Jug 1.2 发布,Jug 是一个基于任务的并行处理框架,采用 Python 编写,可用来在不同的机器上运行同一个任务,使用 NFS 做文件系统的通讯。 Jug 1.2 主要是优化了代码,修复了一些问题,完整改进列表:
专为多核、快速固态硬盘、NUMA体系结构和10Gb+以太网络优化:消除了全局解释器锁(GIL),异步IO满足多核,多核和IO带宽线性伸缩,NumPy, datrie ,pyodbc有兼容版本,超低的时延,高并发,最大的吞吐量!
str='python String function' 生成字符串变量str='python String function' 字符串长度获取:len(str) 例:print '%s length=%d'
preTeX是一个Python (2和3) 的LaTeX 预处理器。旨在使LaTeX的语法更加简洁,从而写作过程更快,代码更易读。它由许多 "transformations" 组成。 Transformations
-Ubuntu-with-Python 原理: 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵。
0.9.1 发布,该版本主要是小改进和 bug 修复。 Jug 是一个基于任务的并行处理框架,采用 Python 编写,可用来在不同的机器上运行同一个任务,使用 NFS 做文件系统的通讯。 Persistent
从几年前开始学习编程直到现在,一直对程序中的异常处理怀有恐惧和排斥心理。之所以这样,是因为不了解。这次攻python,首先把自己最畏惧和 从几年前开始学习编程直到现在,一直对程序中的异常处理怀有恐惧和排斥心理。之所以这
该模块基于asyncore简化了异步客户端和服务器,并使其更容易元素处理由任意的字符串结束,或者是可变长度的的协议。它提供了抽象类async_chat,提供collect_incoming_data(
SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了 TextBlob 的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用
收集常用的Python 内置的各种字符串处理 函数的使用方法 str='python String function' 生成字符串变量str='python String function' 字符串长度获取:len(str)
Celery是一个基于Python的并行数据处理框架,采用消息总线作为分布式任务调度机制。这里列出其命令行参数。Celery也支持基于WebUI的管理。 输入下面的命令获得帮助: celery --help
是一个基于任务的并行处理框架,采用 Python 编写,可用来在不同的机器上运行同一个任务,使用 NFS 做文件系统的通讯。 Jug 1.1 发布,此版本最主要的特性是兼容 Python 3。 主要改进:
这是一个python通过urllib直接登陆网站,并处理网站的session和cookie import cookielib, urllib, urllib2 login = 'ismellbacon123@yahoo
-*- coding:utf-8 -*- ''' ftplib库的读写操作 文件名中含有中文的特殊处理: 收到的为utf-8格式的字符串,在保存时需要使用unicode编码的文件名写入本地文件系统。 测试环境:
使用jieba库对 《釜山行》中的人物关系进行提取,然后使用Gephi软件进行关系可视化处理,得到可视化的人物关系。 1. 使用jieba库 对《釜山行》的剧本进行关系实体。这里的实体指的是人物。
Zhon这个Python库提供了常用汉字常量,如CJK字符和偏旁,中文标点,拼音,和汉字正则表达式(如找到文本中的繁体字): CJK字符和偏旁 Chinese punctuation marks Chinese
一个小的Python3库包含了一些方便的工具,用于处理时间。特别适合于那些human友好的时间格式。 特性 Parsing human-written strings ("10 minutes ago"
Tablib是一个基于 MIT Licensed 的表格格式数据集的处理库,采用Python开发。它能够让导入,导出和操作表格式数据集。高级功能包括:隔离,动态列,标签和过滤,以及无缝格式导入导出。 >>>
收集常用的 Python 内置的各种 字符串处理 函数的使用方法 str='python String function' 生成字符串变量str='python String function'
在Python编码中我们经常讨论的一个方面就是如何优化模拟执行的性能。尽管在考虑量化代码时NumPy、SciPy和pandas在这方面已然非常有用,但在构建 事件驱动 系统时我们无法有效地使用这些工具