分类：Python开发

2022
05-17

使用Atom支持基于Jupyter的Python开教程详解

使用Atom支持基于Jupyter的Python开教程详解 有关于使用Atom进行Python开发的网上资料比较少，最近发现使用Atom结合Hydrogen插件进行Python开发，尤其是数据挖掘相关的工作，整体体验要好于Vscode，Vscode虽然说也有连接Jupyter的工具，但是交互式的开发Hydrogen体验更好。这里放了个动图来展示一下Hydrogen的强大插件安装PythonHydrogenatom-ide-uiide-python 这里要注意，本地的pip需要安装python-language-server[all]，在ide-python的readme中有详细说... 继续阅读 >
2020
09-24

Python开发之身份证验证库id_validator验证身份证号合法性及根据身份证号返回住址年龄等信息

上个星期，大佬分享了一个验证身份证号合法性的库：id_validator，没空去试着用一下看看，今天有点时间，来试着用下这个库。1、首先，要安装这个库，windows+R键运行cmd，打开命令行窗口，输入下面的命令：pipinstallid_validator2、安装成功后，开始来使用这个库（1）、首先，输入命令python：（2）、接着，引用这个库底下的一个模块，输入命令fromid_validatorimportvalidator（3）、依次输入下面的命令，来看下校验结果... 继续阅读 >
2018
07-31

2018年，20大Python数据科学库都做了哪些更新？

2018年，20大Python数据科学库都做了哪些更新？ 2018年，Python仍然是数据科学领域解决重大任务和挑战的佼佼者。去年，我们发了一篇博文，列举了一些被证明是最有用的Python库。今年，我们扩充了原来的清单，并重新审视之前讨论过的库，重点关注在过去一年内出现的更新。我们对它们进行了分组，排序不分先后，因为真的说不清它们哪个更好。核心库与统计1.NumPy（提交：17911，贡献者：641）一般我们会将科学领域的库作为清单打头，NumPy是该领域的主要软件库之一... 继续阅读 >
2018
07-31

Python自动化测试框架有哪些？

令开发者万分高兴的是，开发自己的测试框架的日子终于结束了。以前，开发团队接手一个项目并开始开发时，除了项目模块的实际开发之外，他们不得不为这个项目构建一个自动化测试框架。一个测试框架应该具有最佳的测试用例、假设（assumptions）、脚本和技术来运行每一处代码和模块，从而发现代码缺陷和不足。不同的项目需要不同的测试用例、假设和脚本，而这也是为什么会在这些开发中花费大量时间。随着技术的进步和自动化技... 继续阅读 >
2018
06-06

关于3个Python模板库的比较

关于3个Python模板库的比较 你的下一个Python项目需要一个模板引擎来自动生成HTML吗？这有几种选择。在我的日常工作中，我花费大量的时间将各种来源的数据转化为可读的信息。虽然很多时候这只是电子表格或某种类型的图表或其他数据可视化的形式，但也有其他时候，将数据以书面形式呈现是有意义的。但我的头疼地方就是复制和粘贴。如果你要将数据从源头移动到标准化模板，则不应该复制和粘贴。这很容易出错，说实话，这会浪费你的时间。... 继续阅读 >
2018
05-07

如何写一手漂亮的模型：面向对象编程的设计原则综述

如何写一手漂亮的模型：面向对象编程的设计原则综述 面向对象的编程在实现想法乃至系统的过程中都非常重要，我们不论是使用TensorFlow还是PyTorch来构建模型都或多或少需要使用类和方法。而采用类的方法来构建模型会令代码非常具有可读性和条理性，本文介绍了算法实现中使用类和方法来构建模型所需要注意的设计原则，它们可以让我们的机器学习代码更加美丽迷人。大多数现代编程语言都支持并且鼓励面向对象编程（OOP）。即使我们最近似乎看到了一些偏离，因为人们开始使用... 继续阅读 >
2018
04-22

数据科学初学者必知的NumPy基础知识

本文介绍了一些NumPy基础知识，适合数据科学初学者学习掌握。NumPy（NumericalPython）是Python中的一个线性代数库。对每一个数据科学或机器学习Python包而言，这都是一个非常重要的库，SciPy（ScientificPython）、Mat-plotlib（plottinglibrary）、Scikit-learn等都在一定程度上依赖NumPy。对数组执行数学运算和逻辑运算时，NumPy是非常有用的。在用Python对n维数组和矩阵进行运算时，NumPy提供了大... 继续阅读 >
2018
04-11

Python性能优化的20条招数

Python性能优化的20条招数 优化算法时间复杂度算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。减少冗余数据如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。合理使用copy与de... 继续阅读 >
2018
04-02

Python并发编程之进程

一、理论概念1、定义进程（Process也可以称为重量级进程）是程序的一次执行。在每个进程中都有自己的地址空间、内存、数据栈以及记录运行的辅助数据，它是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。2、并行和并发并行：并行是指多个任务同一时间执行；并发：是指在资源有限的情况下，两个任务相互交替着使用资源；3、同步和异常同步是指多个任务在执行时有一个先后的顺序，必须是一个任务执行完... 继续阅读 >
2018
03-23

用Python构建你自己的RSS提示系统

用Python构建你自己的RSS提示系统 人生苦短，我用Python，Python是非常棒的快速构建应用程序的编程语言。在这篇文章中我们将学习如何使用Python去构建一个RSS提示系统，目标是使用Fedora快乐地学习Python。如果你正在寻找一个完整的RSS提示应用程序，在Fedora中已经准备好了几个包。Fedora和Python——入门知识Python3.6在Fedora中是默认安装的，它包含了Python的很多标准库。标准库提供了一些可以让我们的任务更加简单完成... 继续阅读 >
2018
01-10

100行Python代码自动抢火车票！

100行Python代码自动抢火车票！ 今年你不妨自己写一段代码来抢回家的火车票，是不是很Cool。先准备好：12306网站用户名和密码chrome浏览器及下载chromedriver下载Python代码，来自网络整理[点击下载]代码用的Python+Splinter开发，Splinter是一个使用Python开发的开源Web应用测试工具，它可以帮你实现自动浏览站点和与其进行交互。Splinter官网http://splinter.readthedocs.io/en/latest/。Splinter执行的时候会... 继续阅读 >
2017
12-13

Python实现数据结构常见算法

Python实现数据结构常见算法 本文主要介绍了数据结构中的八大排序算法，利用Python分别将他们进行实现。前言八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。常见的八大排序算法，他们之间关系如下：排序算法他们的性能比较：性能比较下面，利用Python分别将他们进行实现。直接插入排序算法思想：直接插入排序直接插入排序的核心思想就... 继续阅读 >
2017
11-22

Python 内存优化

实际项目中，pythoner更加关注的是Python的性能问题，之前也写过一篇文章《 Python性能优化 》介绍Python性能优化的一些方法。而本文，关注的是Python的内存优化，一般说来，如果不发生内存泄露，运行在服务端的Python代码不用太关心内存，但是如果运行在客户端（比如移动平台上），那还是有优化的必要。具体而言，本文主要针对的Cpython，而且不涉及C扩展。我们知道，Python使用引用技术和垃圾回收来管理内存，... 继续阅读 >
2017
11-22

python 并发subprocess.Popen的坑

表现一个父进程里多个线程并发地调用subprocess.Popen来创建子进程的时候,会有几率出现Popen长时间不返回的情况.这个问题是由于fd被多个子进程同时继承导致的.重现问题的代码下面这个小程序启动2个线程,每个线程各自(通过subprocess.Popen)启动一个子进程,一个子进程执行echo1后就直接返回;另一个子进程启动后,sleep0.03秒后返回.程序里统计了2个调用Popen花的时间,运行后可以发现,ech... 继续阅读 >
2017
11-08

Python并行处理

Python并行处理 简介当你在机器上启动某个程序时，它只是在自己的“bubble”里面运行，这个气泡的作用就是用来将同一时刻运行的所有程序进行分离。这个“bubble”也可以称之为进程，包含了管理该程序调用所需要的一切。例如，这个所谓的进程环境包括该进程使用的内存页，处理该进程打开的文件，用户和组的访问权限，以及它的整个命令行调用，包括给定的参数。此信息保存在UNIX/Linux系统的流程文件系统中，该系统是一个虚拟文... 继续阅读 >