随笔分类 - PYTHON使用
描述python日常开发中的应用
摘要：https://blog.csdn.net/qq_32507417/article/details/107505719
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摘要：isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。 isinstance(object, classinfo) >>>a = 2 >>> isinstance (a,int) True >>> isinstance (a,str) False >>> isinst
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摘要：记录通过pytorch编写cnn 模型示例，包括训练、模型、预测全流程代码结构，数据采集公共调制方式识别数据集，编写代码简单，以便进行pytorch学习。 train.py import os import numpy as np import torch import torch.nn as nn
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摘要：在真实业务中不单单会涉及CPU计算，还有网络IO和磁盘IO处理，这些处理是非常耗时的。如果一个线程整个流程是上图的流程，真正涉及到CPU的只有2个节点，其他的节点都是IO处理，那么线程在做IO处理的时候，CPU就空闲出来了，CPU的利用率就不高。 多线程：提升CPU利用率。 最佳线程数目 = （（线
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摘要：反向代理是指代理服务器接受互联网上的连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器。并将结果从服务器返回到请求在互联网上连接的客户端，此时代理服务器在外部世界中显示为服务器。 反向代理确保用户不会直接与原始Web服务器通信 正向代理： 当客户端主动使用代理服务器时，此时的代理叫正向代理。比如：一些网络
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摘要：Gunicorn是一个unix上被广泛使用的高性能的Python WSGI（Web Server Gateway Interface） UNIX HTTP Server。和大多数的web框架(flask)兼容，并具有实现简单，轻量级，高性能等特点。 Gunicorn用来解析HTTP请求的网关服务。是
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摘要：# 范围校验 class params_check: """ @param: 校验参数 {名称，值} @param: 校验参数取值点 [0,1,2] @param：校验参数类型 String、Int 对单个参数进行校验，返回值为 Boolean, String """ def __init__(se
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摘要：args 是 arguments 的缩写，表示位置参数；kwargs 是 keyword arguments 的缩写，表示关键字参数。 *args 必须放在 **kwargs 的前面，因为位置参数在关键字参数的前面。 *args就是就是传递一个可变参数列表给函数实参 **kwargs则是将一个可变的
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摘要：后台指定python运行python脚本 /opt/njzf/bsp/python37/python37/bin/python3.7 main.py > result.log 2>&1 & 说明：1. 末尾的“&”：表示后台运行程序2. “nohup” ：保证程序不被挂起3. “python”：是执
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摘要：安装： pip install jupyter 配置文件生成目录： jupyter notebook--generate-config ，生成默认配置文件到C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.py 运行： 打开cmd命令提示
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摘要：1）可迭代对象包含迭代器 2）如果一个对象拥有__iter_方法，其是可迭代对象；如果一个对象拥有__next__方法，其就是迭代器 3）定义可迭代对象，必须实现__iter__方法；定义迭代器，必须实现__iter__方法和__next__方法 Python函数的定义体中有yield关键字，该函数
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摘要：ApacheCN Python 译文集 网址：https://py.apachecn.org/#/ 网址：https://py2.apachecn.org/#/
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摘要：python中，logging由logger，handler，filter，formater四个部分组成。 logger是提供我们记录日志的方法； handler是让我们选择日志的输出地方，如：控制台，文件，邮件发送等，一个logger添加多个handler； filter是给用户提供更加细粒度的控
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摘要：本质：字典和 json字符串 相互转换 json.dumps将一个Python数据结构转换为JSON import json data = { 'name' : 'myname', 'age' : 100, } json_str = json.dumps(data) 生成 json数据 import
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摘要：https://blog.csdn.net/shifengboy/article/details/114274271 1.安装flask pip install flask 2.简单上手 一个最小的 Flask 应用如下: from flask import Flask app = Flask(__
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摘要：列翻转：data.iloc[:, ::-1]行翻转：data.iloc[::-1]
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摘要：1. 数据输入 pytorch 中计计算交叉熵损失函数时， 输入的正确 label 不能是 one-hot 格式。函数内部会自己处理成 one hot 格式。所以不需要输入 [ 0 0 0 0 1]，只需要输入 4 就行。 在经过 loss 的时候，CrossEntropyLoss 会自动为其编码为
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摘要：tensor张量大小： 四维图片数据：(Batch, Channels, Height, Width) 三维序列数据: (sequence_length, batch_size, input_size) 1. view( )函数 PyTorch 中的view( )函数相当于numpy中的resize
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摘要：TensorDataset TensorDataset可以用来对 tensor 进行打包，就好像 python 中的 zip 功能。该类通过每一个 tensor 的第一个维度进行索引。因此，该类中的 tensor 第一维度必须相等. 另外：TensorDataset 中的参数必须是 tensor i
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摘要：pip install pyinstaller 或者 conda install pyinstaller pyinstaller安装完成，显示界面如下： 运行到项目的主文件目录，执行：（-i apple.ico 是使用apple图片作为exe文件的图标，也可以不加，使用默认图标） Pyinstall
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