注釋文本箭頭結果展示：完整代碼示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots(figsize=(5,5))ax.set_aspect(1)x1=-1+np.random.randn(100)y1=-1+np.random.randn(100)x2=1.+np.random.randn(100)y2=1.+np.random.randn(100)ax.scatter(x1,y
系統 2019-09-27 17:38:44 1726
在業務穩定性要求比較高的情況下，運維為能及時發現問題，有時需要對應用程序的日志進行實時分析，當符合某個條件時就立刻報警，而不是被動等待出問題后去解決，比如要監控nginx的$request_time和$upstream_response_time時間，分析出最耗時的請求，然后去改進代碼，這時就要對日志進行實時分析了，發現時間長的語句就要報警出來，提醒開發人員要關注，當然這是其中一個應用場景，通過這種監控方式還可以應用到任何需要判斷或分析文件的地方，所以今天
系統 2019-09-27 17:38:40 1726
字符串中字符大小寫的變換1.str.lower()//小寫>>>'SkatE'.lower()'skate'2.str.upper()//大寫>>>'SkatE'.upper()'SKATE'3.str.swapcase()//大小寫互換>>>'SkatE'.swapcase()'sKATe'4.str.title()//首字母大寫，其余的小寫>>>'SkatE'.title()'Skate'字符串在輸出時的對齊1.str.ljust(width,[fil
系統 2019-09-27 17:38:38 1726
######################分支語句python3.5#################代碼的縮進格式很重要建議4個空格來控制#根據邏輯值（True，Flase）判斷程序的運行方向#Ture：表示非空的量（String，tuple元組、list、set、dictonary），所有非零的數字#False：0，None、空的量#邏輯表達式可以包含邏輯運算符andornotif：##################################
系統 2019-09-27 17:38:35 1726
少勞多得Decorator與Python之前引入的元編程抽象有著某些共同之處：即使沒有這些技術，您也一樣可以實現它們所提供的功能。正如MicheleSimionato和我在可愛的Python專欄的早期文章中指出的那樣，即使在Python1.5中，也可以實現Python類的創建，而不需要使用“元類”掛鉤。Decorator根本上的平庸與之非常類似。Decorator所實現的功能就是修改緊接Decorator之后定義的函數和方法。這總是可能的，但這種功能主要是
系統 2019-09-27 17:38:33 1726
通過下面的步驟讓你由淺入深明白裝飾器是什么。假定你擁有最基本的Python知識，本文闡述的東西可能對那些在工作中經常接觸Python的人有很大的幫助。1、函數（Functions）在Python里，函數是用def關鍵字后跟一個函數名稱和一個可選的參數表列來創建的，可以用關鍵字return指定返回值。下面讓我們創建和調用一個最簡單的函數：>>>deffoo():...return1>>>foo()1該函數的函數體（在Python里將就是多行語句）是強制性的并
系統 2019-09-27 17:38:30 1726
寫程序經常需要用到從文件或者標準輸入中按行讀取信息，這里匯總一下。方便使用1.C++讀取文件#include#includeintmain(){constchar*in_file="input_file_name";constchar*out_file="output_file_name";FILE*p_in=fopen(in_file,"r");if(!p_in){printf("openfile%sfailed!!!",in_file);return-
系統 2019-09-27 17:38:25 1726
本來是想寫一個東西可以直接調用TortoiseSVN保存當前代碼到一個分枝下的。可惜調用SVN的部分還在研究。就先寫了目錄拷貝的部分。如果有喜歡研究Python的童鞋愿意提供想法或者建議的話，這里先謝謝了。：）就目錄拷貝的部分，思想很簡單。讀配置文件中的配置信息。生成一個項目名稱加日期時間組成的文件夾名為分枝名稱。把當前項目下的全部內容拷貝到這個目錄下。然后要做的研究就是調用TortoiseSVN命令嵌入這部分代碼。現在看代碼：1.讀取配置文件配置文件很簡
系統 2019-09-27 17:38:23 1726
1、python多進程編程背景python中的多進程最大的好處就是充分利用多核cpu的資源，不像python中的多線程，受制于GIL的限制，從而只能進行cpu分配，在python的多進程中，適合于所有的場合，基本上能用多線程的，那么基本上就能用多進程。在進行多進程編程的時候，其實和多線程差不多，在多線程的包threading中，存在一個線程類Thread，在其中有三種方法來創建一個線程，啟動線程，其實在多進程編程中，存在一個進程類Process，也可以使用
系統 2019-09-27 17:38:21 1726
Python通過pip安裝Django詳細介紹經過前面的Python包管理工具的學習，接下來我們就要基于前面的知識，來配置Django的開發與運行環境。首先是安裝Django（通過pip安裝）：pipinstallDjango輸出的結果在我這里是這樣的：Downloading/unpackingDjangoDownloadingDjango-1.5.2.tar.gz(8.0MB):8.0MBdownloadedRunningsetup.pyegg_info
系統 2019-09-27 17:38:21 1726
