pythonelasticsearch从创建索引到写入数据创建索引fromelasticsearchimportElasticsearches=Elasticsearch('192.168.1.1:9200')mappings={"mappings":{"type_doc_test":{#type_doc_test为doc_type"properties":{"id":{"type":"long","index":"false"},"serial":{"t
系统 2019-09-27 17:51:01 2149
Python窗体输入、展示并存储数据利用python的tkinter进行窗体开发，可以实现输入框，以及利用get函数获取输入框的数据，并将这些数据存储到本地，如果利用数据库，也可以把窗体获取的数据导入到数据库中fromtkinterimport*importtkinter.messageboxasmessageboxroot=Tk()root.title("信息输入框")root.geometry('300x300')input1=Label(root,t
系统 2019-09-27 17:50:46 2149
是不是已经很有感觉，Python你觉得自己可以做点简单的事情了？恭喜了。（还不行？重新看看1-6课时，另外请我吃饭，慢慢教你也可以）本课，我们说bool-布尔；只有2种情况真/假；或者叫0/1；或者True/Flase在python中True/Flase第1个字母都是大写，为什么？规定。。。。。。你写了true报错，别要说我无跟你说；其次bool用在什么场景？条件判断的时候，好像if或while的情况，都需要如果为真，就如何的场景：name="samly7
系统 2019-09-27 17:50:37 2149
效果左边原图，右面添加字体后保存的图。代码#-*-coding:utf-8-*-importPIL.ImageasImageimportPIL.ImageColorasImageColorimportPIL.ImageDrawasImageDrawimportPIL.ImageFontasImageFont"""author@:xunapython2.7"""#设置字体（LiberationSans-Regular.ttf这是我ubuntu16.04自带的
系统 2019-09-27 17:50:37 2149
综述多线程是程序设计中的一个重要方面，尤其是在服务器Deamon程序方面。无论何种系统，线程调度的开销都比传统的进程要快得多。Python可以方便地支持多线程。可以快速创建线程、互斥锁、信号量等等元素，支持线程读写同步互斥。美中不足的是，Python的运行在Python虚拟机上，创建的多线程可能是虚拟的线程，需要由Python虚拟机来轮询调度，这大大降低了Python多线程的可用性。希望高版本的Python可以解决这个问题，发挥多CPU的最大效率。网上有些
系统 2019-09-27 17:50:36 2149
IDLE中的快捷键：Ctrl+[、Ctrl+]缩进、取消缩进代码Alt+3、Alt+4注释、取消注释当前代码行Alt+NAlt+P下一条命令和上一条命令（注：命令即历史输入内容）Alt+/提示代码中出现过的字符串，自动补齐，多按几次可以循环选择Alt+M打开模块代码，先选中模块，然后按下此快捷键，会帮你打开模块的Py源码供浏览Alt+C打开类浏览器，方便在源码文件中的各个方法体之间切换Alt+FP打开路径浏览器，方便选择导入包进行查看浏览F1打开Pytho
系统 2019-09-27 17:50:15 2149
1.下载地址https://www.python.org/，目前版本是https://www.python.org/downloads/release/python-373/，https://www.python.org/downloads/release/python-2715/。2.依次完成v2版本和v3版本的安装，安装是勾选pip和安装环境变量。3.进入v2版本的安装目录，重命名python为python24.cmd进入v2版本的scripts目录，
系统 2019-09-27 17:49:49 2149
1.命令介绍最近学习并使用了一个python的内置函数dir，首先help一下：复制代码代码如下:>>>help(dir)Helponbuilt-infunctiondirinmodule__builtin__:dir()dir([object])->listofstringsReturnanalphabetizedlistofnamescomprising(someof)theattributesofthegivenobject,andofattribu
系统 2019-09-27 17:49:49 2149
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 2149
image前不久，我写了一篇文章回顾Python中print的发展历史，提到了两条发展线索：明线：早期的print语句带有C和Shell的影子，是个应用程序级的statement，在最初十几年里，经历过PEP-214和PEP-259的改进；再到2009年的大版本3.0，由语句改成了print()函数，还在3.3版本，做过一次功能增强，最终上升成为一等的内置函数。暗线：介绍了print的竞争对手们，像传统的日志模块logging、调试模块pdb、主流IDE的
系统 2019-09-27 17:48:27 2149
