http://blog.sina.com.cn/s/blog_7429b9c80100usiq.html1.数组的定义Bash中还可以使用数组变量,其赋值有两种:(1)name=(value1...valuen)此时下标从0开始，也可以：names=([2]=alice[0]=hatter[1]=duchess)。(2)name[index]=valueshell中数组的下标默认是从0开始的举例如下:array=(abcde)注意只能使用空格分隔，不能够使
系统 2019-08-12 01:32:52 2539
其实对于非专业的数据库操作人员来讲，例如软件开发人员，在很大程度上都搞不清楚数据库索引的一些基本知识，有些是知其一不知其二，或者是知其然不知其所以然。造成这种情况的主要原因我觉的是行业原因，有很多公司都有自己的DBA团队，他们会帮助你优化SQL，开发人员即使不懂优化问题也不大，所以开发人员对这方面也就不会下太多功夫去了解SQL优化，但如果公司没有这样的DBA呢，就只能靠程序员自己了。最近突然想起前一阵和一朋友的聊天，当时他问我的问题是一个非常普通的问题：说
系统 2019-08-12 01:32:47 2539
pythoncx_Oracle模块的安装最近需要写一个数据迁移脚本，将单一Oracle中的数据迁移到MySQLSharding集群，在linux下安装cx_Oracle感觉还是有一点麻烦的，整理一下，做个总结。对于Oracle客户端，不只需要安装相应的python模块(这里我用了Oracle官方的python模块――cx_Oracle)，还需要安装OracleClient，一般选择InstantClient就足够了，还需要配置tnsnames.ora(当然
系统 2019-09-27 17:56:39 2538
lambda函数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。deff(x):returnx*2，用lambda函数来替换可以写成：g=lambdax:x*2`g(3)结果是6.(lambdax:x*2)(3)`也是同样的效果。这是一个lambda函数，完成同上面普通函数相同的事情。注意这里的简短的语法：在参数列表周围没有括号，而且忽略了return关键字(隐含
系统 2019-09-27 17:56:15 2538
首先，看看本文所面向的应用场景：我们有一个数据集df，现在想统计数据中某一列每个元素的出现次数。这个在我们前面文章《如何画直方图》中已经介绍了方法，利用value_counts()就可以实现（具体回看文章）但是，现在，我们考虑另外一个场景，我们假如要想统计其中两列元素出现次数呢？举个栗子：在df数据集中，如果我们想统计A、B两列的元素的出现情况，也就是说，得到如下表。从上面的最后一列可以看到，在A、B两列中，12出现了2次，14出现1次，16出现1次，23
系统 2019-09-27 17:54:01 2538
第一种方式:@echooffC:cdC:\Users\administrator\Desktopstartpythonapidemo.pyexit第二种方式:startcmd/K"C:&&cdC:\Users\administrator\Desktop&&pythonapidemo.py"说明:这两种处理都是可以的，都是python通过执行bat脚本运行python文件，直接照着格式书写就行了，没有什么特殊的要求。第三种方式:用python打成包文件运行即
系统 2019-09-27 17:52:41 2538
我们在python爬虫写脚本时，往往会遇到些问题，小编前几天也遇到了个小问题。在这里想跟大家分享下，以免大家走更多的弯路列如我要去有道翻译，去爬取我们自己所翻译的东西。importurllib.requestimporturllib.parseurl='http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule'headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0(
系统 2019-09-27 17:52:36 2538
进程之间共享数据(数值型)：importmultiprocessingdeffunc(num):num.value=10.78#子进程改变数值的值，主进程跟着改变if__name__=="__main__":num=multiprocessing.Value("d",10.0)#d表示数值,主进程与子进程共享这个value。（主进程与子进程都是用的同一个value）print(num.value)p=multiprocessing.Process(targ
系统 2019-09-27 17:51:28 2538
因为很多时候要涉及到url的编码和解码工作，所以自己制作了一个类，废话不多说码上见！#coding:utf-8importurllib.parseclassUrlchuli():"""Url处理类，需要传入两个实参：Urlchuli('实参','编码类型')，默认utf-8url编码方法：url_bm()url解码方法：url_jm()"""def__init__(self,can,mazhi='utf-8'):self.can=canself.mazhi
系统 2019-09-27 17:50:45 2538
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。相比于原生的Python，利用NumPy数组可以获得显著的性能加速，尤其是当你的计算遵循单指令多数据流（SIMD）范式时。然而，利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码。在这篇文章中，我们将看到一些技巧，这些技巧可以帮助你编写高效的NumPy代码。我们首先看一下如何避免不必要的数组拷贝，以节省时
系统 2019-09-27 17:48:48 2538
