celery英文官方網(wǎng)站：www.celeryproject.org中文網(wǎng)站：http://docs.jinkan.org/docs/celery/celeryCelery是一個簡單、靈活且可靠的，處理大量消息的分布式系統(tǒng)，并且提供維護這樣一個系統(tǒng)的必需工具。專注于實時處理的任務隊列，同時也支持任務調(diào)度。作用：解決耗時操作：開一個新的進程，去操作耗時操作，不影響原有進程定時操作，使Listitem用celery定時執(zhí)行操作：定義一個任務task，也就是一個
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:28 2054
題目描述給定n個字符串，請對n個字符串按照字典序排列。輸入描述:輸入第一行為一個正整數(shù)n(1≤n≤1000),下面n行為n個字符串(字符串長度≤100),字符串中只含有大小寫字母。輸出描述:數(shù)據(jù)輸出n行，輸出結(jié)果為按照字典序排列的字符串。示例1輸入9captocatcardtwotooupboatboot輸出boatbootcapcardcattotootwouppython3代碼實現(xiàn)為：n=int(input())word=[]foriinrange(n
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:16 2054
運算符優(yōu)先級來確定條件的表達式中的分組。這會影響一個表達式如何計算。某些運算符的優(yōu)先級高于其他;例如，乘法運算符的優(yōu)先級比加法運算更高。例如x=7+3*2;這里，x被賦值13，而不是20，因為運算符*的優(yōu)先級比+更高，所以它首先乘以3*2，然后加7。這里，具有最高優(yōu)先級運算符出現(xiàn)在表格上方，那些最低的顯示在底部。在一個表達式，更高的優(yōu)先級運算符將首先計算。例如：試試下面的例子來理解Python編程語言可供選擇的運算符優(yōu)先級：#!/usr/bin/pytho
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:46 2054
python是支持多線程的，并且是native的線程。主要是通過thread和threading這兩個模塊來實現(xiàn)的。thread是比較底層的模塊，threading是對thread做了一些包裝的，可以更加方便的被使用。這里需要提一下的是python對線程的支持還不夠完善，不能利用多CPU，但是下個版本的python中已經(jīng)考慮改進這點，讓我們拭目以待吧。threading模塊里面主要是對一些線程的操作對象化了，創(chuàng)建了叫Thread的class。一般來說，使用
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:43 2054
openpyxl是一個第三方庫，可以處理xlsx格式的Excel文件。pipinstallopenpyxl安裝。讀取Excel文件需要導入相關(guān)函數(shù)fromopenpyxlimportload_workbook#默認可讀寫，若有需要可以指定write_only和read_only為Truewb=load_workbook('pythontab.xlsx')默認打開的文件為可讀寫，若有需要可以指定參數(shù)read_only為True。獲取工作表--Sheet#獲得
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:23 2054
由于python代碼有的需要在python2.7版本執(zhí)行，有的需要在python3版本執(zhí)行，所以需要安裝多個python環(huán)境。前提：已經(jīng)安裝了anaconda和python3（安裝步驟參考：https://blog.csdn.net/flyer_tang/article/details/80363669）目的：為jupyter再添加python2.7版本內(nèi)核環(huán)境安裝步驟如下：創(chuàng)建python2.7版本虛擬環(huán)境condacreate-nenv_namepyt
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:26 2053
Python3線程中常用的兩個模塊為：_threadthreading(推薦使用)使用Thread類創(chuàng)建importthreadingfromtimeimportsleep,ctimedefsing():foriinrange(3):print("正在唱歌...%d"%i)sleep(1)defdance():foriinrange(3):print("正在跳舞...%d"%i)sleep(1)if__name__=='__main__':print('-
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:12 2053
首先感謝這位博主整理的AndrewNg的deeplearning.ai的相關(guān)作業(yè)：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273開一個我的github傳送門，可以看到代碼。https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/improveNeuralNetwork/optimalNN待分類的點集：普通的梯度下降法GradientDe
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:52 2053
這次主要記錄在windows下嵌入python解釋器的過程，程序沒有多少，主要是頭文件與庫文件的提取。程序平臺：windows1064bit、Qt5.5.1MSVC201332bit、python3.7.432bit在ubuntu和windows下使用C/C++嵌入Python是有些不同的，ubuntu下可以使用對應命令來獲取python配置信息，windows下直接鏈接對應庫文件與頭文件即可。通過對python解釋器的嵌入，我們可以自己做一個python
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:27 2053
python操作json的方法有json.dumps――將json對象（字典）轉(zhuǎn)換為字符串對象json.loads――將字符串對象轉(zhuǎn)換為json對象（字典）如果定義json對象jsonstring1={"results":[{"id":"1","name":"\u9ed8\u8ba4\u5206\u7ec4","policy":"4","timer_scan_setting":"{\"last\":\"10.29.13\",\"setting\":\"fu
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:47 2053
操作系統(tǒng)會為每一個創(chuàng)建的進程分配一個獨立的地址空間，不同進程的地址空間是完全隔離的，因此如果不加其他的措施，他們完全感覺不到彼此的存在。那么進程之間怎么進行通信？他們之間的關(guān)聯(lián)是怎樣的？實現(xiàn)原理是什么？本文就來借助Python簡單的聊一下進程之間的通信？還是那句話，原理是相同的，希望能透過具體的例子來體會一下本質(zhì)的東西。下面盡量以簡單的方式介紹一下每一類通信方式，具體的細節(jié)可以參照文檔使用；1.管道先來看一下最簡單、古老的一種IPC：管道。通常指的是無名管
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:17 2053
網(wǎng)上有許多方法提到要用append或者loc直接賦值，但是我運行發(fā)現(xiàn)都不行，不知道為啥。我是想把原dataframe中的幾行提出來放到新的dataframe中。方法如下：#按照原dataframe的列標題創(chuàng)建新的dataframeNewDataFrame=pd.DataFrame(columns=OriginalDataFrame.columns.values)#i為要提取的行號row=OriginalDataFrame.loc[[i]]frames=[N
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:37 2053
我在用python生成日志時，發(fā)現(xiàn)無論怎么flush()，文件內(nèi)容總是不能實時寫入，導致程序意外中斷時一無所獲。以下是查到的解決方案（親測可行）：open函數(shù)中有一個bufferin的參數(shù)，默認是-1，如果設(shè)置為0是，就是無緩沖模式。但是用二進制模式打開這個文件，并且把要寫入的信息轉(zhuǎn)換byte-like如下。withopen("test.txt",'wb',buffering=0)asf:#wb是寫模式加二進制模式f.write(b"hello!")在字符
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:26 2053
定義：X=[1,2,3,1,4]任務：找出元素為1的索引Solution:#如果直接用X.index(1),只能得到0這一個索引,而我們需要所有索引.l=len(X)zip_list=zip(*(range(l),X))id1=[z[0]fori,zinenumerate(zip_list)ifz[1]==1]#或者更簡單的id1=[ifori,xinenumerate(X)ifx==1]以上這篇python找出一個列表中相同元素的多個索引實例就是小編分享
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:25 2053
如下所示：#-*-encoding:utf-8-*-fromtkinterimport*root=Tk()defcreate():top=Toplevel()top.title('Python')v1=StringVar()e1=Entry(top,textvariable=v1,width=10)e1.grid(row=1,column=0,padx=1,pady=1)Button(top,text='出現(xiàn)2級').grid(row=1,column=1
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:52 2053
