python---常见的数据队列】的更多相关文章

python常用类型转换函数 函数格式 使用示例 描述 int(x [,base]) int("8")   可以转换的包括String类型和其他数字类型,但是会丢失精度       float(x)  float(1)或者float("1")  可以转换String和其他数字类型,不足的位数用0补齐,例如1会变成1.0  complex(real ,imag)  complex("1")或者complex(1,2)  第一个参数可以是String…
Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要介绍通过 Python 简单解析构建…
Python/selectors模块及队列 selectors模块是可以实现IO多路复用机制: 它具有根据平台选出最佳的IO多路机制,比如在win的系统上他默认的是select模式而在linux上它默认的epoll. 常用共分为三种: select.poll.epoll select的缺点: 1.每次调用都要将所有的文件描述符(fd)拷贝的内核空间,导致效率下降 2.遍历所有的文件描述符(fd)查看是否有数据访问 3.最大链接数限额(1024) poll: 它就是select和epoll的过渡阶…
python——常见排序算法解析   算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排…
转自:http://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/03/08/2385540.html # -*-coding:utf8 -*- ''''' Python常见文件操作示例 os.path 模块中的路径名访问函数 分隔 basename() 去掉目录路径, 返回文件名 dirname() 去掉文件名, 返回目录路径 join() 将分离的各部分组合成一个路径名 split() 返回(dirname(), basename()) 元组 splitdrive…
原文请看:http://www.cnblogs.com/holbrook/archive/2012/03/15/2398060.html 前面介绍了互斥锁和条件变量解决线程间的同步问题,并使用条件变量同步机制解决了生产者与消费者问题. 让我们考虑更复杂的一种场景:产品是各不相同的.这时只记录一个数量就不够了,还需要记录每个产品的细节.很容易想到需要用一个容器将这些产品记录下来. Python的Queue模块中提供了同步的.线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先…
# -*-coding:utf8 -*- ''''' Python常见文件操作示例 os.path 模块中的路径名访问函数 分隔 basename() 去掉目录路径, 返回文件名 dirname() 去掉文件名, 返回目录路径 join() 将分离的各部分组合成一个路径名 split() 返回 (dirname(), basename()) 元组 splitdrive() 返回 (drivename, pathname) 元组 splitext() 返回 (filename, extension…
关于我 一个有思想的程序猿,终身学习实践者,目前在一个创业团队任team lead,技术栈涉及Android.Python.Java和Go,这个也是我们团队的主要技术栈. Github:https://github.com/hylinux1024 微信公众号:终身开发者(angrycode) 0x00 marshal marshal使用的是与Python语言相关但与机器无关的二进制来读写Python对象的.这种二进制的格式也跟Python语言的版本相关,marshal序列化的格式对不同的版本的P…
预处理数据 在我们的日常生活中,需要处理大量数据,但这些数据是原始数据. 为了提供数据作为机器学习算法的输入,需要将其转换为有意义的数据. 这就是数据预处理进入图像的地方. 换言之,可以说在将数据提供给机器学习算法之前,我们需要对数据进行预处理. 数据预处理步骤 按照以下步骤在Python中预处理数据 - 第1步 - 导入有用的软件包 - 如果使用Python,那么这将成为将数据转换为特定格式(即预处理)的第一步.如下代码 - import numpy as np from sklearn im…
Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性…