Python

Python使用functools實現註解同步方法，pythonfunctools在 Python 中沒有類似 Java 中使用的 synchronized 關鍵字來同步方法，因此在 Python 中要實現同步方法，通常我們是使用 threading.Lock() 來實現。在進入函數的地方擷取鎖，出函數的時候釋放鎖，這樣實現代碼看起好非常不好看。另外網上也有人給出了其它幾種實現方式，但看起來都不美氣。今天我在做項目的時候突然想到是不是可以通過 functools

TensorFlow如何?反向傳播，tensorflow實現反向使用TensorFlow的一個優勢是，它可以維護操作狀態和基於反向傳播自動地更新模型變數。 TensorFlow通過計算圖來更新變數和最小化損失函數來反向傳播誤差的。這步將通過聲明最佳化函數（optimization

Django資料庫表反向產生執行個體解析，django執行個體本文我們研究下如何在django中反向產生mysql model代碼，接下來我們看看具體介紹。我們在展示django ORM反向產生之前，我們先說一下怎麼樣正向產生代碼。正向產生，指的是先建立model.py檔案，然後通過django內建的編譯器，在資料庫如mysql中建立出符合model.py的表。反向產生，指的是先在資料庫中create

Python用 KNN

Python自訂線程池實現方法分析，python自訂線程池本文執行個體講述了Python自訂線程池實現方法。分享給大家供大家參考，具體如下：關於python的多線程，由與GIL的存在被廣大群主所詬病，說python的多線程不是真正的多線程。但多執行緒IO密集的任務效率還是可以杠杠的。我實現的這個線程池其實是根據銀角的思路來實現的。主要思路：任務擷取和執行：1、任務排入佇列，等待線程來擷取並執行。2、按需產生線程，每個線程迴圈取任務。線程銷毀：1、擷取任務是終止符時，線程停止。2、線程池close

django限制匿名使用者存取及重新導向的方法執行個體，django匿名使用者前言大家應該都遇到過，在某些頁面中，我們不希望匿名使用者能夠訪問，例如個人頁面等，這種頁面只允許已經登入的使用者去訪問，在django中，我們也有比較多的方式去實現。最簡單的，我們在viewz中去判斷使用者is_authenticated，但這種方法也相對比較笨拙，最理想的的我們當然不希望這個請求能夠進入到我們view，在這之前就能夠返回一個相關的response，而django其實已經給我們封裝好了相關的函數與類。下

詳解python位元組碼，python位元組碼Python對不可變序列進行重複拼接操作效率會很低，因為每次都會產生一個新的對象，解譯器需要把原來對象中的元素先複製到新的對象裡，然後再追加新的元素。但是CPython對字串操作進行了最佳化，因為對字串做+=操作實在是太普遍了。因此，初始化str時會預留出額外的可擴充空間，從而進行增量操作的時候不會有複製再追加的這個步驟。通過位元組碼研究一下這個過程。>>> s_code = 'a += "b"'>>> c =

Python pandas常用函數詳解，pythonpandas本文研究的主要是pandas常用函數，具體介紹如下。1 import語句import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport datetimeimport re2 檔案讀取df = pd.read_csv(path='file.csv')參數：header=None 用預設列名，0，1，2，3...names=['A', 'B', 'C'

Python資料分析之雙色球基於線性迴歸演算法預測下期中獎結果樣本，python中獎結果本文執行個體講述了Python資料分析之雙色球基於線性迴歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下：前面講述了關於雙色球的各種演算法，這裡將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。代碼中使用了線性迴歸演算法，這個情境使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。發現之前有很多代碼都是重複的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了#!/usr/bin/p

Python多進程並發與多線程並發編程執行個體總結，python編程執行個體本文執行個體總結了Python多進程並發與多線程並發。分享給大家供大家參考，具體如下：這裡對python支援的幾種並發方式進行簡單的總結。Python支援的並發分為多線程並發與多進程並發（非同步IO本文不涉及）。概念上來說，多進程並發即運行多個獨立的程式，優勢在於並發處理的任務都由作業系統管理，不足之處在於程式與各進程之間的通訊和資料共用不方便；多線程並發則由程式員管理並發處理的任務，這種並發方式可以方便地線上程間共用資

python OpenCV學習筆記實現二維長條圖，pythonopencv本文介紹了python OpenCV學習筆記實現二維長條圖，分享給大家，具體如下：官方文檔 –

Python產生器以及應用執行個體解析，python產生器本文研究的主要是Python產生器及其應用，具體如下。一、定義可以理解為一種資料類型，這種資料類型自動實現了迭代器協議（其他的資料類型需要調用自己內建的__iter__方法），所以產生器就是可迭代對象二、產生器的兩種形式（Python有兩種不同的方式提供產生器）1.產生器函數：常規函數定義，但是，使用yield語句而不是return語句返回結果。yield語句一次返回一個結果，在每個結果中間，掛起函數的狀態，以便下次重它離開的地方繼續執行

Python擷取CPU、記憶體使用量率以及網路使用狀態碼，pythoncpu由於psutil已更新到3.0.1版本，最新的代碼如下：#!/usr/bin/env pythonimport osimport timeimport sysimport atexitimport psutil#print "Welcome,current system is",os.name," 3 seconds late start to get data"time.sleep(3)line_num =

Python的CGIHTTPServer互動實現詳解，介紹對於伺服器後端開發人員而言，有時候需要把自己的一些服務直接暴露給PM或者其他RD使用，這個時候需要搭建一套web服務可以和前端使用者做簡單互動，按照最常規的做法，一般是用Apache或者Nginx作為webserver後端使用cgi或者fcgi程式或者指令碼進行處理，當然這種做法安全且正規。但是我個人更喜歡一個更簡單的做法：就是利用python內建的CGIHTTPServer作為伺服器，然後通過一個簡單的html頁面進行互動，通過post

Python實現對一個函數應用多個裝飾器的方法樣本，python樣本本文執行個體講述了Python實現對一個函數應用多個裝飾器的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：下面的例子展示了對一個函數應用多個裝飾器，可以加多個斷點，在debug模式下，查看程式的運行軌跡。。。#!/usr/bin/env python#coding:utf-8def decorator1(func): def wrapper(): print 'hello python 之前' func()

Python with語句上下文管理器兩種實現方法分析，pythonwith本文執行個體講述了Python with語句上下文管理器。分享給大家供大家參考，具體如下：在編程中會經常碰到這種情況：有一個特殊的語句塊，在執行這個語句塊之前需要先執行一些準備動作；當語句塊執行完成後，需要繼續執行一些收尾動作。例如，檔案讀寫後需要關閉，資料庫讀寫完畢需要關閉串連，資源的加鎖和解鎖等情況。對於這種情況python提供了上下文管理器（Context

詳解python的ORM中Pony用法，詳解pythonormponyPony是Python的一種ORM，它允許使用產生器運算式來構造查詢，通過將產生器運算式的抽象文法樹解析成SQL語句。它也有線上ER圖編輯器可以協助你建立Model。樣本分析Pony語句：select(p for p in Person if p.age > 20)翻譯成sql語句就是：SELECT p.id, p.name, p.age, p.classtype, p.mentor, p.gpa,

python編程測試電腦開啟最大線程數執行個體代碼，python執行個體本文執行個體代碼主要實現python編程測試電腦開啟最大線程數，具體實現代碼如下。#!/usr/bin/env python #coding=gbk import threading import time, random, sys class Counter: def __init__(self): self.lock = threading.Lock() self.value =

Python多線程掃描連接埠程式碼範例，python多線程本文代碼實現Python多線程掃描連接埠，具體實現代碼如下。#coding:utf-8import socketimport threadimport timesocket.setdefaulttimeout(3)def socket_port(ip,port): try: if port>=65535: print(u"連接埠掃描結束!")

python實現Decorator模式執行個體代碼，pythondecorator本文研究的主要是python實現Decorator模式，具體介紹如下。一般來說，裝飾器是一個函數，接受一個函數（或者類）作為參數，傳回值也是也是一個函數（或者類）。首先來看一個簡單的例子：# -*- coding: utf-8 -*-def log_cost_time(func): def wrapped(*args, **kwargs): import time begin = time.time(