随笔分类 - Python
摘要：矩阵积 import numpy as npa = np.array([[1,2],[3,4]])b = np.array([[5,6],[7,8]])print(np.vdot(a,b)) # vdot() 矩阵点积# 矩阵点积计算：对应元素乘积之和，如例结果为：1*5+2*6+3*7+4*8pr
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摘要：字符串函数 # 在numpy中使用 numpy.char调用函数处理字符串import numpy as npa = np.char.add(['ss','zz'],['yy','xx']) # add(),将两个数组对应位置的元素逐个连接print(a) # 结果为['ssyy','zzxx']b
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摘要：更改数组形状import numpy as np# a = np.arange(8) # 创建0-8的一维数组a = np.array([[1, 2, 3, 4], [3, 4, 5, 6]])# 修改原数组的形状，即改变行列,order按照什么方式取出，排列，C按行，F按列，K内存中的顺序，A原顺
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摘要：import numpy as np # numpy数值计算，支持维度数组和矩阵计算# 特殊创建矩阵方式x = np.zeros((2, 3)) # zeros 创建全是 0 的数组矩阵,参数是数组类型y = np.ones(3) # ones 创建全是 1 的数组矩阵z = np.full((3,
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摘要：事件驱动模型 对于普通编程来说，代码遵循线性流程：开始--》代码A--》代码B--》代码C--》。。。--》结束，编程者知道代码的运行顺序，由编程者控制 事件驱动模型，流程则是：开始--》初始化--》等待，这个等待不同于常规编程的等待，如input()，强制需要用户输入某种数据。 事件驱动模型的等待
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摘要：实现协程 使用 yield 的生成器函数，实现简单的协程操作，例如用生成器函数实现生产者消费者模型 greenlet模块实现协程，这个模块是c实现的一个协程模块，它可以使得用户在任意函数之间切换，而不需要声明generator gevent实现协程，它是一个封装好的一个模块，每次遇到IO阻塞，自动跳
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摘要：可以利用pycharm安装模块包 使用这种方法安装时，可能会报下面类型的异常 AttributeError: module 'pip' has no attribute 'main' 出现这这样的异常，是因为当前使用的 pip 的版本没有 main 解决方法： 找到pycharm安装包中的 help
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摘要：进程池：进程池内部存在一个序列，当使用时，到进程池中调用进程，当进程池中无进程可用时，程序就会等待
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摘要：进程队列 管道 Manager Queue和Pipe只是实现的进程之间的数据交互，没有实现数据共享，Manager可以实现一个进程取修改另一个进程的数据 进程同步
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摘要：由于GIL的存在，Python很多时候并不能真正多线程并发，为了利用CPU资源，可以使用多进程 进程模块：multiprocessing 继承调用 和线程不同的地方：
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摘要：队列：相对于列表来说，保证了数据的安全 队列的一些其他方法 生产者消费者模型 给生产者和消费者之间加一个容器用来解除他们之间的强耦合性，生产者和消费者之间不直接通信， 而是通过阻塞队列进行通信，生产者生产好之后，不必等待消费者，而是直接将数据给阻塞队列，消费者也是直接从队列中拿数据
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摘要：解决产生死锁：使用递归锁，t1,t2的锁声明改为 threading.RLock() 同步条件：Event 信号量：Semaphore 用来控制线程并发数，当同时并发的线程达到指定的最大数时，其他线程将会被阻塞 BoundedSemaphore或Semaphore内置一个计数器，当acquire()
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摘要：进程：程序执行产生 每个进程都有自己的地址空间，内存，数据栈，以及用于跟踪执行的辅助数据 程序执行可能产生多个进程， 线程：在进程内执行，相当于一个迷你进程，同一进程下的多个线程共享信息，一个进程下必有一个主线程，线程是CPU的执行单位 Python下开线程：threading模块 threadin
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摘要：re（正则表达式） 字符匹配： 普通字符匹配：re.findall("alex","shfalexjaf")，直接查找符合的字符 元字符： . ^ $ * + ? {} [] () | \
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摘要：序列化：把对象（变量）从内存中变成可存储可传输的过程称之为序列化，Python中叫做pickling，其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等 序列化之后就可以将内容存储到硬盘或通过网络传输到别的机器上 反序列化：将序列化的对象从硬盘中读取到内
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