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摘要: 1. 迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。 1.1 使用迭代器的优点 对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple、list),迭代器和经典for循环的索引访问 阅读全文
posted @ 2017-05-27 08:37 疯陈演义 阅读(294) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、python多进程编程背景 python中的多进程最大的好处就是充分利用多核cpu的资源,不像python中的多线程,受制于GIL的限制,从而只能进行cpu分配,在python的多进程中,适合于所有的场合,基本上能用多线程的,那么基本上就能用多进程。 在进行多进程编程的时候,其实和多线程差不多, 阅读全文
posted @ 2017-05-24 09:20 疯陈演义 阅读(596) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。mul 阅读全文
posted @ 2017-05-23 10:26 疯陈演义 阅读(283) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #coding=utf-8 import threading #导入threading包 from time import sleep import time def task1(): print('执行线程1') sleep(1) def task2(): print('执行线程2') sleep(3) print("多线程:") star... 阅读全文
posted @ 2017-05-23 10:21 疯陈演义 阅读(200) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import urllib.request import re,os url = 'http://pic.yesky.com/' html = urllib.request.urlopen(url).read() html = html.decode('gbk') pattern = re.compile(r'shtml"><img src="(.*?)" alt=\'(.*?)\' onc... 阅读全文
posted @ 2017-05-22 08:32 疯陈演义 阅读(584) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 正则表达式模式 模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式: 字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。 多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。 标点符号只有被转义时才匹配自身,否则它们表示特殊的含义。 反斜杠本身需要使用反斜杠转义。 由于正则表达式通常都 阅读全文
posted @ 2017-05-19 10:00 疯陈演义 阅读(457) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 鼠标事件 键盘事件 对于大多数的单字符按键,你还可以忽略“<>”符号。但是空格键和尖括号键不能这样做 特殊键的键名 根据事件,查看按键 阅读全文
posted @ 2017-05-17 15:04 疯陈演义 阅读(818) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt all_stock_data = pd.DataFrame() stock_code_list = [] t = os.listdir('all_stock_data1') for f in t: stock_code_... 阅读全文
posted @ 2017-05-08 14:35 疯陈演义 阅读(466) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt all_stock_data = pd.DataFrame() stock_code_list = []#t = os.listdir('all_stock_data')#for i in t:# print(i.spl... 阅读全文
posted @ 2017-04-25 14:46 疯陈演义 阅读(491) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt stock_data = pd.read_csv('000078.csv',encoding='gbk') stock_data = stock_data[['日期','股票代码','收盘价','成交量']] stock_data.sort_valu... 阅读全文
posted @ 2017-04-24 11:30 疯陈演义 阅读(485) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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