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將代碼中的配置項抽取到配置文件中，修改配置時不需要涉及到代碼修改，這樣就提高了代碼的重用性，不再每次都去修改代碼內部，極大的方便後期軟件的維護。 configparser解析的配置文件的格式爲ini

2019-06-23 17:00:31

【python】詳解multiprocessing多進程-process模塊（一）【python】詳解multiprocessing多進程-Pool進程池模塊（二）【python】詳解multiprocessing多進程-Queu

2019-01-22 00:21:04

之前專門寫過queue這個庫的使用，詳見文章：詳解queue隊列（一），此處的隊列與原文基本上相近。當使用多個進程時，通常使用消息傳遞來進行進程之間的通信，並避免必須使用任何同步原語（如鎖）。對於傳遞消息，可以使用Pip

2019-01-05 02:16:23

multiprocessing類似於threading模塊支持生成進程的包，是Python的標準模塊，它既可以用來編寫多進程，也可以用來編寫多線程。如果是多線程的話，用multiprocessing.dummy即可，用法

2019-01-05 02:16:23

對於多進程multiprocessing和多線程threading這兩個庫的同步，基本上是相似的使用方式。之前寫過threading的Lock、Rlock一文，詳細講解了鎖的同步使用，詳見：【python】詳解threa

2019-01-05 02:16:23

Multiprocessing.Pool可以提供指定數量的進程供用戶調用，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那麼就會創建一個新的進程用來執行該請求；但如果池中的進程數已經達到規定最大值，那麼該請求就會等待，

2019-01-05 02:16:23

冒泡排序法: 冒泡排序存在所謂的“烏龜問題”，假設我們需要將序列按照升序排序。序列中的較小的數字又大量存在於序列的尾部，這樣會讓小數字在向前移動得很緩慢，因此針對這一問題，產生了雙向冒泡排序法，也稱雞尾酒排序法。雙向冒泡排序

2018-12-08 01:32:23

首先看一下文檔： numpy.vectorize(pyfunc, otypes=None, doc=None, excluded=None, cache=False, signature=None) Parameters: pyf

2018-12-08 01:32:23

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一般我們對多線程中的全局變量都會加鎖處理，這種變量是共享變量，每個線程都可以讀寫變量，爲了保持同步我們會做枷鎖處理。但是有些變量初始化以後，我們只想讓他們在每個線程中一直存在，相當於一個線程內的共享變量，線程之間又是隔離的。 pyt

2018-12-08 01:32:23

冒泡排序: 從列表的開頭處開始，逐個比較一對數據項，如果順序不對就交換兩項位置，直到移動到列表的末尾。這個過程的效果就是將最大的項以冒泡的方式排到算法的末尾。然後算法從列表開頭到倒數第二項重複這一過程，依次類推。與簡單選擇排

2018-12-08 01:32:23

選擇排序法改進思路: 如果每輪只找最小值，效率較低，可以考慮每次同時尋找最小值和最大值；並且在某一輪如果最小值與最大值相同，說明剩下的數字都相同，可以直接結束。實現邏輯: 與選擇排序不同的是，需要考慮到如果第i輪裏，恰好第i

2018-12-08 01:32:23

首先我們直接看官方的文檔： DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, conventio

2018-12-08 01:32:23

在上文詳解threading模塊：lock、Rlock的使用（二）詳細介紹了互斥鎖，但是互斥鎖是最簡單的線程同步機制，Python提供的Condition對象提供了對複雜線程同步問題的支持。 Condition被稱爲條件變量，除了提

2018-12-08 01:32:23

how真的很好用啊！！！ import pandas as pd data = pd.DataFrame({'open':[1,2,3,4,5],'close':[2,3,4,5,6]},index = pd.date_range(

2018-12-08 01:32:23

插入排序法類似打牌時候摸撲克牌整理順序的過程，邏輯如下：在第i輪通過列表的時候（i從1到n-1），第i項應該插入到列表的前i個項中的正確位置；在第i輪之後，前i個項應該是排好序的； def insertion_sort(x):

2018-12-08 01:32:23