8day=int(input("请输入1-7中任意一个数："))ifday==1:print("今天是周一")elifday==2:print("今天是周二")elifday==3:print("今天是周三")elifday==4:print("今天是周
系统 2019-09-27 17:46:07 1903
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，令我们受打击的是：搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望有一个零配置和一个
系统 2019-09-27 17:45:44 1903
问题背景：同一个python脚本项目同时处理elasticseach6.2.1.和elasticseach5.1.1中存储的数据解决因为包冲突带来的问题解决思路：开一个python虚拟环境python安装虚拟环境：https://www.jianshu.com/p/4c898236cf35.3、创建虚拟环境mkvirtualenves5附：切换虚拟环境：workones5退出虚拟环境：deactivate4、查看当前虚拟环境安装的插件piplist5、py
系统 2019-09-27 17:45:40 1903
当你打开一个.py文件时,经常会在代码的最下面看到if__name__=='__main__':,现在就来介绍一下它的作用.模块是对象，并且所有的模块都有一个内置属性__name__。一个模块的__name__的值取决于您如何应用模块。如果import一个模块，那么模块__name__的值通常为模块文件名，不带路径或者文件扩展名。但是您也可以像一个标准的程序样直接运行模块，在这种情况下,__name__的值将是一个特别缺省"__main__"。//////
系统 2019-09-27 17:45:26 1903
利用python自动生成dockernginx反向代理配置由于在测试环境上用docker部署了多个应用，而且他们的端口有的相同，有的又不相同，数量也比较多，在使用jenkins发版本的时候，不好配置，于是想要写一个脚本，能在docker容器创建、停止的时候，自动生成nginx反向代理，然后reloadnginx我的原则是尽量简单，轻量，内存占用少目标很明确，只要能监听到docker的容器启动/停止事件，即可网上查了一下可以用dockerevents来监听d
系统 2019-09-27 17:38:32 1903
CentOS6.5升级Python2.7版概要CentOS6.5中预安装了Python-2.6.6，其比较新的Python-2.7.9(CentOS7预装版本)主要区别在于新版本的Python导入了更丰富的模块功能。对于初学者而言这一般不会有太大的影响，相对而言这些新模块在某些特定的编译环境下却是不可或缺的。例如：使用Devstackall-in-one模式进行安装OpenStack开发调试平台，需要Python-2.7及以上的支持，这样可以省去很多缺失模
系统 2019-09-27 17:38:30 1903
如果直接对大文件对象调用read()方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。即通过yield。在用Python读一个两个多G的txt文本时，天真的直接用readlines方法，结果一运行内存就崩了。还好同事点拨了下，用yield方法，测试了下果然毫无压力。咎其原因，原来是readlines是把文本内容全部放于内存中，而yield则是类似于生成器。代码如下：defopen_txt(file_name):withope
系统 2019-09-27 17:38:24 1903
1.普通的参数传递>>>defadd(a,b):returna+b>>>printadd(1,2)3>>>printadd('abc','123')abc1232.参数个数可选,参数有默认值的传递>>>defmyjoin(string,sep='_'):returnsep.join(string)>>>myjoin('Test')'T_e_s_t'>>>myjoin('Test',';')'T;e;s;t'?>>>defmyrange(start=0,st
系统 2019-09-27 17:38:15 1903
