常用Petri网模拟软件工具简介 首先要介绍的的一个非常有名的Petri 网网站--Petri Nets World:       http://www.informatik.uni-hamburg.de/TGI/PetriNets/ 我这里介绍的软件大部分在该网站中的Tools and Software中的Petri Nets Tool Database里可以找到相关的链接. Petri网的相关模拟仿真软件现在已经相当成熟了,在国外已经有很多投入商用的案例.但目前每年的国际性Petri网学术会

Python 软件热更新 本篇文章涉及技术知识如下: Redis threading 多线程 PyQt5 importlib 热更新 场景 咱们在平时运行一些长时间都会一直运行的软件(如:某些云同步软件)的时候,某些功能因为考虑的情况可能不充分,导致体验不够好的时候,很多人都会忽视这个问题,除非这个问题影响到他正常使用了.但是也有部分用户会在软件的反馈框里面将问题反馈给开发者,顺带将错误日志也一并提交给开发者.然后过了一天或者半天,你再运行那部分功能的时候,发现问题已经解决了.可是,我们都没有更

为什么要设计好目录结构? 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好 目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能看

一.背景 软件开发是一个系统工程,当然编码实现是其中尤其重要的一个环节,关乎到功能需求的实现好坏.这个环节中除了编码这一硬功之外,与之相关的编码风格这一柔道,虽然没有直接决定功能的实现与否,但却在很大程度上决定了的项目代码整体的可读性.健壮性.移植性.可维护性等重要特性.编码风格不仅涉及到代码如何编写,也涉及到代码模块的分布组织,即项目代码目录的设计. 好的代码目录设计可以直观展现开发者的逻辑条理,提高代码的可读性.可维护性.移植性甚至是健壮性,不好的代码目录设计就不细说了,逻辑层次混乱不清,代

为什么要设计好目录结构? "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费了我非常长的时间去

根据本人的学习,按照理解整理和补充了python模块的相关知识,希望对于一些需要了解的python爱好者有帮助! 一.软件开发规范--分文件 当代码存在一个py文件中时: 1.不便于管理 (修改,增加) 2.可读性差 3.加载速度慢 Django--雏形(约定俗称) 1.启动文件 启动接口 2.公共文件 大家需要的功能 3.配置文件(静态文件) 变量 4.主逻辑 核心 5.用户相关数据 账号和密码等文件 6.日志 记录主要信息,记录开发人员的行为 高内聚 二.sys sys python解释器做

  软件目录结构规范 软件开发规范 一.为什么要设计好目录结构? 1.可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 2.可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好. 二.目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目

目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能看到大家对Python目录结构的讨论. 这里面说的已经很好了,我也不打算重新造轮子列举各种不同的方式,这里面我说一下我的理解和体会. 假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了: Foo/ |-- bin/ | |-- foo | |-- foo/ | |-- tests/ | | |-- __init__.py | | |-- te

在新装的centos系统中,用源码安装supervisor提示如下: [root@1e supervisor-3.0]# python setup.py install Traceback (most recent call last): File "setup.py", line 31, in <module> from setuptools import setup, find_packages ImportError: No module named setuptoo

bin  整个程序的执行路口    start.py conf 配置文件     setting.py lib   库  模块与包    common.py    sql.py core  核心逻辑      src.py log   日志 db   跟数据库有关    user Readme介绍软件怎么使用

在python开发中,我们建议采用如下规范: soft/ ├── bin # 程序执行文件目录 │   ├── __init__.py │   └── start.py # 程序开始执行脚本文件 ├── conf # 配置文件目录 │   ├── config.ini # 配置文件 │   ├── __init__.py │   ├── my_log_settings.py # 日志文件配置脚本 │   └── settings.py # 配置脚本 ├── core # 核心模块 │   ├──

作为 easy_install 的升级版,pip 为 Pyhton 的包管理提供了极大的方便.一行命令即可完成所需模块的安装: pip install pandas 可是官方镜像的访问速度相当慢,几乎不可用.因此十分有必要修改镜像源来提升访问速度, 修改镜像源在不同操作系统中,修改文件的位置是不同的, 在linux默认的路径是 $HOME/.pip/pip.conf 在windows默认的路径是 %HOME%\pip\pip.ini 默认路径下并不存在配置文件,需要新建,然后在配置文件中写入:

首先下载:anaconda3.x          下载方式:百度搜索 清华镜像anaconda   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/(进入第一个下载链接,选择最新版本) 启动:jupyter notebook(在线编辑,适合演示),支持Markdown     Change Kernel:切换python2.3     Cell--->All Output---->Clear:清除历史记录 第二步骤:下载pycharm(适

目录规范: ATM  #工程文件夹 ------| bin  #用来存放可执行文件的 |----  start.py conf  #用来存放配置信息的 |----  settings.py lib  #用来存放自定义的模块 |----  common.py core  #用来存放核心的逻辑 |----  src.py log  #用来存放日志文件的 db  #用来存放数据库相关的文件 ------| readme.txt #存放自述软件信息

安装Python解释器 Python目前已支持所有主流操作系统,在Linux,Unix,Mac系统上自带Python环境,在Windows系统上需要安装一下,超简单 打开官网https://www.python.org/ 安装windows版本 下载 安装时最好选择自定义安装 将python的安装目录尽可能简化 方便查找 安装后绑定环境变量 (选择计算机--属性--高级系统设置--环境变量)将python的安装路径添加到系统的PATH中 环境变量的查找方式优先级是从上到下的 #测试安装是否成功

软件命名规范:分文件存储 当代码存放在一个py文件中时会存在一下缺点: 不便于管理 可读性差 加载速度慢 是Django的雏形 程序员预定俗称的一些东西 启动文件:也叫启动接口,通常文件夹名字使用bin,存放启动程序,通常使用starts命名py文件 公共文件:是大家都可以使用的文件,功能,通常使用lib命名文件夹,py文件使用common命名py文件 配置文件:也叫静态文件,存储的都是变量,数据库的一些连接方式,获取到的是都是redis,文件夹命名为conf,py文件命名为settings 主

APScheduler使用 APScheduler (advanceded python scheduler)是一款Python开发的定时任务工具. 文档地址 https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/userguide.html#starting-the-scheduler 特点: 不依赖于Linux系统的crontab系统定时,独立运行 可以动态添加新的定时任务,如 下单后30分钟内必须支付,否则取消订单,就可以借助此工具(每下一单就要添加此订

 开发语言: 高级语言:Java.C.PHP.Go.ruby.c++   #字节码 低级语言:C.汇编                                           #机器码 语言对比 PHP类:适于写网页,局限性 Python Java:即可以写网页,也可以写后台功能 Python执行效率低,开发效率高 Python种类: Jpython Ironpython Cpython     ***** javaScriptPython RubyPython -. pypy   

设计项目目录结构和'代码编码风格'一样, 是为了达到以下两点: 可读性高 可维护性高 目录组织方式 Stackoverflow上有一些比较好的范式.

caffe:numpy,scikit-image opencv:numpy

生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了. 所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种方