由于之前在医院采集的数据都是拍照得到的处方图片，而需要用到的是处方的文本形式。因此这两个星期写了个小程序把服务器的图片显示给用户（到时候雇一些人），让用户根据图片录入文字信息。 之前都是用java写web，想到自己最近学机器学习要用python，所以用python来写一下，此外，因为想用点新东西，也介于程序比较小，所以考虑用mongodb来存储（虽然确实没有必要）。 基本架构是这样：（后台语言）python +（web框架和web服务器）tornado + （数据库）mongodb +（进程管理）sup
1. scrapy shell是scrapy包的一个很好的交互性工具，目前我使用它主要用于验证xpath选择的结果。安装好了scrapy之后，就能够直接在cmd上操作scrapy shell了。Scrapy ShellScrapy终端是一个交互终端，我们可以在未启动spider的情况下尝试及调试代码，也可以用来测试XPath或CSS表达式，查看他们的工作方式，方便我们爬取的网页中提取的数据。如果安装了 IPython ，Scrapy终端将使用 IPython (替代标准Python终端)。 IPython
10.文件和异常学习处理文件，让程序快速的分析大量数据，学习处理错误，避免程序在面对意外时崩溃。学习异常，异常是python创建的特殊对象，用于管理程序运行时出现的错误，提高程序的适用性，可用性，和稳定性。学习模块json，json可以用于保存用户数据，避免程序意外停止运行时丢失。学习处理文件和保存数据，可以让程序使用起来更容易，用户可以选择输入什么类型的数据，并选择在什么时候输入，并且可以在使用程序处理一些事后关闭程序，下次在继续做。学习处理异常，帮助应对文件不存在的情况，以及处理各种可能让程序崩溃的问
本文就Pandas的运行效率作一个对比的测试，来探讨用哪些方式，会使得运行效率较好。测试环境如下：windows 7， 64位python 3.5pandas 0.19.2numpy 1.11.3jupyter notebook需要说明的是，不同的系统，不同的电脑配置，不同的软件环境，运行结果可能有些差异。就算是同一台电脑，每次运行时，运行结果也不完全一样。1 测试内容测试的内容为，分别用三种方法来计算一个简单的运算过程，即 a*a+b*b 。三种方法分别是：python的for循环Pandas的Seri
今天在windows下使用notepad++写了个python脚本，传到linux服务器执行后提示：-bash: ./logger.py: usr/bin/python^M: bad interpreter: No such file or directory1.原因分析这是不同系统编码格式引起的：在windows系统中编辑的logger.py文件可能有不可见字符，所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。一般是因为windows行结尾和linux行结尾标识不同造成的，在window中行结尾符为'\
QueueQueue是python标准库中的线程安全的队列（FIFO）实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构，即队列，用来在生产者和消费者线程之间的信息传递基本FIFO队列class Queue.Queue(maxsize=0)FIFO即First in First Out,先进先出。Queue提供了一个基本的FIFO容器，使用方法很简单,maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0，队列
无序集是存储在没有特定的顺序独特的元件，其允许基于其值各元素的快速检索容器。在一个unordered_set，一个元素的值是在同一时间它的键，标识它唯一地。密钥不可变的，因此，在一个unordered_set元素不能一次在容器改性 - 它们可以插入或取出，虽然。在内部，在unordered_set的元素中的任何特定的顺序进行排序，但组织成根据它们的哈希值，以允许直接地通过它们的值快速访问各个元素（具有平均恒定的平均时间复杂度）值区。unordered_set容器比组容器可以通过键来访问各个元素更快，虽然它
大致的思路 我是分别写了五个函数1fileRead() 文件读取1FileWrite()文件写入1FileModify()文件修改1Register()注册123Login()登陆 来实现整个功能的，话不多说直接上代码了123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# Author: linghanchujian""" 实现一个