作者：Matthew Mayo, KDnuggets翻译：殷之涵校对：欧阳锦 本文约3000字，建议阅读5分钟本文为大家介绍了四种关于复用Python代码的管理方法，以提高代码的效率及可读性等。 标签：初学者，数据科学，数据科学家，编程，Python 有很多不同的方法管理自己的代码，这取决于您的具体要求、个性、技术知识、所扮演角色和诸多其他因素。虽然经验丰富的开发人员可能有一套非常严格的方法可以跨多语言、项目和用例进行代码管理，但很少编写自己的代码的数据分析师由于缺乏必要性，可能会较为疏于代码管理。其实，在
由于本教程涉及的所有修改对缩进格式等有严格要求，担心自己控制不好的可以直接下载静态资源。参照教程进行修改。
首先我们要以 PEP8 代码规范为标准，但也无需完全遵守。例如：一行不能超过 79 个字符等。
这里不详细讲解如何手动安装 flask 及其扩展 ， 我针对项目源码使用 PyCharm 开发工具教你如何正确的运行源代码。
Python是一种灵活多用的计算机程序设计语言, 使用Python进行的编程语法特色更强，具有更高的可读性。Python对于初级程序员来说非常的友好，语法简单易懂，应用广泛，实用性强。Python是一种解释型语言，解释型语言指的是源代码先被翻译成中间代码，再由解释器对中间代码进行解释运行，这就意味着Python的跨平台性很好，所有支持Python语言的解释器都可以运行Python。Python是交互式语言，它可以直接在交互界面直接执行代码，大多数Linux系统都使用Python语言作为基本配置。Python是面向对象语言，这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
如下所示， 希望在查出的结果后， 对结果进行后处理，对tags列表，根据depth进行排序。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
模块可以包含可执行的语句和函数的定义，这些语句的目的是初始化模块，它们只在模块名第一次遇到 导入import语句时才执行（import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import 多次,为了防止你重复导入）
最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。
导语 | 最近梳理了一下如何用Flink来实现实时的UV、PV指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用Flink SQL来实现这些指标的统计会更加便捷。 一、解决方案描述 （一）概述 本方案结合本地自建Kafka集群、腾讯云流计算Oceanus（Flink)、云数据库Redis对博客、购物等网站UV、PV指标进行实时可视化分析。分析指标包含网站的独立访客数量（UV）、产品的点击量（PV）、转化率（转化率=成交次数/点击量）等。 相关概念介绍： UV（Unique
PowerBI作为微软系最新的商务智能办公系统，自去年发布以来，一直都备受瞩目。 他的更新频次相当之高，功能更新迭代非常迅速。 大概对可视化领域稍有涉猎的朋友们，都明白其中缘由，大数据与云计算的趋势席卷全球，海量数据处理成为了限制各行业发展的掣肘。而受制于编程工具的门槛，大部分数据处理业务人员，可能要严重依赖Excel以及其他无需编程的可视化自助操作软件。 以上需求也称为自助式BI工具，也就是无需IT人员主导的、业务人员可自行操作的商务智能工具。 而目前这个领域，Tableau的成功商业化使其已经赢得先机，
作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。 一、解决方案描述 1.1 概述 本方案结合本地自建 Kafka 集群、腾讯云流计算 Oceanus（Flink)、云数据库 Redis 对博客、购物等网站 UV、PV 指标进行实时可视化分析。分析指标包含网站的独立访客数量（UV ）、产品的点击量（PV）、转化率（
作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。 一 解决方案描述 1.1 概述 本方案结合本地自建 Kafka 集群、腾讯云流计算 Oceanus（Flink)、云数据库 Redis 对博客、购物等网站 UV、PV 指标进行实时可视化分析。分析指标包含网站的独立访客数量（UV ）、产品的点击量（PV）、转化率（
依据ArcGIS 组件式开发及应用的目录结构，将系统性的学习ArcGIS 二次开发的道路分为三个部分。这个系列包含以下三个部分：
随着网络爬虫的发展和应用的广泛，越来越多的人开始构建自己的IP代理池来应对各种反爬虫手段。
OneCode 在第四季度开放了，私有云的部署。并且在gitee码云上上传了，可以终身免费使用的低代码开发云。
可以自建证书也可以直接用kubernetes证书，部署成功可以去work节点下面/etc/docker/certs.d/下面查看会有响应设置的域名证书，按照默认配置，点击启动，这样一个harbor应用就被拉起来了
利用tkinter+python+pyinstaller实现了小工具的项目，没有pyinstaller打包时程序没有问题，打包后运行.exe过程中会在控制台打印错误。
在进行爬虫业务时，使用合适的IP代理池可以带来许多好处，IP代理池是一个包含大量IP代理的集合，它可以帮助我们匿名、稳定地进行爬虫请求。 本文将介绍如何使用自建的IP代理池，并提供详细的步骤和代码演示，包括爬虫业务中的常见需求，如定时更换代理、自动应对IP封锁以及筛选特定地区的IP代理。 通过掌握这些技巧，你可以提高爬虫的效率和可靠性。
作为一个新学习python的小白，经常遇到读取文本和写入文本的with open,出现各种编码错误或者其他错误，很烦，这里给大家介绍一个比较实用的方法。
它的语法简洁易上手，对新手友好，即使完全不会 lua 也能够快速入门，并且完全无任何依赖，轻量，跨平台。
这三个部分不是必须存在的，至少要存在业务部分。有没有空行也不是必须的，只是这样看起来更加规范好看。
通过最近监控发现，使用第三方Cdn公司的带宽偏高。由于最近没有增加新的业务。感觉其中肯定有问题。按照我们的Cahe架构，用户首先到我们自建Cache节点获取数据，如果该区域没有我们的节点，会去第三方节点进行取数据。具体架构如下：
FACE-UI 基于前后端分离Web端项目，主要实现了网页版的人脸登录，通过调取前端摄像头拍照，传入后台进行跟数据库人脸库的相似度比对。
云数据库CDB本身已经是主从架构，不过很多用户还是希望通过自建mysql实现和云数据库cdb实现主从同步，这时候用户就可以自己在云服务器CVM上部署从库，下面是部署步骤 ：
多编程语言都有一个特殊的函数，当操作系统开始运行程序时会自动执行该函数。这个函数通常被命名为main()，并且依据语言标准具有特定的返回类型和参数。另一方面，Python解释器从文件顶部开始执行脚本，并且没有自动执行的特殊函数。
有使用过腾讯云数据库CDB for MYSQL的用户都知道，腾讯云数据库MYSQL高可用版本身已经是主从架构，不过很多用户还是希望通过自建mysql服务用于和云数据库CDB实现主从同步，这时候用户就可以自己在云服务器CVM上部署从库，为数据安全提供一层保障；
python的强大之处在于它有很多的模块和方法 比如 string os sys 模块
首先需要明确说明的是，版本问题，python2python2python2 与 python3python3python3 都有自己对应的 pyinstallerpyinstallerpyinstaller 版本。
一、业务背景： 业务方需要搭建一套hbase集群，数据来源是hive表。 集群数据规模：每天4.5kw个key，420亿条左右数据，平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右，3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云，通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房，和普通集群迁移相比，这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移，以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
> 系统模块就是一个python的程序脚本，专门提供给我们自己的程序使用。它们是在安装好python环境时，就已经存在的，需要的时候可以使用 import 导入到程序中使用。
https://developers.dingtalk.com/document/robots/use-group-robots
CMDB：configuration management database，配置管理数据库。CMDB本质上是一个数据库，提供数据的存储、查询、校验等操作，是一个集中式的数据托管中心，托管的内容包含所有的软硬件资产（configuration items）。各个部门各个团队各个系统下属的各种重要的软硬件资产都属于CMDB统一管理的内容。
一种是利用菜单栏、工具栏、右击出现的 "run xxxx"(或者快捷键 Ctrl + Shift + F10) 实现。
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
Python模块并不神秘，它只是一个Python文件或一组Python文件。使用Python模块，可以编写可重用的、更有条理的代码。例如，可以编写一个通用Python模块来执行CSV文件处理任务，世界各地的数据科学家都可以使用该模块来读取、写入和操作CSV文件。
之前有说过Linux VPS每日自动备份FTP及数据库通过邮箱发送方法，不过需要自建FTP空间才行，较本教程有点麻烦，如果你没有FTP空间，可以申请一个七牛云存储，免费10G空间备份一般的小站足够了。这里介绍一个备份网站文件和数据库到七牛的脚本，实测效果还不错，Linux vps下弄个定时任务就可以每天定时自动备份了。
Python模块只是一个Python文件或一组Python文件。使用Python模块，可以编写可重用和更有组织的代码。例如，可以编写一个执行CSV文件处理任务的通用Python模块，世界各地的数据科学家都可以使用该模块来读取、写入和操作CSV文件。
可能很多同学在阅读Python源代码时会发现经常会出现if __name__ == '__main__':这样的代码，那么这样的代码起到什么作用呢？本文将为你深入解析__name__变量的含义和应用场景。
在研究Python代码时，你可能经常会看到 __name__ 变量。下面是一个示例代码：
在目前效率为王的互联网时代，移动应用自动化测试逐渐替代原始的手工功能测试，越来越成为测试界的时尚宠儿，小编在这里也为大家介绍下现有的客户端自动化测试框架：Appium、Airtest，并简单比较下两者的区别，同时重点介绍Appium自动化测试框架，大家跟随小编的脚步一起来探索客户端自动化测试框架吧~
大家应该已经在很多 Python 脚本里见到过 name 变量了吧？它经常是以类似这样的方式出现在我们的程序里：
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。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，我们可以把写好的一些可复用的函数，封装成模块然后发布到Python的本地库中。然后在其他的程序就可以导入你这个写好的模块了。简单来说模块就像一个常用的零件，例如组装一个高达模型时，可以把现成的零件拿过来使用，加快我们的组装速度，如果零件都需要我们自己制作就会慢很多而且难度也大。而标准库中的模块就是Python自带的零件，提供我们去使用，我们也可以开发自己的模块，自己开发的模块发布到本地后，一样可以像标准库中的模块去使用它们。 下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。
https://medium.freecodecamp.org/whats-in-a-python-s-name-506262fe61e8
Python官网：http://www.python.org/ Python文档地址：http://www.python.org/doc/ Python模块仓库 https://pypi.python.org/pypi
数据源是微搭低代码的重要能力，通过对数据源模型的设计、对页面组件的数据绑定，可快速实现各类应用中数据的存储、使用。
大家应该已经在很多 Python 脚本里见到过 __name__ 变量了吧？它经常是以类似这样的方式出现在我们的程序里：
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