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Python 操作 Rabbit MQ 工作队列 (四)

Python操作RabbitMQ工作队列(四)一、工作队列简介:主要介绍,我们将会创建一个工作队列,用于在多个工作人员之间分配耗时的任务。工作队列:又称为任务队列,为了避免等待一些占用大量资源、时间的操作。当我们把任务当作消息发送到队列中,一个运行在后台的工作者进程就会取出任务,然后进行处理。当运行多个工作者,任务就会在它们之间共享。二、准备工作:首先,我们将发送一些字符串,把这些字符串当作复杂的任务,我们使用time.sleep()函数来模拟这种情况。我

系统 2019-09-27 17:55:14 2082

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Python秒算24点实现及原理详解

什么是24点我们先来约定下老王和他媳妇玩的24点规则:给定4个任意数字(0-9),然后通过+,-,*,/,将这4个数字计算出24。小时候玩的都是这个规则,长大了才有根号,才有各种莫名其妙的高级算法,不好玩了,因为我不会。可能有人会觉得很简单,但是真的简单吗?比如:8,3,3,37,3,3,3你能一眼看出来答案吗?好像真的可以……大致思路这样想,将四个数字进行全排列,在他们之间添加运算符号。运算符我们需要进行排列组合,因为只有四个数字,所以只需要三个运算符,

系统 2019-09-27 17:55:01 2082

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Python在信息学竞赛中的运用及Python的基本用法(详解)

前言众所周知,Python是一种非常实用的语言。但是由于其运算时的低效和解释型编译,在信息学竞赛中并不用于完成算法程序。但正如LRJ在《算法竞赛入门经典-训练指南》中所说的一样,如果会用Python,在进行一些小程序的编写,如数据生成器时将会非常方便,它的语法决定了其简约性。本文主要介绍一下简单的Python用法,不会深入。Python的安装和实用Linux(以Ubuntu系统为例)一般的Linux都自带了Python,在命令行中输入Python即可进入如

系统 2019-09-27 17:54:00 2082

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python hough变换检测直线的实现方法

1原理2检测步骤将参数空间(ρ,θ)量化成m*n(m为ρ的等份数,n为θ的等份数)个单元,并设置累加器矩阵,初始值为0;对图像边界上的每一个点(x,y)带入ρ=xcosθ+ysinθ,求得每个θ对应的ρ值,并在ρ和θ所对应的单元,将累加器加1,即:Q(i,j)=Q(i,j)+1;检验参数空间中每个累加器的值,累加器最大的单元所对应的ρ和θ即为直角坐标系中直线方程的参数。3接口image:二值图像,canny边缘检测输出。这里是result。rho:以像素为

系统 2019-09-27 17:53:36 2082

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Python3.6+selenium2.53.6自动化测试_读取excel文件

环境:编辑工具:浏览器:安装xlrd安装DDT一分析1目录结构2导入包二代码importxlrdclassExcelUtil():def__init__(self,excelPath,sheetName="Sheet1"):self.data=xlrd.open_workbook(excelPath)self.table=self.data.sheet_by_name(sheetName)#获取第一行作为key值self.keys=self.table.r

系统 2019-09-27 17:50:29 2082

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如何简单的在Ubuntu上为Python配置OpenCV

经常做图像处理的童鞋可能知道opencv在计算机视觉上的地位,所以很多时候无论是自己做一些小的项目还是做什么,opencv都是一个非常好的选择。注意:本文是为Python配置opencv,如果您是使用C++进行opencv开发,那么需要去opencv官网进行源码下载。1.Windows平台pipinstallopencv-python2.Linux平台我是用的是Ubuntu,其它的应该都可以...(1)为Python2.7配置opencvsudoapt-g

系统 2019-09-27 17:50:29 2082

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【Python】Django配置mysql

1、django新建项目后会创建settings.py文件,此文件里默认配置了sqllite数据库,原始代码如下:#DATABASES={#'default':{#'ENGINE':'django.db.backends.sqlite3',#'NAME':os.path.join(BASE_DIR,'db.sqlite3'),#}#}2、我们需要将默认配置修改为mysqlDATABASES={'default':{'ENGINE':'django.db.b

系统 2019-09-27 17:49:18 2082

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如何用Python来搭建一个简单的推荐系统

在这篇文章中,我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集,该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站,我们可以注册,撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中,我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前,第一件事就是导入pandas和numPy。importpandasaspdim

系统 2019-09-27 17:49:14 2082

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经典损失函数——均方误差(MSE)和交叉熵误差(CEE)的python实现

损失函数(lossfunction)用来表示当前的神经网络对训练数据不拟合的程度。这个损失函数有很多,但是一般使用均方误差和交叉熵误差等。1.均方误差(meansquarederror)先来看一下表达式:用于将的求导结果变成,是神经网络的输出,是训练数据的标签值,k表示数据的维度。用python实现:defMSE(y,t):return0.5*np.sum((y-t)**2)使用这个函数来具体计算以下:t=[0,1,0,0]y=[0.1,0.05,0.05

系统 2019-09-27 17:47:48 2082

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python中 if__name__ == "__main__"的理解

有时候经常看到python代码中含有if__name__=='__main__'的代码,但是却一直不知道是什么意思,可以通过相应的代码去试验即可知道其作用。一、理解我们知道每个python文件既可以被直接执行,则可以作为脚本导入到其他文件中。从而构建各个模块的联系。而if__name__=='__main__'的作用也是用来区分是自己作为自己的文件进行执行的,还是被导入到其他文件当做脚本使用。为了更好的区分,看如下例子:步骤一:新建一个文件为:test.p

系统 2019-09-27 17:47:33 2082

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python爬虫如何进阶? python就业? 如何快速入门python?业余...python也能赚钱?

1、如何快速入门Python?我之前给大家说过,速成一门技能是不可能的,你需要花很多时间才能真正的掌握一门技能,但是快速入门是有可能的,而且也是必要的,你需要掌握最少且最必要的知识点,先进门再说。其实编程,都有最基础的知识点,而且这些知识点都是共通的,什么意思?就是如果知道了这些知识点,那么你学习其他编程语言的时候,会很快就上手。这是因为编程有最少且最必要的知识。回到Python来,Python的最少且最必要的知识点是什么呢?其实我之前分享过的Python

系统 2019-09-27 17:47:13 2082

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失去循环标签的Python,我这样实现跳出外层循环

不完美的Python自从各类Python大火,感觉天上地下哪儿都有Python的一席之地,Python功夫好啊…但python有些细节上缺少其他语言的便利。今天我们就来举几个例子。跳出外层循环大家都知道,在Java中存在标签的概念,当我们存在多层循环时,Java可以使用标签控制指定的循环层。举个小栗子:Python循环跳出为了方便大家理解,我们来举一个臭不要脸的例子吧!加入小张、我、小李三个人经常一起吃饭,吃饭就涉及付账了,如果AA那大家都能接受,如果一个

系统 2019-09-27 17:46:35 2082

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Python while、for、生成器、列表推导等语句的执行效率测试

一个功能的实现,可以用多种语句来实现,比如说:while语句、for语句、生成器、列表推导、内置函数等实现,然而他们的效率并不一样。写了一个小程序来测试它们执行的效率。测试内容:将一个数字大小为20万的数字,依次取绝对值,放到列表中,测试重复1千次.测试程序:复制代码代码如下:importtime,sysreps=1000#测试重复次数nums=200000#测试时数字大小deftester(func,*args):#总体测试函数startTime=tim

系统 2019-09-27 17:45:55 2082

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Python:axis=0 axis=1的理解

官方文档解释:轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴:第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。注意看,官方对于0和1的解释是轴,也就是坐标轴。而坐标轴是有方向的,所以千万不要用行和列的思维去想axis,因为行和列是没有方向的,这样想会在遇到不同的例子时感到困惑。根据官方的说法,1表示横轴,方向从左到右;0表示纵轴,方向从上到下。当axis=1时,数组的变化是横向的,而体现出来的是列的增加或者减少。其实axis的重点在于方向,而不是

系统 2019-09-27 17:56:04 2081

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Python爬取Coursera课程资源的详细过程

有时候我们需要把一些经典的东西收藏起来,时时回味,而Coursera上的一些课程无疑就是经典之作。Coursera中的大部分完结课程都提供了完整的配套教学资源,包括ppt,视频以及字幕等,离线下来后会非常便于学习。很明显,我们不会去一个文件一个文件的下载,只有傻子才那么干,程序员都是聪明人!那我们聪明人准备怎么办呢?当然是写一个脚本来批量下载了。首先我们需要分析一下手工下载的流程:登录自己的Coursera账户(有的课程需要我们登录并选课后才能看到相应的资

系统 2019-09-27 17:54:49 2081