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Python3.6新特性官方文档中文版


OpenStack源码分析之RabbitMQ(二)

在上一篇中,task_queue所解决的问题是,一个message只能被一种consumer所接收。现在我们有了新的需求,我们需要一个日志系统,我们希望有两种consumer,一种consumer将日志输出到屏幕,另一种consumer写到disk。为了实现这个目的,我们希望message被投到两个queue中,交给不同的consumer进行处理。


Python优化第一步-性能分析实践

当我们的确是有需要开始真正优化我们的Python程序的时候,我们要做的第一步并不是盲目的去做优化,而是对我们现有的程序进行分析,发现程序的性能瓶颈进而进行针对性的优化。这样才会使我们花时间和精力去做的优化获得最大的效果。


Python时间处理完全手册

Python内置两个非常常用的时间处理库 timedatetime,足以满足工作中的各种需求。


QQ空间爬虫分享

这次主要替换了程序里一些不可用的链接,对登录时的验证码作了处理,对去重队列作了优化。并且可以非常简单地实现爬虫分布式扩展。


flask-SocketIO官方文档翻译

本人工作中需要用到flask-socketio,在学习英文文档时发现,flask-socketio目前并没有相关的中文文档。斗胆利用业余时间将这个库的英文文档翻译出来,希望能够帮助那些没有时间或精力研习英文文档的朋友。


python神器之virtualenv

virtualenv为我们提供了一个很强大的隔离环境的功能,特别是在多应用、多版本的情况下,其威力不言而喻,这里我只是简单的写了 virtualenv的一些最基本的东西。


从pandas到geopandas

Pandas是Python的一个结构化数据分析的利器。其中,DataFrame是比较常用的处理数据的对象,类似于一个数据库里的table或者excel中的worksheet,可以非常方便的对二维数据读取(xls,csv,hdf等)、增删改查、基本绘图等。pandas应该是用python做数据分析必不可少的工具。


关于yield的二三事

本来想这周继续写写 Flask 那点破事儿的,但是想了想决定换换口味,来聊聊很不容易理解但是很重要的 Python 中的生成器和协程。


基于Redis的Bloomfilter去重(附Python代码)

“去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大。去重需要考虑两个点:去重的数据量、去重速度。为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重。

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