前言 最近需要在Jupyter中写一个类库，其中有一个文件实现从数据库中读取空间数据并加载为Feature对象，Feature对象是cartopy封装的geometry列表，能够方便的用于作图等。因为有很多数据是经常用到的，所以就写了很多常量将数据事先读好供用户直接调用，这样造成的一个问题是每次加载该页面的时候很慢，于是我就考虑可以写个Cache来缓存这些数据，这在其他情况下是再正常不过的需求，然而我却在这里折腾半天，踏了坑，坑里还有水，再也没有出来。。。在这里我简单分析一下失败的原因，如果有人有能解决的方
系列参考： python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit介绍（一） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 重要组件介绍（二） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 展示组件（三） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit lay-out布局（四） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 缓存（五） python︱写markdown一样写网页，代码快速生成web工具：streamlit 数据探索案例（六） streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页（七）
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 前段时间一直在用自己写的遗传算法框架测试算法在优化力场参数的
最近在后台，有很多的同学私聊我说，Python和Java.，哪个具有前景呢？今天我们就来简单的讲一下这两者的区别： 我认为C, Java跟Python都是非常成功的语言, 具体选哪种看你的场景. 言归正传,来对比一个Python跟Java. Python: 优点:语法简洁优美, 功能强大, 标准库跟第三方库灰常强大, 应用领域非常广: vinta/awesome-python · GitHub(跟PHP形成宣明对比!) 语言方面, 举几个例子: 一切都是对象!!! 类(class本身)/函数/类方法是c
(当前你可以用Lisp风格的: map(int, filter(lambda x: x != "0", "1024")))
以前写 python 的时候，需要考虑到实际运行环境上的 python 版本，或者本身脚本是给别人调用，害怕突然就报一个 'xxt方法不存在' 的错误。不过，最近我看到像 numpy 这些出名库的最新版本，已经最低要求支持python 3.9 了，看来有些"新特性"终于可以放心使用。
今天在看arcface的训练代码，在shell脚本中运行python 命令时后面加了-u 参数（python -u xx.py），于是对这个参数进行了下小研究。
这几天一直被Python安装可用但是pycharm用不了的安装包折磨，安装成功以后记录一下，省的再忘 首先说明直接在Python中安装包和模块的方法： 1、安装pip包（一般下载时都会自带），在安装成功的Python里面寻找easy_install工具，基本都在安装Python路径的Scrpits中，如图。
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难？事实上，你只需要会 Python 代码就可以了，剩下的工作都可以交给一个工具。近日，Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit，这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写 Python 代码的时候，实时更新你的应用。目前，Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 3400，在 medim 上的热度更是达到了 9000+。
其有非常多的优点，但是也并不是完美的，除了大家都知道的执行速度不够快，Python2和Python3的兼容问题，以及GIL锁，在其语法上也有一些特点（是否是缺点见仁见智啦）：
我下载了宋体（网址为font/unicode/SimHei.ttf at master · dolbydu/font (github.com)）
缓存操作主要有两种类型。缓存如浏览器缓存，服务器缓存，代理缓存，硬件缓存工作原理的读写缓存。当处理缓存时，我们总是有大量的内存需要花费大量的时间来读写数据库、硬盘。 缓存则能帮我们加快这些任务。
GitHub地址：https://github.com/streamlit/streamlit/
如何分享自己的python代码到pypi，方便其他同学使用？相信不少写python的同学都用过第三方提供的库，使用这些库减少了我们的一些工作量，那么，你是否考虑过，也分享一下自己的代码给其他同学使用呢？ 下面是我之前写的一个库，已经发布到pypi上，简单说一下这个功能及制作过程~ 基本信息： 包名: cutImages 描述: python实现自动批量切图 作者: lshxiao 下载地址：https://pypi.python.org/pypi/cutImages 使用步骤： 1、安装 pip in
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
使用称为“memoization”的强大而方便的缓存技术来加速您的Python程序。 在这篇文章中，我将向您介绍一种方便的方法来加速你的Python代码，该技术称为memoization (有时拼写为memoisation）： Memoization是用作软件优化技术的特定类型的缓存。 缓存存储操作的结果以供以后使用。例如，如果将来再次访问，您的Web浏览器很可能会使用缓存来加载此教程网页。 所以，当我谈论memoization和Python时，我正在讨论的是如何根据输入记忆或缓存函数的输出。Memoiza
自定义任务引擎Probius上线运行一段时间后，小伙伴跟我反馈有部分任务执行时间太长，等的花儿都谢了，例如下边这个任务竟然执行了超过24分钟
为什么你的 ERP/MES/CRM/HR/OA 系统访问首页都很慢，明明你确定打开页面时没有大量的写入操作！
之前也有提到，博客是用Django1.3写的，部署在webfaction上，是一个centos系统。因此整体的架构是这样的：
celery: 使用场景： 主要用于做异步 1. 解决一些耗时的操作(在原进程继续执行的情况下，开一个新的进程运行比较耗时的程序，让celery去做耗时的事情，给用户一个快速地响应，跑完给一个信号就可以了，不需要让用户等太长时间) 2. 定时执行某些任务 (网站天气定时的更新)
如果大家在网上搜索 Python正则表达式，你将会看到大量的垃圾文章会这样写代码：
作为一名深陷在增删改查泥潭中练习时长三年的夹娃练习生，偶尔会因为没有开发任务不知道周报写什么而苦恼。
Docker镜像由只读层组成，每个层都代表一个Dockerfile指令。这些层是堆叠的，每一层都是前一层变化的增量。示例Dockerfile:
微服务框架是目前很流行的一种架构模式。它的优点非常多，而我看中的是微服务的解耦的理念，把原有的内部的一些测试系统的原子服务进行解耦，更高效快速的进行测试工具或者其他业务的开发。
来源:Python程序员 ID:pythonbuluo 今天的网站开发已经大不同以往，有很多的东西会对进入此领域的人造成困惑，这就是我们写这系列文章的原因——给大家指导如何在开发过程中胜任特定的角色。 大约1周以前，我们发布了一篇名为“现代前端开发--2018”，同时我们承诺了会发布一篇“后端以及开发运维路线图”。兑现这一承诺，这篇文章就是关于现代后端开发者的。如果你还没有查看过前端开发路线图，可以去瞧瞧先。 在此之前，后端路线图就是简单粗暴的给出了你需要掌握的技术，而没有清晰的方向以及学习的合理顺序。我
任何编程语言，都有很多从业人员使用。在任何行业，都有一些规定，这些规定有些成文，有些不成文。比如在以前，古懂行，买定离手，买对买错也不要再回头去找买家或卖家，不然没有脸面在这个行当中混下去了。现如今，有了消费者保护法，这些不成文的规定也就不再适用了。好在编程行业没有这些虚实，都是一些成文的规定，只需要按照相应的规定及习惯遵守并与时俱进就好。 Python语言也有语言规范，一般这种行内的语言规范都是由各自公司或者遵守业内顶尖公司制定，一般大都相同。语言规范映射到代码上就是代码规范化，代码规范是比较重要的，这是由于每个人写代码的思维方式，思路，方法，技术水平随着时间而变化，这时候确实需要有较为正式的编码规范作为约束。 根据谷歌公司提供的代码规范，有以下内容
这是性能优化的第一原则，当我们怀疑性能有问题的时候，应该通过测试，日志，profillig 来分析出哪里有问题，有的放矢，而不是凭感觉，撞运气。有可能是CPU，有可能是内存，有可能是IO（磁盘IO，网络IO），大方向的定位可以使用top以及stat系列来定位（vmstat，iostat，netstat ...），针对进程，可以使用pidstat来分析。
模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能，这也是使用 python 标准库的方法。
将缓存存储在你的数据库中,可能是MySQL 说明： 尽管存储介质没有更换,但是当把每一次查询负责的结果存储到表里 比如多个条件的过滤查询结果,可避免重复进行查询。
作为一个程序员，性能优化是常有的事情，不管是桌面应用还是web应用，不管是前端还是后端，不管是单点应用还是分布式系统。本文从以下几个方面来思考这个问题：性能优化的一般性原则，性能优化的层次，性能优化的通用方法。本文不限于任何语言、框架，不过可能会用Python语言来举例。
專 欄 ❈exploit，Python中文社区专栏作者，入坑Python一年。希望与作者交流或者对文章有任何疑问的可以与作者联系： QQ:1585173691 Email:15735640998@163.com ❈—— 起源 最近一直在研究网络协议，为了加深理解就自己构造了数据包发送并用抓包工具进行分析，在研究arp协议时顺便写了一个简单的类似网络剪刀手的小脚本用于测试，下面开始我们的arp研究吧。 简单协议分析 网络协议大致分为应用层•传输层•网路层•链路层，以http为例，传输层封装tcp头，网络层封
在介绍元类编程前，我们先回顾下前面的内容，在之前的文章我们有了解过python的面对对象编程的基本实现机制就是魔法函数，而在python3中，新型类统一了类和类型的概念。所有的类都是type的实例包括type自身也是自己的实例，除object之外其他类都继承object。
UserAgent 就是用户代理，又叫报头，是一串字符串，相当于浏览器的身份证号，在利用爬虫爬取网站数据时，频繁更换它可以避免触发相应的反爬机制
众所周知，Python 语言灵活、简洁，对程序员友好，但在性能上有点不太令人满意，这一点通过一个递归的求斐波那契额函数就可以说明：
最近看到几个非常实用的 Python 库，它们太优秀了，让我忍不住分享，我相信在今后的编程之路上，你有很大的概率会使用它们，请先看一下，在大脑中先留下印象，方便以后拿来使用。
本篇文章是性能篇的最后一篇文章，算是一个学习笔记吧，当中的例子也是从别的文章里面摘录的，主要用来讲解如何使用和查看对应的指标。这一篇主要介绍文件系统，说的更加具体点其实是磁盘这个点。
最近在项目中，发现项目越来越大之后，之前的编写方式会留下很多坑，因此最近专门研究了一下静态语言中的方法，比如java中的bean这玩意，发现这种方式引入后，可以很有效的解决这类问题。
Python 面试不仅需要掌握 Python 基础知识和高级语法，还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
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