随着数据的爆炸式增长，网络爬虫成为获取信息的强大工具。在爬取大量数据时，多进程技术可以显著提高效率。然而，如何在多进程中传递结果，而不依赖Queue，成为了一个值得探讨的问题。...本文将以采集抖音短视频为案例，详尽讲解如何在Python中实现这一目标。文章目录简介多进程与Queue的局限性替代方案：使用管道、共享内存和临时文件实战案例：采集抖音短视频结论1....简介在爬虫技术中，多进程可以显著提高数据采集效率。然而，传统的Queue在某些场景下存在局限性。本文将探讨如何在不依赖Queue的情况下，实现多进程间的数据传递。2....临时文件：将数据写入临时文件，由主进程读取。4. 实战案例：采集抖音短视频环境配置在开始之前，我们需要配置爬虫代理IP和设置useragent及cookie，以提高爬虫的成功率。本文使用爬虫代理服务。...结论通过本文的示例，我们展示了如何在Python中使用多进程技术，并在不依赖Queue的情况下传递结果。采用管道、共享内存或临时文件等替代方案，可以有效地解决Queue的局限性。
输入： 答案： 22.如何使用科学记数法（如1e10）漂亮地打印一个numpy数组？...难度：1 问题：使用科学记数法（如1e10）漂亮的打印数组rand_arr 输入： 输出： 答案： 23.如何限制numpy数组输出中打印元素的数量？...答案： 由于我们想保留物种，一个文本字段，我已经把dtype设置为object。设置dtype = None，则会返回一维元组数组。 26.如何从一维元组数组中提取特定的列？...输入： 答案： 63.如何在一维数组中找到所有局部最大值（或峰值）？ 难度：4 问题：在一维numpy数组a中查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围的点。...通过填补缺失的日期，使其成为连续的日期序列。 输入： 答案： 70.如何在给定一个一维数组中创建步长？
如何在figure上画图？首先，我们来看看获得一个figure的办法： fig = plt.figure() 这样就获得了一个figure。...在解决如何在figure上画图之前，我们先来观察一下这个fig。既然figure是画布，那么大小如何设置呢？...我们可以使用如下的三种设置中的一种得到(1200,600)像素的图： # figsize=(宽，高) figsize=(15,7.5), dpi= 80 figsize=(12,6) , dpi=100...figsize=( 8,4) , dpi=150 看，光是得到一个大小确定的figure就这么麻烦。...另一类是和figure中画的内容有关，比如lines、texts、legends、artists等。 此时不需要理解全部的属性，只要浏览一遍，有个大致的印象就可以了。
我在多篇文章里面都说过，我非常喜欢使用Yaml格式来写配置文件。Yaml是一个对人非常友好的配置格式。...有时候，我们在开发环境、测试环境和线上环境会有多套不同的配置文件，如何在不修改代码的情况下方便的切换配置文件呢？我以前的文章讲过一种方法，使用环境变量来指定配置文件名。...这样一来，我们可以通过环境变量指定要使用哪个配置文件。 这样看起来似乎跟我以前讲的方法没什么区别啊。那么，高级的功能来了。例如现在我使用dev环境时，临时想修改一下Redis的Key怎么办呢？...我们来看看直接在命令中覆盖数据的方法： 请看图中，我代码没有做任何修改，Yaml也没有做任何修改。只需要在启动命令的时候增加一个参数redis.key=new_key，那么程序读取到的就是新的值了。...本来就不应该在入口函数中添加额外的参数。 参考文献 [1] 官方文档: https://hydra.cc/docs/intro/
如何在 NumPy 数组中找出缺失值的位置？ 难度：L2 问题：在 iris_2d 的 sepallength（第一列）中找出缺失值的数目和位置。...如何在 NumPy 数组中找出唯一值的数量？ 难度：L2 问题：在 iris 的 species 列中找出唯一值及其数量。...如何找到第一个大于给定值的数的位置？ 难度：L2 问题：在 iris 数据集的 petalwidth（第四列）中找到第一个值大于 1.0 的数的位置。...如何创建由类别变量分组确定的一维数值？ 难度：L3 问题：创建由类别变量分组的行数。使用以下来自 iris species 的样本作为输入。...如何在不规则 NumPy 日期序列中填充缺失日期？ 难度：L3 问题：给定一个非连续日期序列的数组，通过填充缺失的日期，使其变成连续的日期序列。
支撑 30 种语言，包括一些数据科学领域很流行的语言，如 Python、R、scala、Julia 等。...允许用户创建和共享文件，文件中可以包括公式、图像以及重要的代码 拥有交互式组件，可以编程输出视频、图像、LaTaX。不仅如此，交互式组件能够用来实时可视化和操作数据。...它有一个快速的文档定义视图，能在不丢失上下文的情况下看到文档或对象的定义。同时 Jetbrain 提供的文档十分全面，还包含视频教程。 用PyCharm的最大优势就是写起来更爽，且看下图： ?...选择上图中的设置齿轮，在弹出的菜单中选择Add Local…，弹出如下图，并选择System Interpreter： ?...可以看到PyCharm自动提示功能中已经有了pandas库了，当然其他的库也都可以使用了后记 当然，也可以像之前一样，直接在PyCharm中使用pip安装下面给大家介绍下，供大家参考 PyCharm中导入数据分析库
client_body_temp_path 定义存储客户端请求正文的临时文件的目录，没错，就是上面的超出 client_body_buffer_size 设置大小的数据所保存的临时文件的位置。...当指令值设置为 clean 时，请求处理结束后会删除临时文件。设置为 off 就是不记录到文件中啦！默认值是 off 。 好了，结合上面三个配置，我们进行一波测试。...或者直接设置成小的值，比如 1k ，然后随便找个大于 1k 的测试一下会不会返回 413 错误。 请求限流 Nginx 的请求限流部分，主要限的是速度，也就是流量大小。...首先得搞个大点的文件，这样传输过程才会持续一段时间，就挑个之前我录过的视频好了。把它放到之前准备好的 /usr/local/nginx/html/mp4/ 目录下并改名为 1.mp4 为了好记好测。...说了这么半天，到底限流的意义何在呢？除了百度网盘那种收费的作用外，限流还可以保护我们的带宽，避免某一个连接将整台服务器的带宽占满，比如我们下载东西的时候。
本文将深入探讨Numpy数组的数据类型及其转换方法，帮助更好地掌握如何在不同类型之间进行转换，以满足不同计算需求。...什么是Numpy数组的数据类型 在Numpy中，每个数组都有一个固定的数据类型（dtype），用于定义数组中元素的类型。...Numpy中的数据类型转换 在实际应用中，可能需要将一个数组从一种数据类型转换为另一种数据类型。Numpy提供了几种不同的方法来进行数据类型的转换。...) 在这个示例中，使用np.vectorize对一个大规模数组进行了批量类型转换，有效提高了处理效率。...总结 本文深入探讨了Python Numpy库中的数据类型转换操作，详细介绍了如何在不同类型的数组之间进行转换。
这就意味着所有历史变量不能被垃圾回收，因为它们通过函数闭包被变量d所引用。那么，若我们只想计算d的值，而不想要梯度值该怎么办呢？ 在符号式程序中，我们声明f=compiled([D>)来替换。...如果我们只计算正向通路，而不用反向（梯度）通路，我们只需分配两份临时空间存放中间层的结果，而不是n份。由于命令式程序需要为今后可能用到的梯度值做准备，中间结果不得不保存，就需要用到n份临时空间。...大的层操作，如FullyConnected和BatchNormalize 小的操作，如逐元素的加法、乘法。...为了直接支持更粗粒度的运算，如BatchNormalization和SigmoidLayer，在每一层内人为设置计算内核，只启动一个或少数几个CUDA内核。这使得实现效率更高。...目前的符号式库里也能发现混合模式的程序，因为Python自身是命令式的。例如，下面这段代码把符号式程序融入到numpy（命令式的）中。
今天就针对多维数组展开来写博客numpy其一部分功能如下： 1.ndarray，是具有矢量算术运算且节省空间的多维数组。 2.可以用于对整组的数据快速进行运算的辨准数学函数。...3.能够用于读写磁盘数据的工具以及用于操作系统内存映射的工具。 NumPy它本身其实没有提供很高级别的数据分析功能，NumPy之于数值计算特别重要的原因之一，就是因为它能够高效的处理大数组的数据。...这是因为： 1.NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他的Python内置对象。 2.NumPy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环。...NumPy的ndarray：一种多维数组对象 对数组进行数学运算 ? 可以看到data的值实际是没有改变的，输出的结果只是临时结果而已。...它接受一切序列型的对象（包括其它数组），然后产生一个新的含有传入数据的NumPy数组。 ? 除np.array之外，还有一些函数也可以新建数组。
在pip解压目录下启动cmd窗口，或者将pip解压目录添加到path环境变量中，在cmd窗口中运行以下安装代码： pip install --upgrade setuptools pip install...用摄像头捕获视频，我们经常需要使用摄像头捕获实时图像。OpenCV 为这中应用提供了一个 非常简单的接口。让我们使用摄像头来捕获一段视频，并把它转换成灰度视频 显示出来。...从文件中播放视频 : 与从摄像头中捕获一样，你只需要把设备索引号改成视频文件的名字。在 播放每一帧时，使用cv2.waiKey() 设置适当的持续时间。...如果设置的太低视频就会播放的非常快，如果设置的太高就会播放的很慢（你可以使用这种方法控制视频的播放速度）。通常情况下25 毫秒就可以了。...画多边形:画多边形，需要指点每个顶点的坐标。用这些点的坐标构建一个大小等于行数X1X2 的数组，行数就是点的数目。
，并且它可以配合 Python GUI 工具（如 PyQt、Tkinter 等）在应用程序中嵌入图形。...在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...Matplotlib坐标轴格式 在一个函数图像中，有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系，这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。...下面是一个含有中文乱码的折线图： 重写配置文件 通过临时重写配置文件的方法，可以解决 Matplotlib 显示中文乱码的问题，代码如下所示： import matplotlib.pyplot as plt...在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。这里需要使用 Matplotlib 来进行画图，首先设置两个数组：labels 和 stats。他们分别保存了这些属性的名称和属性值。
什么类型的语言是 python？编程或脚本？ Python 是一种解释性语言吗？ 什么是 pep 8？ 如何在 Python 中管理内存？ Python 中的命名空间是什么？...在 Python 中命名一些常用的内置模块？ Python 中的局部变量和全局变量是什么？ python 是否区分大小写？ Python 中的类型转换是什么？ Python 中有哪些内置类型？...提到 Django，Pyramid 和 Flask 之间的差异。 讨论 Django 架构。 解释如何在 Django 中设置数据库。 举例说明如何在 Django 中编写 VIEW？...数据分析 - Python 面试问题 什么是 Python 中的 map 函数？ python numpy 比列表更好吗？ 如何在 NumPy 数组中获得 N 个最大值的索引？...检查给定数字n是否为2或0的幂 计算将A转换为B所需的位数 在重复元素数组中查找两个非重复元素 找到具有相同设置位数的下一个较大和下一个较小的数字 95.给定n个项目的重量和值，将这些物品放入容量为W的背包中
The TensorFlow Way Introduction： 现在我们介绍了TensorFlow如何创建张量，使用变量和占位符，我们将介绍如何在计算图中对这些对象采取处理。...从此，我们可以设置一个简单的分类器，看看它的表现如何。...这里我们将创建一个numpy数组来进入我们的操作： import numpy as np x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.])...Layering Nested Operations： Getting ready： 了解如何将操作连接在一起很重要。 这将在计算图中设置分层操作。...我们将提供两个大小为3x5的数组。 我们将乘以每个矩阵大小为5x1的常数，这将导致大小为3x1的矩阵。 然后，我们将乘以1x1矩阵，再次产生3x1矩阵。
本文以Windows系统为例，向大家展示如何在自己的本本上运行LEfSe，再也不用去求公司了…… 首先，我们要安装好Pyhthon（2.7版本）和R（安装方法不再赘述），然后把软件的安装路径添加到电脑的系统环境变量...，如R我是安装在“D:\Rnew\R-3.4.4”，那么我复制这个路径，如下图： 然后鼠标右击“我的电脑”→“属性” 接下来是“高级系统设置” 接下来是双击“环境变量”...我们检测一下，看R是否成功加入到Path中，我们打开CMD命令行模式，然后输入R→回车键。如下图，说明我们的操作已经成功。 ...首先，对于python，我们需要安装“numpy”、“rpy2”与“matplotlib”三个模块，在R中需要安装好几个packages，如mvtnorm、coin等。...这一步非常重要，我们打开系统环境变量，然后”新建”，变量名为“R_USER”，变量值为某一个路径即可，然后“确定” 至此，准备就绪，我们需要去下载LEfSe分析的代码:https://bitbucket.org
在 php 开发中，代码写来写去功能无非连接数据库，进行增删改查，在日常开发中如何优化我们所写的 sql 语句呢？ 1、应尽量避免在 where 子句中使用!...19、任何地方都不要使用 select * from t 用具体的字段列表代替“ * ”，不要返回用不到的任何字段。 20、尽量使用表变量来代替临时表。...如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。 21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。 ...22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。 ...26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。 27、与临时表一样，游标并不是不可使用。
本期的视频参考在文章的最后，简单浏览了文字之后，你可以再结合视频看看，加深一下理解。...2、新建活跃文件；活跃文件也是一个数据文件，只不过它可以用来写。 3、加载过期字典；过期字典的信息单独存储在一个文件当中，需要去加载一下。...4、加载数据索引信息；其实就是把数据文件中的每一个 Entry 重新执行一遍，还原最新的索引状态。...a 的值被设置成了 100、200、300，a 最新的值便是 300，其余的两个操作便是冗余数据了。...所以我们需要新建一个临时文件，将全部的 Entry 数据取出，判断为有效的 Entry 并写入到临时文件当中，无效的 Entry 则直接舍弃，如下图： ? 操作完成之后，临时文件就是新的数据文件了。
Q-74：如何在 Python 中遍历字典对象？ Q-75：你如何在 Python 中向字典添加元素？ Q-76：如何在 Python 中删除字典的元素？...但是，Python 有一种独特的方式来声明静态变量。 在类声明中使用值初始化的所有名称都成为类变量。那些在类方法中获得赋值的成为实例变量。...在 Python 中，我们可以使用 sys 模块的settrace() 方法来设置跟踪挂钩并监视程序内部的函数。 您需要定义一个跟踪回调方法并将其传递给settrace() 函数。...NumPy 是一个用于科学计算的 Python 包，可以处理大数据量。它包括一个强大的 N 维数组对象和一组高级函数。 此外，NumPy 数组优于内置列表。 NumPy 数组比列表更紧凑。...回到目录 ---- Q-100：在 Python 中创建空的 NumPy 数组有哪些不同的方法？ 我们可以应用两种方法来创建空的 NumPy 数组。 创建空数组的第一种方法。
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