P21

MongoDB and Python 学习笔记 文档

MongoDB and Python 学习笔记

f5pp 2015-08-26   658   0
P243

Python测试 Testing Python 文档

Python测试 Testing Python。应用单元测试,TDD,BDD和验收测试。Testing Python; Applying Unit Testing, TDD, BDD and Acceptance Testing is the most comprehensive book available on testing for one of the top software programming languages in the world. Python is a natural choice for new and experienced developers, and this hands-on resource is a much needed guide to enterprise-level testing development methodologies. The book will show you why Unit Testing and TDD can lead to cleaner, more flexible programs.

mx234 2015-08-26   799   0
P583

wxPython 实战 文档

wxPython in Action。wxPython是Python语言的一套优秀的GUI图形库,允许Python程序员很方便的创建完整的、功能键全的GUI用户界面。 wxPython是作为优秀的跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块的方式提供给用户的。 就如同Python和wxWidgets一样,wxPython也是一款开源软件,并且具有非常优秀的俄跨平台能力,能够支持运行在32位windows、绝大多数的Unix或类Unix系统、Macintosh OS X下。

mx234 2015-08-26   1015   0
P130

Python源码剖析 [文字版] 文档

在最高的层次上,Python的整体架构可以分为四个主要的部分,整个架构如 图1所示。在左边,是 Python提供的大量的模块,库以及用户自定义的模块。 比如在执行import os 时,这个os就是 Python内建的模块,当然用户还可以通 过自定义模块来扩展 Python系统。在本系列文章中,我们不会对这一部分进行 过多的考察。

mx234 2015-08-26   6664   0
P27

Python Django Web 框架,从安装到完成 Web 站点的设计 文档

Django 项目是一个定制框架,它源自一个在线新闻 Web 站点,于 2005 年以开源的形式 被释放出来。 Django 框架的核心组件有: • 用于创建模型的对象关系映射 • 为最终用户设计的完美管理界面 • 一流的 URL 设计 • 设计者友好的模板语言 • 缓存系统 本文是有关 Python Web 框架的由两篇文章组成的系列文章的第一篇 。 第二篇文章将向您介 绍 TurboGears 框架。

mx234 2015-08-26   692   0
P298

Think Python 2012.英文版 文档

 第一,介绍足够用的知识。这一点看似简单,但是却不易掌握,像许多人推荐的 A Byte of Python,内容就明显过少了,而处于另一个极端的 Learning Python 篇幅超过一千页,又明显超出入门者的需要。对于程序设计初学者而言,他们所需要的是(a)编程语言的基本特性;(b)程序设计的基本原则和思想。在这一点上 Think Python 就做得不错,240页的篇幅虽然不大,但是由于文风简洁紧凑,已经涵盖了程序设计的基本方面,甚至连 Debugging 这样的话题都有比较深入的探讨。 <br>   第二,具有足够而具有挑战性的习题。学习编程语言和学习外语有类似之处,要真正掌握必须经历在学习区刻意练习的过程,所谓学习区,就是你需要付出一定努力才能达到的区域。但是许多书籍题目设计并不完善,往往题目数量不够且挑战性不足,达不到刻意练习的要求。Think Python 的课后习题的编排我认为是非常出色的,首先题目本身非常有趣,其中不少题目取自 Car Talk 的 Puzzler 节目;其次题目的练习强度也基本足够,Allen B. Downey 在官方网站上提供的部分习题答案范例总行数达到了 8456 行(统计包含注释和空行),如果连同在 Python Shell 练习的代码,读完全书所写过的代码不会少于 2500 行;最后,题目本身具有一定的挑战性,绝对不是书中范例的简单重复,其中不少习题是给出提示要求你改进书中的范例。总而言之,在这方面我对 Think Python 也是比较满意的。

billzhou77 2015-08-20   2378   0
P45

玩转Python数据分析库Pandas 文档

Pandas是Python的⼀个⽤于数据分析的库。基于NumPy,SciPy的功能在其上补充了⼤量的数据操作(Data Manipulation)功能。统计、分组、排序、透视表⾃由转换,如果你已经很熟悉结构化数据库(RDBMS)与Excel的功能,就会知道Pandas有过之⽽⽆不及。

bng2 2015-08-12   553   0
P18

  (2)Spark 基础知识 文档

Spark 是Scala写的, 运行在JVM上。所以运行环境是Java6或者以上。 如果想要使用 Python API,需要安装Python 解释器2.6版本或者以上。 目前Spark(1.2.0版本) 与Python 3不兼容。

ngn6 2015-08-12   500   0
P14

  (5)RDDs介绍 文档

RDDs Resilient distributed datasets(弹性分布式数据集,简写RDDs)。 一个RDD就是一个不可改变的分布式集合对象,内部由许多partitions(分片)组成,每个partition都包括一部分数据,这些partitions可以在集群的不同节点上计算 Partitions是Spark中的并行处理的单元。Spark顺序的,并行的处理partitions。 RDDs 是 Spark的分发数据和计算的基础抽象类,是Spark的核心概念。 RDD可以包含 Python, Java, 或者 Scala中的任何数据类型,包括用户自定义的类。 在Spark中,所有的计算都是通过RDDs的创建,转换,操作完成的。 RDD具有lineage graph(血统关系图)。

ngn6 2015-08-12   3382   0
P19

  (1)Spark简介 文档

Spark是快速的 很多任务能够秒级完成,对于一些特定的工作,Spark比Mapreduce快10-20倍。 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型,使Spark更高效地支持更多类型的计算,包括交互式查询,和流处理。 速度快的另一个主要原因就是,能够在内存中计算。

ngn6 2015-08-12   626   0
P255

利用Python实现Web爬虫 文档

In theory, web scraping is the practice of gathering data through any means other than a program interacting with an API (or, obviously, through a human using a web browser). This is most commonly accomplished by writing an automated program that queries a web server, requests data (usually in the form of the HTML and other files that comprise web pages), and then parses that data to extract needed informa‐ tion.

fm3d 2015-08-09   8651   0
P370

High Performance Python 文档

包括但不限于python 提高编程内功的一本书~ 我看封面有高性能字样以为是介绍python 并行框架的 但内容没什么关系 更多的是从python本身实现来谈该怎么写代码才能让脚本程序更高效.

ynnc 2015-07-29   3564   0
P372

Python高级编程 文档

《Python高级编程》通过大量的实例,介绍了Python语言的最佳实践和敏捷开发方法,并涉及整个软件生命周期的高级主题,诸如持续集成、版本控制系统、包的发行和分发、开发模式、文档编写等。《Python高级编程》首先介绍如何设置最优的开发环境,然后以Python敏捷开发方法为线索,阐述如何将已被验证的面向对象原则应用到设计中。这些内容为开发人员和项目管理人员提供了整个软件工程中的许多高级概念以及专家级的建议,其中有些内容的意义甚至超出了Python语言本身。 《Python高级编程》针对具备一定Python基础并希望通过在项目中应用最佳实践和新的开发技术来提升自己的Python开发人员。

x6gw 2015-07-29   575   0
P244

利用Python学习Raspberry Pi编程 文档

Learning Python with Raspberry Pi。对于初学者是不错的教材,讲的比较多也比较笼统,主要的收获是知道了它能够实现的功能。代码有一些问题,不过各种库的安装都没有什么问题。

ynnc 2015-07-28   3595   0
P41

Python入门文档 文档

1.介绍2.序言3.环境准备i.markdownii.shell4.python总结i.python环境配置ii.程序启动原理iii.技能地图5.OMOOC课程总结i.猜数字作业ii.画图板作业iii.猜数字作业ai版本iv.画图板作业点彩分享版6.Niubility总结i.wechat教程ii.登录流程设计iii.web后台设计iv.doubanapi接入v.模块选择方法vi.运营问题总结vii.sae注意事项7.程序员思维修炼i.实用的思考与学习ii.如何提问iii.地图和放大镜iv.待完成主题v.构建的智慧8.结尾目錄python开智书2这是我参加开智python旗舰版写的书。你如果想学一些python语言本身的知识,那可能不大会令你满意。你想做出点让自己满意的作品,可能会有所得。你的问题是什么?如何在邮件列表提问?如何在github选择合适的模块?如何构建最小MVP产品?如何迭代开发?如何将解决的问题总结出来写成书?构建基于作品输出的反馈循环,就是本书的宗旨。在构建这个循环的过程中,你会遇到很多坑。踩到这些坑的原因:或者是你姿势不对,没有找到源头的文档说明或者是你对工具的理解有偏差;或者是工具目前还有待优化解决的功能未完成。你遇到的那些坑背后的原因是什么呢?欢迎给我留言提建议,谢谢啦!参考链接:助教教程写在前面python开智书3介紹

mf7x 2015-07-25   506   0
P31

  从传统应用到云原生应用的重构 文档

WHAT“传统”与“云原生”传统应用观察故障有可能发生随时备份数据,用于服务恢复不惜一切代价保证服务器的运行当服务器宕机时-摊上大事了基础设施恢复–自动或者手动应用恢复–手动应用模块紧耦合无法根据负载自动扩展端口变化负载增加配置变化环境依赖代码变化RTO/RPO云原生应用存储节点存储节点存储节点存储节点CloudAZ1AZ2依赖声明部署模板观察对比CloudStack Openstack How从“传统”到“云原生”传统应用,如何迁移到云的平台快速的帮助业务增长(Re-FactororReplace)把一个旧的非核心应用替换或者优化为SaaS应用快速降低IT运维成本(Re-Host)将现有应用按照原样迁移到云平台上从历史投资中挖掘出最大价值(Re-Architect)将现有核心应用重新架构为松耦合

mmntt 2015-07-19   4029   0
P406

用Python做科学计算 文档

Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言。具有非常简洁而清晰的语法,适合于完成各种高层 任务。它既可以用来快速开发程序脚本,也可以用来开发大规模的软件。 随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科 学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门 通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在日常的科研开发之中仍然有很多的 工作是可以用Python代劳的。本书将介绍如何用Python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,我们还将着重介绍如何 制作交互式的2D、3D图像;如何设计精巧的程序界面;如何和C语言所编写的高速计算程序结合;如 何编写声音、图像处理算法。

x4e2 2015-07-16   1488   0
P

Python v2.4 中文手册 文档

这个手册介绍了一些 Python 语言及其系统的基本知识与概念。这有助于读者对 Python 有一个基本的认识,当然所有的例子都已包括在文中,所以这本手册很适合离线阅读。 <br> Python 是一种容易学习的强大语言。它包括了高效的高级数据结构,提供了一个简单但很有效的方式进行面向对象编程。Python 优雅的语法,动态类型,以及它天然的解释能力,使其成为了大多数平台上应用于各领域理想的脚本语言以及开发环境。 Python 解释器及其扩展标准库的源码和编译版本可以从 Python 的 Web 站点, http://www.python.org/, 及其所有镜像站上免费获得,并且可以自由发布。该站点上也提供了 Python 的一些第三方模块,程序,工具,以及附加的文档。

x4e2 2015-07-16   1461   0
P330

利用Python从零开发数据科学分析 文档

Data science libraries, frameworks, modules, and toolkits are great for doing data science, but they’re also a good way to dive into the discipline without actually understanding data science. In this book, you’ll learn how many of the most fundamental data science tools and algorithms work by implementing them from scratch. 数据科学分析库,框架,模块和工具包非常适合做数据科学,而且有他们也潜入纪律,而无需实际了解数据科学的好方法。在这本书中,你会学到多少的最根本的科学数据的工具和算法的工作从无到有实现它们。

enene 2015-07-11   373   0
P367

深入Python文字版 文档

Dive Into Python 是为有经验的程序员编写的一本 Python 书。 本译本由 Zoom.Quiet 负责项目管理。由 啄木鸟/CPUG 的 obp 团队完成。

tang110 2015-07-09   2089   0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10