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鍍金池/ 問答/ Python問答
尛憇藌 回答

1.滴水算法
2.泛水填充法
3.也可以基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接端到端的驗證識別技術(shù)

不將就 回答

他已經(jīng)給了解決方案了啊

This means Python 2.7.9+

更新python吧

尤禮 回答

close_wait是客戶端發(fā)起fin后你服務(wù)器沒有ack導(dǎo)致的，所以看看程序里是不是忘了釋放鏈接，比如stream沒有close之類

刮刮樂 回答
ImportError: cannot import name 'views'

我覺得你應(yīng)該上傳一下你的目錄結(jié)構(gòu)。

葬愛 回答

先排查代碼和服務(wù)器環(huán)境沒有問題，在django項目下先運行python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
看看有沒有錯誤，如沒有錯誤通過http://ip:8000能訪問，再啟用uwsgi和nginx來訪問

若相惜 回答

因為你的進程池的大小是4 p = Pool(4)，有四個子進程，分別跑task 0~task 3其中Task 2 runs 0.14 seconds.結(jié)束了，進程被釋放，所以有一個空閑進程，task4就執(zhí)行了Run task 4 (673)...

因為你用的apply_async
參考https://docs.python.org/3/lib...
It blocks until the result is ready.文檔寫的他會阻塞直到返回數(shù)據(jù)，所以sleep不會掛起進程，會阻塞進程。

你說的sleep掛起進程的意思我猜是task0在執(zhí)行sleep的時候task1也在正常執(zhí)行（并行）吧，但是在task0進程內(nèi)sleep應(yīng)該會執(zhí)行完才釋放進程

如果想讓進程掛起，可以考慮用psutil.Process.suspend()
參考https://www.zhihu.com/questio...

溫衫 回答

把地址列表拆分為多個列表，使用多個線程下載。
判斷下載完成可以判斷返回的狀態(tài)碼，成功還是失敗以及失敗重試

焚音 回答

你可以開始在指定的域名下面加，后續(xù)都會加上的

柚稚 回答

理論上可以試一試，但是這樣又讓用戶多了一步長按識別小程序二維碼的動作

萌面人 回答

樓主發(fā)這個貼的時候并沒有像一樓說的沒有仔細讀書，庫明明已經(jīng)從flask.ext.xxx改成了flask_xxx,他這個問題確實是存在的，按照書中所示python hello.py shell并沒有進入shell模式，而是直接運行了文件，啟動了服務(wù)器，還望路過的大佬能夠用心指點，不要一味指責。

（以下是補充回答）經(jīng)過了一天多的詳細研究，終于發(fā)現(xiàn)了問題所在，首先需要肯定的是狗書的代碼是沒有問題的，在此已經(jīng)驗證成功，下面把解決方法詳細寫出來一共參考。

仔細翻到章節(jié)2.6，falsk擴展，使用flask-script支持命令行選項，flask-script是一個flask擴展，為flask程序添加了一個命令行解析器。
1、安裝flask-script
2、編寫如下代碼，尤其注意@manager.command
from flask import Flask
from flask_script import Manager
app = Flask(__name__)
manager = Manager(app)
@manager.command
def hello():

print("hello")

if name == "__main__":

manager.run()

將其命名為hello.py
3、進入虛擬環(huán)境后，執(zhí)行命令，python hello.py shell,即可進入shell調(diào)試,以上各步驟，親測成功，如有不同意見可以站內(nèi)私信，新手勿噴。
*參考資料：http://flask-script.readthedo...

淡墨 回答

if forloop.counter|divisibleby:10判斷然后加換行

旖襯 回答

其實這個可能和 flask 沒多大關(guān)系，因為在 python 和 系統(tǒng) 的層面，對于文件IO有個緩沖的概念，為了減少等待 IO。

又因為你寫的是文件，緩沖策略是 全緩沖，所以會等到緩沖區(qū)滿或者手動 flush 才會提交給系統(tǒng)寫隊列，然后再落盤。緩沖區(qū)的大小隨系統(tǒng)而定，不過一般是 4096 字節(jié)。

相關(guān)信息：

標準I/O提供緩沖的目的就是減少調(diào)用read和write的次數(shù)，它對每個I/O流自動進行緩存管理（標準I/O函數(shù)通常調(diào)用malloc來分配緩存）。它提供了三種類型的緩沖：
    1) 全緩沖。當填滿標準I/O緩存后才執(zhí)行I/O操作。磁盤上的文件通常是全緩沖的。
    2) 行緩存沖當輸入輸出遇到新行符或緩沖滿時，才由標準I/O庫執(zhí)行實際I/O操作。stdin、stdout通常是行緩沖的。
    3) 無緩沖。相當于read、write了。stderr通常是無緩沖的，因為它必須盡快輸出。
瘋子范 回答

這是一個非常常見的反爬策略，同一IP某一時間段訪問過于頻繁，限制請求多長時間
如果你對數(shù)據(jù)的時效性要求不高，可以設(shè)定請求間隔，比如0.5秒，1秒
如果對時效性要求比較高，則可以使用代理ip的方式

久礙你 回答

int(json_result'jobs'['name'])這個地方有個int，去掉試試呢？

撿肥皂 回答

這個因為excel會處理超過一定位數(shù)的大數(shù)字。解決方法可以試試在寫入前，將身份證那一列的數(shù)據(jù)類型強制轉(zhuǎn)換為字符串或者說object，即：
a['身份證號'] = a['身份證號'].astype('str')
試一試。

赱丅呿 回答

關(guān)于數(shù)據(jù)

A B
100 2
200 3
300 4
...

可以看成一個長這樣[100,100,200,200,200,300,300,300,300,...]的list。

標準分布

可以使用numpy的std()來計算標準差，當然自己寫公式也可以。比如

In [1]: import numpy as np
In [2]: np.std([100,100,200,200,200,300,300,300,300])
Out[2]: 78.56742013183862

分布圖

正態(tài)分布圖只是正態(tài)分布的數(shù)據(jù)的分布圖。是否正態(tài)分布取決于你的數(shù)據(jù)?？梢钥紤]用seaborn來繪制分布圖。

import seaborn as sns
sns.distplot([100,100,200,200,200,300,300,300,300])

分布圖長這樣：

圖片描述

大數(shù)據(jù)量

可以用pandas讀取。用一個循環(huán)將數(shù)據(jù)表轉(zhuǎn)為list：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[100,200,300],'B':[2,3,4]})
"""
df 像這樣

     A  B
0  100  2
1  200  3
2  300  4
"""

l = []
for i, j in zip(df['A'],df['B']):
    tmp = [i]*j
    l.extend(tmp)
    
"""
l 像這樣
[100, 100, 200, 200, 200, 300, 300, 300, 300]
"""
寫榮 回答

input()函數(shù)的參數(shù)是提示信息，也就是說你執(zhí)行input("hello world")會提示一個hello world信息叫你輸入,你輸入的結(jié)果會被input返回。
對應(yīng)到你的代碼里，你輸入的值就會被input返回然后保存到number里，number保存的是你輸入的值。

大濕胸 回答

一直以為問題出在下拉框的聯(lián)動性上，后來看到網(wǎng)上有人說，頁面有多個相同屬性的元素，報這個錯。于是看了第一個下拉框的選項，果然和第二個下拉框有相同選項，而他們的元素結(jié)構(gòu)一模一樣，所以找到了2個元素，估計默認點了第一個，但是第一個下拉選項此時不可見了，所以報”element not visible“。
找到原因就好解決了，先獲取所有元素和元素個數(shù)，如果元素個數(shù)等于1，說明此時要點擊第一個元素，如果元素個數(shù)等于2，說明此時要點第二個元素。
代碼如下：

選擇下拉框選項
    [Arguments]    @{text}
    Wait Until Page Contains Element    css=.ant-select-selection__rendered
    @{DropdownList}    Get WebElements    css=.ant-select-selection__rendered
    Comment    獲取當前頁面所有的下拉框，循環(huán)遍歷，給每個下拉框賦值
    ${index}=    Set Variable    0  
    :FOR    ${keyword}    IN    @{DropdownList}
    \    Click Element    @{DropdownList}[${index}]
    \    @{ElementList}    Get WebElements    //li[text()='@{text}[${index}]']  
    \    ${ElementListLen}    Get Element Count    //li[text()='@{text}[${index}]']   
    \    Run Keyword If    ${ElementListLen}==1    Click Element    //li[text()='@{text}[${index}]']    
    \    Run Keyword If    ${ElementListLen}==2    Click Element    @{ElementList}[1]             
    \    ${index}    Evaluate    ${index}+1               
    [Documentation]    text為該頁面所有下拉框賦值。text是一個參數(shù)列表，所以個數(shù)可變，頁面有多少個下拉框，就填寫多少個參數(shù)
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