本文主要是基于shapely官方文档翻译而成 shapely主要是在笛卡尔平面对几何对象进行操作和分析. 性能 Shapely中所有的操作都是使用GEOS库.GEOS是用C++写的,也被用在许多应用程序中,你可以期待所有操作都是高度优化的.创建新的几何图形与许多坐标,然而,涉及一些开销,可能会减缓你的代码. 结论 我们希望你能享受使用Shapely带来的好处.欢迎在GIS-Python邮箱列表进行提问和评论.该手册将会定期的更新和改进.源文件可以在http://github.com/Tobler

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助.   官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助. 官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/p

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助. 官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/p

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助. 官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/p

minium文档 个人将其部署到了自己的服务器上,如有需要可以访问共同学习这个minium 用python来实现小程序自动化测试... 文档地址 http://49.232.203.244:3000/#/minium/Python/readme 参考资料 https://git.weixin.qq.com/minitest/minium-doc

https://docs.python.org/2/library/unittest.html#

本文系官方文档翻译之作,不当之处,敬请原谅! range()函数 如果需要遍历一个数字序列,可以使用内置的range函数.该函数会生成等差序列. 1 2 3 range(5)# 范围[0, 5) range(5,10)# 范围[5, 10) range(0,10,3)# [0, 3, 6, 9] 若要依据索引迭代序列,可以使用range()和len() 1 2 3 a =['Mary','had','a','little','lamb'] for idx in range(len(a)):   

链接:http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html

我会每天都阅读一些python的官方文档,并每天更新心得体会. -------------------------------------------------2016.12.08-------------------------------------------------

近几天,很多公众号发布了 Python 官方文档的消息.然而,一个特别奇怪的现象就发生了,让人啼笑皆非. Python 文档的中文翻译工作一直是“默默无闻”,几个月前,我还吐槽过这件事<再聊聊Python中文社区的翻译>,当时我们的进度是 10.3%,远远落后于日本和法国,甚至落后于巴西! 这次所谓的中文版,当然是未完成翻译的残品.刚查了下,整体进度是 19.7%. 翻译进度不足20% 有的公众号在发布消息的时候,说明了这不是官宣.不是正式发布版,还指出了中文版的访问地址是隐藏入口.这都是忠于

re模块 python官方文档链接:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/re.html re模块源码 r"""Support for regular expressions (RE). This module provides regular expression matching operations similar to those found in Perl. It supports both 8-bit and Unicod

python附录-builtins.py模块str类源码 str官方文档链接:https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#text-sequence-type-str builtins.py class str(object): """ str(object='') -> str str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) -> str Create a new stri

简介 一般情况下,初学者都不愿意直接去浏览Python Manuals,即Python自带的官方文档.尤其是只有英文版的情况下,初学者更加不会去使用该官方文档了. 在这里笔者强力推荐初学者经常学会使用并经常使用官方文档. 下面我们对Python Manuals做个基本的介绍. 在windows下的所有程序的菜单中找到我们安装的Python3,如图所示: 查看Python Manuals文档 我们打开上图所示的Python 3.5.2Manuals文档,如图所示: 目录该标签页下,你可以直接根据左

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

人工智能系统Google开源的TensorFlow官方文档中文版 2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判.如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入.Facebook.苹果.微软,甚至国内的百度.Google 自然也在其中.「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统.如今,Google 正在将此系统成为开源系统,并将此系统的参数公布给业界

关键词:view technology.template.template engine.markup.内容较多,按需查用即可. 介绍 Thymeleaf Groovy Markup Templates 配置 例子 Velocity & FreeMarker 依赖 Context配置 -- 上下文配置 创建模板 高级配置 velocity.properties FreeMarker 绑定支持和form处理 bind marcos -- 绑定宏 simple binding -- 简单绑定 for

Protocol Buffers(Protobuf) 官方文档--Protobuf语言指南 约定:为方便书写,ProtocolBuffers在下文中将已Protobuf代替. 本指南将向您描述如何使用protobuf定义i结构化Protobuf数据,包括.proto文件语法和如何使用.proto文件生成数据存取类. 作为一个参考指南,本文档将以示例的形式一步步向您介绍Protobuf的特点.您可以参考您所选择的语言的示例.tutorial ----------------------------

官方文档地址:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Streaming是spark api的扩展 能实现可扩展,高吞吐,可容错,的流式处理 从外接数据源接受数据流,处理数据流使用的是复杂的高度抽象的算法函数map reduce join window等 输出的数据可以存储到文件系统和数据库甚至是直接展示在命令行 也可以应用ml 和graph processing在这些数据流上 spar

Django 1.10官方文档:https://docs.djangoproject.com/en/1.10/intro/tutorial01/ 1.查看django版本 python -m django --version 2.创建项目 django-admin startproject mysite 3.调试工程 python manage.py runserver [8080/0.0.0.0:8000] 4.创建APP python manage.py startapp polls 5.编