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2019年3月13日
Linux(3):linux目录结构
摘要: 查看系统版本: 变量 linux系统优化: 1. 添加普通用户账号 2. 关闭 SELinux 3. 关闭 iptables 4. 防止显示中文乱码 Linux目录结构 1. 目录结构特点 2. Linux目录结构简介 3. Linux目录详解 /etc 目录下面的内容: /etc/sysconfi
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posted @ 2019-03-13 00:22 neozheng
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2019年3月8日
Linux(2):基础命令
摘要: linux 的规则: 1. linux 命令行组成结构:如下 2. linux系统命令操作语法的格式(命令的样子): 提示: 3. linux目录结构: 3.1 创建目录: 3.2 # 创建文件: 3.3 # 为 test.txt 增加内容 "i am studying linux": # 方法一:
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posted @ 2019-03-08 01:42 neozheng
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Linux(1):基本配置
摘要: linux里面的网络(网卡)配置: 1. 输出 setup 命令进行设置 2. 选择 "Network configuration" ,按 回车键 3. 选择 "Device configuration" 4. 网卡选择 "eth0" ,进入 Network Configuration ,去掉 *
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posted @ 2019-03-08 00:22 neozheng
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2019年3月6日
pandas模块
摘要: pandas简介: pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,是基于NumPy构建的。 pandas的主要功能: 安装方法: 引用方法: Series 一维数据对象 Series是一种类似于一维数据的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成。 创建方式: 获取值数组和索引数组
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posted @ 2019-03-06 00:08 neozheng
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2019年2月26日
Flask处理前端POST过来的JSON数据
摘要: POST JSON数据的JS代码: 对于前端POST请求发送过来的json数据,Flask后台可使用 request.get_data() 来接收数据,数据的格式为 bytes;加上as_text=True 参数后就变成 Unicode 了; 再使用 json.loads() 方法就可以转换字典。
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posted @ 2019-02-26 22:03 neozheng
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2019年2月22日
numpy模块
摘要: NumPy简介: NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包;它是pandas等其他工具的基础。 NumPy的主要功能: 安装方法: 引用方式: ndarray 多维数组对象 数组与列表的区别: ndarray 的数据类型: array 基础: 示例代码1:(运行在 jupyter notebo
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posted @ 2019-02-22 00:25 neozheng
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2019年2月20日
IPython的常见用法
摘要: IPython :交互式的Python命令行 安装: 使用(命令行中启动): IPython高级功能: 执行系统命令: 命名空间搜索: ipython魔术命令: 以 % 开始的命令: 1. 在 ipython 交互器中编写 py 文件(Linux下): !vi2. 在 ipython 交互器中运行
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posted @ 2019-02-20 00:22 neozheng
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2019年2月13日
Django 的信号 & Flask 的信号
摘要: 信号:框架内部已帮助开发者预留的可扩展的位置 一、Django 的信号 项目目录结构: django_signal/django_signal/urls.py django_signal/django_signal/__init__.py django_signal/app01/modles.py
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posted @ 2019-02-13 22:25 neozheng
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2019年1月25日
Flask组件:flask-sqlalchemy & flask-script & flask-migrate
摘要: flask-sqlalchemy组件 项目目录结构: flask目录 # 项目名 | flaskdir | static # 静态文件 | templates # 模板 | models.py # models 文件 | __init__.py # 创建 app 对象 | views # 视图 |
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posted @ 2019-01-25 00:25 neozheng
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2019年1月24日
SQLAlchemy(2):多表操作 & 连接方式及原生SQL
摘要: 一对多:ForeignKey multitb_models.py multitb_crud.py 多对多:m2m m2m_models.py m2m_crud.py SQLAlchemy 的两种连接方式 方式一:将获取连接的操作放到线程函数里面 方式二:利用 scoped_session (推荐使用
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posted @ 2019-01-24 00:17 neozheng
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