题目 图像文件压缩。使用PIL库对图像进行等比例压缩，无论压缩前文件大小如何，压缩后文件大小小于10KB。...image.save(f_path) size = os.path.getsize(f_path)/1024 else: break str_info = "压缩完成
参考链接： Python中的多态 1.Java中多态性的表现： 多态性，可以理解为一个事物的多种形态。...同样python中也支持多态，但是是有限的的支持多态性，主要是因为python中变量的使用不用声明，所以不存在父类引用指向子类对象的多态体现，同时python不支持重载。...在python中 多态的使用不如Java中那么明显，所以python中刻意谈到多态的意义不是特别大。 Java中多态的体现： ①方法的重载(overload)和重写(overwrite)。...python中的多态体现 python这里的多态性是指具有不同功能的函数可以使用相同的函数名，这样就可以用一个函数名调用不同内容的函数。 ...如有原创链接会声明引用；如找不到原创链接，在此声明如有侵权请联系删除哈。
“ 使用Python进行自然语言处理 ”（阅读我的评论）中有一个说明如何开始这个研究过程的例子，我们使用布朗语料库比较不同类型文本中的动词频率，这是60年代用于语言研究的著名文本集合。...我扩展了这个示例，使用了包括额外的法庭案件和额外的辅助动词，约15,000法律文件内容。 首先，我们定义一个检索文献体裁的函数，然后从体裁中检索词语。...对于法律文件，我从我以前建立的n-gram [链接]（即单词/短语计数）中读取。...else: for word in brown.words(categories=genre): yield word 自然语言工具包提供了一个跟踪“实验”结果频率的类，在这里我们对使用不同的动词时态进行跟踪...由于它们中的每一个对平均值都有所贡献，所有它们之间会有一些相似性，但要注意的是，有些比其他更相似。还要注意，必须对它们进行标准化，就像最后一个例子一样，否则答案将由'legal'体裁定义。
如何在Python包中控制只允许特定Python版本使用 在发布Python包时,有时候我们想要限制只能在某些Python版本中使用,防止用户在不兼容的版本中安装使用。...使用python_requires Python包的元数据中包含一个python_requires字段,用于指定package的Python版本依赖关系。...https://pypi.org/classifiers/ 版本范围的环境标记 在requirements中可以使用PEP 440定义的版本规范和环境标记来表示依赖关系。...随着Python版本维护classifiers 随着Python的更新,当添加或移除对某些Python版本的支持时,需要同步更新python_requires和classifiers的声明。...就可以方便地控制package只在特定Python版本下可用,避免用户在不兼容环境中安装使用。
在本文中，我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数，通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。 使用 sort（） 函数（按升序/降序对列表进行排序）按升序对输入数组进行排序。...使用 for 循环遍历直到数组长度（步骤=2） 使用“，”运算符交换相邻元素，即当前元素及其下一个元素。 创建一个变量来存储输入数组。 使用 len（） 函数（返回对象中的项数）获取输入数组的长度。...例 以下程序使用 python 内置 sort（） 函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...在这里，给定的数组是使用排序函数排序的，该函数通常具有 O（NlogN） 时间复杂度。 如果应用了 O（nLogn） 排序算法，如合并排序、堆排序等，则上述方法具有 O（nLogn） 时间复杂度。
使用tqdm模块可以通过进度条的方式非常优雅地显示循环的进度。 通过简单地把tqdm 嵌套在可迭代对象上iterable object, 即可实现监控循环的进度条。...以上就是Python中使用进度条的简单介绍，赶紧copy代码来试试吧。
如何在jupyter中同时使用python2和3？...由于我是通过anaconda来安装的Jupyter Notebook，所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存。...，而使用activate py3（py3即之前Python3安装目录文件夹的名字）命令之后，再使用python即可切换至Python3。...这个时候在Jupyter Notebook中其实已经存在了python2和python3两个内核，但是否可用未测试。...网上有教程说，必须激活Jupyter Notebook的内核（ipykernel），这2个版本才可以使用，于是使用官方文档（ http://ipython.readthedocs.io/en/stable
它接收一个可迭代对象（如列表或字符串）并返回一个类似字典的对象，键是元素，值是出现的次数。使用场景Counter 非常适合用于统计元素出现次数，比如统计单词频率、字符频率等。...如何定义和使用 Counter？我们来看一个 Counter 的例子，演示如何统计字符串中每个字符的出现次数。...可以向其中添加键值对，并按插入顺序进行维护。move_to_end('banana') 将键 banana 移动到最后。popitem() 方法可以移除最后一个元素。...使用场景defaultdict 非常适合用于需要处理键值对的字典且需要为每个键初始化默认值的场景。例如，当统计多个类别的数据时，可以使用 defaultdict(list) 初始化每个键的值为列表。...Python is easy to learn. Python is popular."# 使用 Counter 统计每个单词的出现次数words = text.lower().replace('.
- Guido van Rossum，Python的创造者 一般使用者可能错误地认为它没有争议，但Guido有充分的理由想要从Python中删除map()和filter()。...在coding的面试中，如果使用Python 3.6+，建议的格式化方法是Python的f-strings。 f-strings支持使用字符串格式化迷你语言，以及强大的字符串插值。...这些功能允许你添加变量甚至有效的Python表达式，并在添加到字符串之前在运行时对它们进行评估： >>> def get_name_and_decades(name, age): ......使用sorted()对复杂列表进行排序 大量的编码面试问题需要进行某种排序，并且有多种有效的方法可以进行排序。除非面试官希望你实现自己的排序算法，否则通常最好使用sorted()。...因为(‘sam’、‘devon’)和(‘devon’、‘sam’)代表同一对，所以输出列表中只会包含它们中的一个： >>> list(itertools.combinations(friends, r=
Python中的 eval是什么？ 在Python中，我们有许多内置方法，这些方法对于使Python成为所有人的便捷语言至关重要，而eval是其中一种。...稍后将在本文中显示对global(全局变量)s和locals(本地变量)的使用。 eval在Python中做什么？ eval函数解析expression参数并将其评估为python表达式。...如何在python中使用eval ？ 在上一节中，我们已经了解了如何使用eval函数，但是在这里，我们将了解eval函数的其他参数如何影响其工作。...评估的局限性 Python中的eval()很有用，但也有重要的安全隐患。eval函数被认为是不安全的，因为它允许您或其他用户动态执行任意Python代码。那对我们有什么影响？...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
本文主要是介绍如何在CDH中使用Solr对HDFS中的json数据建立全文索引。...2.在Solr中建立collection，这里需要定义一个schema文件对应到本文要使用的json数据，需要注意格式对应。...Morphline可以让你很方便的只通过使用配置文件，较为方便的解析如csv，json，avro等数据文件，并进行ETL入库到HDFS，并同时建立Solr的全文索引。...必须指定唯一键（uniqueKey），类似主键，唯一确定一行数据，我们这里的示例demo使用的是json中的id属性项。...schema文件中的字段类型定义，标准如int，string，long等这里不再说明，注意有两个类型text_cn，text_ch，主要对应到英文或者中文的文字内容，涉及到分词和全文检索技术。
如何在Jinjia2模板中使用复杂数据，如Python列表 ''' Jinjia2 ''' from flask import * app = Flask(__name__) class MyClass
pandas软件包提供了电子表格功能，但使用Python处理数据要比使用电子表格快得多，并且证明pandas非常有效。...在本教程中，我们将首先安装pandas，然后让您了解基础数据结构：Series和DataFrames。 安装 pandas 同其它Python包，我们可以使用pip安装pandas。...让我们在命令行中启动Python解释器，如下所示： python 在解释器中，将numpy和pandas包导入您的命名空间： import numpy as np import pandas as pd...Python词典提供了另一种表单来在pandas中设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记的数据结构，其具有可由不同数据类型组成的列。...在DataFrame中对数据进行排序 我们可以使用DataFrame.sort_values(by=...)函数对DataFrame中的数据进行排序。
1 压缩文件的基本信息 导入模块 import zipfile 加载压缩文件，创建ZipFile 对象 class zipfile.ZipFile(file[, mode[, compression[...mode指示打开zip文件的模式，默认值为'r'，表示读已经存在的zip文件，也可以为'w'或'a'，w'表示新建一个zip文档或覆盖一个已经存在的zip文档，'a'表示将数据附加到一个现存的zip文档中;...3.参数compression表示在写zip文档时使用的压缩方法，它的值可以是zipfile....指示打开zip文件的模式，默认值为'r'，表示读已经存在的zip文件，也可以为'w'或'a'， # 'w'表示新建一个zip文档或覆盖一个已经存在的zip文档，'a'表示将数据附加到一个现存的zip文档中...# 参数compression表示在写zip文档时使用的压缩方法，它的值可以是zipfile.
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。...默认扫描速率较低，可使用 -T4 或 -T5 提高速度，但可能会被目标主机识别为攻击行为。----
文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...目前用户ranger_user1拥有对t1表的select权限 2.2 授予使用UDF的权限给用户 1.将自定义UDF的jar包上传到服务器，并上传到HDFS，该自定义UDF函数的作用是将数字1-9按照...6.再次使用测试用户进行验证，使用UDF函数成功 ? 2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ?...3.在配置脱敏策略时，方式选择Custom，在输入框中填入UDF函数的使用方式即可，例如：function_name(arg)
下面是一个例子，演示如何在多线程中使用锁来共享数据。...与多线程类似，我们也需要使用锁来保证在不同进程中对共享变量的访问是安全的。...我们使用 multiprocessing.Manager 来创建共享列表 shared_list，并在多个进程中对该列表进行修改。...使用锁 lock 来保护 append 操作，以确保数据的安全性。4. 线程和进程的选择在 Python 中，选择使用多线程还是多进程主要取决于任务的类型。...总结共享数据的常用方式在 Python 中，使用多线程和多进程进行数据共享时，必须考虑线程安全和进程间通信的问题。
python处理数据文件的途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv、txt、json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。...（包含txt、csv等）以及.gz 或.bz2格式压缩文件，前提是文件数据每一行必须要有数量相同的值。...参数（分隔符）的控制来对任何文本文件读取 read_json方法 读取json格式文件 df = pd.DataFrame([['a', 'b'], ['c', 'd']],index=['row 1'...主要模块： xlrd库 从excel中读取数据，支持xls、xlsx xlwt库 对excel进行修改操作，不支持对xlsx格式的修改 xlutils库 在xlw和xlrd中，对一个已存在的文件进行修改...操作数据库 python几乎支持对所有数据库的交互，连接数据库后，可以使用sql语句进行增删改查。
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