随笔分类 - Python
摘要：windows下设置JupyterNotebook默认目录 [toc] 生成配置文件 假设你己经在windows环境变量中设置好了jupyter notebook，则打开cmd，在cmd中输入 运行，如下图： 生成jupyter notebook的配置文件，路径也会显示出来。 设置默认工作目录 到提
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摘要：pip更新及Requirement already up to date解决方法 文：铁乐与猫 2018 9 11 更新命令 将pip更新到最新版本 Anaconda更新命令为 Requirement already up to date 在pycharm的虚拟环境中，特别容易出现运行更新pip的命
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摘要：* Flask
* 特点是小而轻，原生组件几乎为0
* Flask 的目标是保持核心简单而又可扩展。
* 快速，三行代码就能做到开启服务，六行代码显示web页面hello word
* 缺点是组件大部分来源于第三方
* 如flask-admin、flask-session
* 会造成大版本更新后，组件兼容的问题，组件更新速度因此慢。
* 属于短小精悍型框架。
* 结构方面，我个人认为像是搭积木。原生组件虽然少，但第三方的组件非常全面。
* Flask 可以变成你任何想要的东西，一切恰到好处，由你做主。
* 常用于小型应用和快速构建应用，但其强大的第三方库也足以支撑起大型web应用。
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摘要：* 在开始菜单中找到anaconda3的文件夹，一般我们会用到
* Anaconda Navigator
* Jupyter Notebook
* Spyder
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摘要：因为环境或学习的需要，我们可能需要在服务器上安装多个python版本，安装一个更新的python版本后，使用软链来进行共存。
这个时候需要进行源码编译安装。
当然后续开发项目可以直接跑在虚拟环境下隔离开来，就不再需要在服务器上安装多个不同版本的包了
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摘要：由于opensuse包管理安装的是python2.7，而最近我又用编译安装了python3。
之后使用virtualenv虚拟环境指定创建python3版本的隔离环境时就出现了错误，报缺少zlib模块。
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摘要：Django的MTV模式本质上和MVC是一样的，也是为了各组件间保持松耦合关系，只是定义上有些许不同，Django的MTV分别是指：
M 代表模型（Model）： 负责业务对象和数据库的关系映射(ORM)。
T 代表模板 (Template)：负责如何把页面展示给用户(html)。
V 代表视图（View）： 负责业务逻辑，并在适当时候调用Model和Template。
除了以上三层之外，还需要一个URL分发器，它的作用是将一个个URL的页面请求分发给不同的View处理，View再调用相应的Model和Template，MTV的响应模式如下所示：
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摘要：http协议简介
HTTP协议是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议）的缩写,
是用于万维网**服务器与本地浏览器**之间传输超文本的传送协议。
HTTP是一个属于应用层的面向对象的协议，HTTP协议工作于客户端-服务端架构。
浏览器作为HTTP客户端通过URL向HTTP服务端即WEB服务器发送所有请求。
Web服务器根据接收到的请求后，向客户端发送响应信息。
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摘要：Web应用程序顾名思义，就是一种可以通过Web访问的应用程序，
Web应用的最大特点是用户只需要有网络和浏览器，不需要再安装其他软件就可顺利通过web访问到程序。
WEB应用程序一般是B/S模式(浏览器端/服务器端)。
Web应用程序首先是“应用程序”，和用标准的程序语言，如java，python等编写出来的程序没有什么本质上的不同。
而在网络编程的意义下，浏览器是一个socket客户端，服务器是一个socket服务端。
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摘要：问题1: 请问如何修改以下python代码，使得下面的代码调用类A的show方法？ 答：这道题的考点是类继承，只要通过__class__方法指定类对象就可以了。修改如下，其实就是只补充了一行 代码： 问题2 ：请问如何修改以下python代码，使得代码能够运行？ 答：此题考察的是方法对象，为了能让对
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摘要：IO模型介绍
* blocking IO 阻塞IO
* nonblocking IO 非阻塞IO
* IO multiplexing IO多路复用
* signal driven IO 信号驱动IO
* asynchronous IO 异步IO
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摘要：协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。
英文名Coroutine。
一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。
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摘要：concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口
ThreadPoolExecutor：线程池，提供异步调用
ProcessPoolExecutor: 进程池，提供异步调用
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摘要：信号量 semaphore 允许统一时刻n个线程执行这段代码
事件 event 有一个内部的事件来控制wait的行为且控制的是所有的线程
条件 condition 有一个内部的条件来控制wait的行为,可以逐个或者分批次的控制线程的走向
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摘要：加锁会让运行变成串行,而在start之后立即使用join,不用加锁了也是串行的效果。那么为什么使用加锁呢？
在start之后立刻使用jion,也会将100个任务的执行变成串行,最终n的结果是0,也是安全的,
但问题是start后立即join:任务内的所有代码都是串行执行的,
而加锁,只是加锁的部分即修改共享数据的部分是串行的,
单从保证数据安全方面,二者都可以实现,但很明显是加锁的效率更高.
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摘要：线程的出现
60年代，在OS中能拥有资源和独立运行的基本单位是进程，然而随着计算机技术的发展，进程出现了很多弊端，一是由于进程是资源拥有者，创建、撤消与切换存在较大的时空开销，因此需要引入轻型进程；二是由于对称多处理机（SMP）出现，可以满足多个运行单位，而多个进程并行开销过大。
因此在80年代，出现了能独立运行的基本单位——线程（Threads）。
注意：进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位.
每一个进程中至少有一个线程。
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摘要：锁 —— multiprocess.Lock (进程同步）
之前我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，
但是它们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。
尽管并发编程能让我们更加充分的利用IO资源，但是也会带来新的问题。
当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。
遇到数据、安全比速度重要的场景，我们就需要将进程变回受同步控制。
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摘要：进程之间的数据共享
基于消息传递的并发编程是大势所趋，
即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。
这样极大地减少了对使用锁和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。
但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。
以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。
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摘要：【进程】
运行中的程序就是一个进程。
所有的进程都是通过它的父进程来创建的。
因此，运行起来的python程序也是一个进程，那么我们也可以在程序中再创建进程。
多个进程可以实现并发效果，程序中存在多个进程的时候，在某些时候，就会让程序的执行速度变快。
以之前所学的知识，并不能实现创建进程这个功能，所以就需要借助到python中强大的模块--multiprocess。
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摘要：验证客户端链接的合法性
如果你想在分布式系统中实现一个简单的客户端链接认证功能，又不像SSL那么复杂，
那么可以利用hmac+加盐的方式来实现。
SocketServer是标准库中的一个高级模块（python3.x中重命名为socketserver），
它的目标是简化很多样板代码，它们是创建网络客户端和服务器所必需的代码。
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