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摘要: 是一种构建于Numpy的高级数据结构和精巧工具,快速简单的处理数据。 支持自动或明确的数据对齐的带有标签轴的数据结构 整合的时间序列功能 以相同的数据结构来处理时间序列和非时间序列 支持传递元数据(坐标轴标签)的算术运算 阅读全文
posted @ 2019-10-12 00:34 风不再来 阅读(216) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Numpy是python语言的一个扩充程序库,支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供了大量的数学函数库。 基本功能: 快速高效的多位数组对象ndarray 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 用于读写硬盘还是那个基于数组的数据集的工具 线性代数运算,傅里叶变换 阅读全文
posted @ 2019-10-11 23:36 风不再来 阅读(282) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 动态网站的问题在于它是动态的,也就是说每次用户访问呢,服务器都要执行数据库查询,启动模板,执行业务逻辑以及最终看到你想看到的一个页面,这一切都是动态 生成的,也是比较昂贵的。 缓存的目的是为了避免重复计算,特别是一些比较耗时间,资源的。Django提供了不同粒度数据的缓存,你可以缓存整个页面,也可以 阅读全文
posted @ 2019-06-16 07:56 风不再来 阅读(221) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.一次性取出你所需要的数据 单一动作,需要多次连接数据库里的时候,最好一次性取出所有需要的数据,减少连接数据库的次数。此类需求推荐使用QuerySet.select_related()和prefetch_related() 相反,别取出你不需要的东西,模板templateds里往往只需要实体的某几 阅读全文
posted @ 2019-06-15 20:06 风不再来 阅读(5922) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.python运行速度慢的原因: python不是强类型的语言,所以解释器运行时遇到变量以及数据类型转换,比较操作,引用变量时都需要检查其数据类型 python的编译器启动速度比java快,但几乎每次都要启动编译 python的对象模型会导致访问内存效率变低,Numpy的指针执行缓存区数据的值,而 阅读全文
posted @ 2019-06-06 19:28 风不再来 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.代码int('20',8)的返回结果是:16 2.日志的统计和记录对于程序开发来说非常重要,python提供了非常好用的日志模块logging 3.元祖修改 4.python内置映射类型称为字典 5. 6. 7.鸭子类型:在鸭子类型中,关注的不是对象的类型本身,而是它是如何使用的,例如在不使用鸭 阅读全文
posted @ 2019-05-23 02:06 风不再来 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第一种:根据headers设置反爬虫 从用户请求的headers反爬虫是最常见的反爬虫策略,很多网站都会对headers的user-agent进行检测,还有一部分网站会对referer进行检测(一些资源网站的防盗链就是检测referer),如果遇到了这类的反爬虫机制的话,可以直接在爬虫中添加head 阅读全文
posted @ 2019-05-18 14:12 风不再来 阅读(5150) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.打印出所有不超过n(n<256)的,其平方具有对称性质的数。如11*11=121. 解释:如果逆序之后和原来的结果相同的话那么说明是具有对称性质的数,从1开始取,0的平方也是0,原来的字符串和逆序之后的字符串相等的话说明是对称的。 2.某人有8 角的邮票5 张,1 元的邮票4 张,1 元8 角的 阅读全文
posted @ 2019-05-05 07:12 风不再来 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.sql语句: 解释:由hire_date进行排序,降序desc,最大的就是最晚进来的员工,limit 如果是只有一个参数的话,那么说明是除了前面多少个数据, 如果后面有两个参数的话,那么就是说第一个参数就是从这开始取数据,后面的第二个参数就是去除多少个数据,比如limit 2,1 就是从第三个员 阅读全文
posted @ 2019-05-05 03:24 风不再来 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.range的使用讲解: 首先呢如果只是一个参数的话,那么就是循环遍历这个参数递增,例如 range(5)>>[1,2,3,4] 如果是两个参数的话,且注意后面的第二个参数要比第一个大,否则取不了值,为空,例如(注意,是以默认递增1的速度递增的) 如果是三个参数的话,那么就是指定了递增的数字,比如 阅读全文
posted @ 2019-05-05 03:19 风不再来 阅读(214) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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