对一名开发者来说最糟糕的情况，莫过于要弄清楚一个不熟悉的应用为何不工作。有时候，你甚至不知道系统运行，是否跟原始设计一致。在线运行的应用就是黑盒子，需要被跟踪监控。最简单也最重要的方式就是记录日志。记录日志允许我们在开发软件的同时，让程序在系统运行时发出信息，这些信息对于我们和系统管理员来说都是有用的。就像为将来的程序员写代码文档一样，我们应该让新软件产生足够的日志供系统的开发者和管理员使用。日志是关于应用运行状态的系统文件的关键部分。给软件加日志产生句时
系统 2019-09-27 17:52:07 2107
程序说明：本程序实现将开发程序服务器中的打包文件通过该脚本上传到正式生产环境（注：生产环境和开发环境不互通）程序基本思路：将开发环境中的程序包拷贝到本地堡垒机将程序包进行解压获得解压后的文件通同步到生产服务器上主要知识点：python库os.system()的基本使用利用python调用xshell命令程序使用方法：pythonaddline.py开发主机ip程序包目标主机ip上传目录上传编号如：pythonaddline.py240/home/shaoj
系统 2019-09-27 17:52:05 2107
Python3快速入门（十五）——Pandas数据处理一、函数应用1、函数应用简介如果要将自定义函数或其它库函数应用于Pandas对象，有三种使用方式。pipe()将函数用于表格，apply()将函数用于行或列，applymap()将函数用于元素。2、表格函数应用可以通过将函数对象和参数作为pipe函数的参数来执行自定义操作，会对整个DataFrame执行操作。#-*-coding=utf-8-*-importpandasaspdimportnumpyas
系统 2019-09-27 17:52:01 2107
基础元素学习一门编程语言的时候，我最先考虑的事情就是如何操作值，值（value）在程序组可以是一个数字1,2,3,4，字符'hello,word'.我们使用变量来保存这些值。又把变量保存的值成为对象，计算机会给变量的对象和变量分配内存空间。python使用的内存分配方式成为引用语义或者对象语义，而像c语言使用的时值语义。接下来具体说明一下这两种语义的区别。值语义：所谓值语义是指目标对象由源对象拷贝生成，且生成后与源对象完全无关，彼此独立存在，改变互不影响。
系统 2019-09-27 17:51:31 2107
1准备工作1.1环境搭建1.1.1安装python3.6python安装官网1.1.2安装django2.2pipinstalldjango(==2.2.0)//不加版本默认安装最新版1.1.3安装pycharm（社区版，官网下载安装即可）在安装完成后要配置好需要的第三方库：（pip下载，推荐在pycharm下也配置虚拟环境）Django2.2连接mysql需要的库：PyMySQL,mysql,mysqlclinet验证码用到的库：django-simpl
系统 2019-09-27 17:51:19 2107
运行本示例前，请确保chrome和chromedriver版本一致fromseleniumimportwebdriverimporttime#调用Chromdriver驱动driver=webdriver.Chrome()#打开百度页面driver.get("https://www.baidu.com")#在百度页面停留3秒time.sleep(3)#关闭浏览器driver.quit()附：chrome和chromedriver各版本下载地址https:/
系统 2019-09-27 17:50:53 2107
#生成等差数列#一般的赋值需要通过for函数r1_10=range(1,10,1)foriinr1_10:print(i)importnumpynumpy.arange(2,10,3)r=numpy.arange(2,10,3)#向量化运算r+rr-rr*rr/r#函数的向量化次方运算numpy.power(r,3)#向量化运算，比较运算r>=5#结合过滤运算r[r>=5]#矩阵运算,r乘以r的转置numpy.dot(r,r.T)#向量化的数据框运算fro
系统 2019-09-27 17:50:35 2107
Pandas类似R语言中的数据框(DataFrame),Pandas基于Numpy,但是对于数据框结构的处理比Numpy要来的容易。1.Pandas的基本数据结构和使用Pandas有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series类似Numpy中的一维数组，DataFrame则是使用较多的多维表格数据结构。Series的创建>>>importnumpyasnp>>>importpandasaspd>>>s=pd.Series([1,2,3
系统 2019-09-27 17:50:11 2107
微线程领域（至少在Python中）一直都是StacklessPython才能涉及的特殊增强部分。关于Stackless的话题以及最近它经历的变化，可能本身就值得开辟一个专栏了。但其中简单的道理就是，在“新的Stackless”下，延续（continuation）显然是不合时宜的，但微线程还是这个项目存在的理由。这一点很复杂……刚开始，我们还是先来回顾一些内容。那么，什么是微线程呢？微线程基本上可以说是只需要很少的内部资源就可以运行的进程�D并且是在Pyth
系统 2019-09-27 17:49:59 2107
阅读更多初学Python爬虫时都会从最简单的方法开始，以下为几种常见的基础做法。"""简单的循环处理"""importrequestsurl_list=["https://www.baidu.com","https://www.cnblogs.com/"]forurlinurl_list:result=requests.get(url)print(result.text)"""线程池处理"""importrequestsfromconcurrent.fut
系统 2019-09-27 17:49:32 2107
