也就越慢！原因在于，删除大量元素时，需要依次回收每个元素的内存，元素越多，花费的时间也就越久！而且，这个过程默认是在主线程中执行的，这势必会阻塞主线程，产生性能问题。那删除这种元素比较多的

生态中对于定时任务的一些操作主要有那么几个：schedule：第三方模块，该模块适合比较轻量级的一些调度任务，但却不适用于复杂时间的调度APScheduler：第三方定时任务框架，是对

Huang），老黄有两样东西很出名，一是那件能穿4个季度的皮衣，二是精湛的显卡刀法。英伟达在老黄带领下飞速发展，其股价也是一直飙升，所以选择这个股票也是在近几年美股中具有代表性的。10、让

2020年最热门的Python库有哪些？规则很简单。我们正在寻找的库满足以下条件：它于2020年推出或普及。自发布以来，一直得到很好的维护。它非常酷，您应该使用一下它。免责声明：我们的选择在很大程度上受机器学习/数据科学库的影响，尽管其中某些库确实对非数据科学人士也同样受用。此外，尽管我们有10个主要选择，但我们还是决定增加一个新的“荣誉提名”部分，以便对我们发现但不能遗漏的其他第三方库一个公道。这篇文章的精神是使这些库更为大众所知，并围绕我们可能已经错过的其他一些绝佳选择引发讨论（在评论中或其他地方）。因此，事不宜迟，让我们开始吧。1、Typerhttps://github.com/tiangolo/typer您不一定总是需要编写

GitHub作为全球最大的同性（程序员）交友（协作）网站，是一个免费的开源软件中心，其中不乏一些具有创造性的项目，下面我们就来梳理一些超有趣的开源程序。10、对王之王——对穿肠https://github.com/wb14123/seq2seq-couplet春节贴春联是中国人过年的特有习俗，还记得《唐伯虎点秋香》那段经典的对对子吗？

函数参数的引用python中函数的传参方式是共享传参，即函数的形参是实参中各个引用的副本（别名）。函数会修改是可变对象的实参（表示的同一个对象）；而不会改变实参的引用。def

两个列表相同元素的数量输入两个列表，要求统计两个列表相同元素的数量。其中每个列表内的元素都是不重复的。最终性能提升了5000倍。首先创建两个列表，并将元素的顺序打乱。from

request.headers.setdefault('User-agent',ua,)统一要在settings.py中开启下载中间件，数值表示优先级DOWNLOADER_MIDDLEWARES

sys.exit(app.exec_())在第19行，使用.addWidget（）的第二种实现来添加一个占用网格中两列的按钮。该按钮从第二行（fromRow

packages。如果要保持之前的习惯操作，需要在命令中添加--exclude选项。新解析程序在性能，输出和报错消息方面进行了重大改进，避免了无限循环，并支持约束文件。支持PEP

？钩子hook，顾名思义，可以理解是一个挂钩，作用是有需要的时候挂一个东西上去。具体的解释是：钩子函数是把我们自己实现的hook函数在某一时刻挂接到目标挂载点上。hook函数的作用

each)作者：李小文，先后从事过数据分析、数据挖掘工作，主要开发语言是Python，现任一家小型互联网公司的算法工程师。Github:

使用unordered_map.count，返回1或0；或者用unordered_map.find，返回一个泛型指针，如果指针指向unordered_map.end，则表示未找到。追加/修改

介绍Matplotlib是Python中使用最广泛的数据可视化库之一。无论是简单还是复杂的可视化项目，它都是大多数人的首选库。在本教程中，我们将研究如何在Matplotlib中更改绘图的背景。导入数据和库让我们首先导入所需的库。显然，我们将需要Matplotlib，并且将使用Pandas读取数据：import

mercurial组合创建合并请求的主动贡献者的数量有所增加。CFFI后端已更新至版本1.14.3。我们建议使用CFFI而不是c扩展来与C语言交互，并建议使用cppyy对Python中C

Fargate无服务器化容器解决方案或其他东西，但我现在也不知道Fargate怎么用，所以……），该程序会从PyPI中获取有关软件包的一些元数据，然后在一系列容器pip

Code中使用Python的体验。一些值得注意的变化包括：更新了用于将所选代码解析并将其发送到REPL的逻辑。目前正在试验中，但可以在“内部人员计划”中使用。（＃14048）修复了使用

Python是开发人员中最常用的编程语言之一，但它有一定的局限性。例如，对于某些应用程序而言，它的运行速度可能比其它语言低100倍。这就是为什么当Python的运行速度成为用户瓶颈后，许多公司会用另一种语言重写他们的应用程序。但是有没有一种方法既可以保持Python的特性又能提高速度呢？它就是PyPy。PyPy是一种非常兼容的Python解释器，它是CPython2.7、3.6和即将推出的3.7的一种值得替代的方法。在安装和运行应用程序时使用它，可以显著提高速度。速度提高多少取决于你运行的应用程序。在本教程中，您将学习：如何使用PyPy安装和运行代码PyPy与CPython在速度方面的比较PyPy的功能及其如何使Python代码更快地运行本教程中的示例使用

OpenCV是一款非常强大的图像处理工具，对于从事图像处理领域相关工作的人来说这个可以说是必不可少的一项工具，用起来也很方面，下吗是一段简单的介绍：OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac

上周全民吃瓜的热点莫过于蚂蚁推迟上市和美国大选，作为一名A股中冉冉发绿的韭菜和高科技行业搬砖工，我也为这两件事牵肠挂肚，差点瘦了一斤之多。Anyway，蚂蚁的基金就放在那里吧，四只买都买了。还记得上周三的时候川普在摇摆州上领先拜登好几个点，我都不敢打开炒股软件，结果周四醒来一下就反转了，一路逆袭到今天，基本上稳了：在美国的读者朋友和我说那边街上已经在敲锣打鼓了，而异国的网民朋友也有各种表达自己喜悦的方式。比如身在荷兰的Python的设计者Guido

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来源：Python数据科学作者：东哥起飞vaex是pandas的替代工具。它利用了内存映射的原理，所以比pandas能快上几百倍，但是vaex目前功能有限，所以暂时pandas还是无法撼动的。1.

为什么要写配置文件在开发过程中，我们常常会用到一些固定参数或者是常量。对于这些较为固定且常用到的部分，往往会将其写到一个固定文件中，避免在不同的模块代码中重复出现从而保持核心代码整洁。这个固定文件我们可以直接写成一个

='y')plt.show()（6）预测值计算：将预测数据的第一组作为初始数据，预测下一时段的股票涨幅值，以此类推预测该股票后三十组的价格。expected_returns_volumes

在用Matplotlib进行可视化过程中，很多时候为了更直观地展现数据大小，会将具体的数值标注在图形中，比如在柱状图上标明数值大小。这篇文章会以一个实际的案例，详细讲讲如何给数据加注解，同时也介绍一下一种比较骚的操作，即Matplotlib的内嵌图（把一张小图嵌入到一张大图中），学会这个后，你能够绘制出这种图形数据注释演示的数据集为2016年抵美（到达美国）人数排名前十的国家数据，包含国名和具体入境人数，人数的具体单位为百万人次import

本篇为大家整理了Matplotlib中比较常用的一些组件设置。个人认为用Matplotlib画出一张图来不难，难的是对于一些细节东西的设置，可能在一个小小的细节处理上就得百度好久，所以可以先点收藏了再看，需要的时候可以及时找出来看看。先上一张官方绘制的关于各个组件在一张图中的名词解释，通过这张图可以很直观地感受到什么是legend，什么是tick……，遇到不会设置的也可以照着图搜索对应的文档，下面具体讲讲。注：下方的图片均使用fig,ax

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本文用的数据如图所示，Dataframe中显示的是相关职位对应的地区和相应的薪水状况，单位是千，要统计各个城市的薪资状况。最终目的是用Matplotlib结合Seaborn得到这种可视化效果首先，导入要用到的包，由于需要在图中显示中文字，还需要进行一些字体的设置。import

Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少，它主要是用来美化DataFrame和Series的输出，能够更加直观地显示数据结果。下面采用某商店的零售数据集，通过实际的应用场景，来介绍一下style中那些实用的方法。首先导入相应的包和数据集import

之外的变量进行结合并操作，只需要在表达式字符串中加入@符号，就像这样：sepal_len,

缓存击穿缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期）。由于用户特别多，同时去读取数据，引起数据库压力瞬间增大。图解解决方法（1.设置热点数据不过期；2.加互斥锁，附参考代码）

DApp概念和web3.py介绍简单来说，DAPP和普通的App原理一样，除了他们是完全去中心化的，由类似以太坊网络本身自己的节点来运作的DAPP，不依赖于任何中心化的服务器，DAPP是去中心化的，可以完全自动地运行。DAPP是Decentralized

任务调用主要有两种，本质是一致的，delay是apply_async的封装，apply_async可以支持更多的任务调用配置task.apply_async(args=[arg1,

如果你是有打算从事有关数据分析或者数据挖掘的等数据科学领域的工作，或者和我一样目前就是从事相关领域的工作，那么「链式调用」对我们而言是一门必修课。为什么是链式调用？链式调用，或者也可以称为方法链（Method

3我们可以看到它的执行结果就是3，你也许会问写了这么多，不就是两个数的求和吗？不就是上面的add函数吗？上面的代码只是便于让大家理解，如果我们在内部的log函数里加一些操作会怎么样呢？比如打印日志。

2019年我们给各个一线互联网公司的核心用人部门推送了700多份简历，帮助社区数百位会员快速找到了理想工作，并收到良好的反馈。最近一段时间收到不少开发者和应届生的求职消息，所以我们开辟了2020年Python相关职位内推招聘沟通渠道，新的一年我们将继续为社区的会员提供免费就业服务，2020年在新冠肺炎疫情影响下我们一起抱团取暖！欢迎企业人力资源部门和用人部门填写发送招聘信息（具体方式见下文），也欢迎广大Python开发工程师、数据分析师、算法工程师、AI工程师等推荐人主动分享公司内部的内推职位信息（具体方式见下文）。对于主动发布内推信息的推荐人，我们在后期收到一线互联网企业的核心职位用人需求时将优先举荐，我们会对推荐人信息严格保密。收到招聘和内推信息后，我们将整理好后发布在Python中文社区、Python招聘内推公众号等新媒体平台，反馈后的简历将按照求职者意愿发回相应的邮箱，请务必确保信息真实有效。Python中文社区目前有20万开发者关注，会员覆盖各大一线互联网公司，与阿里巴巴、腾讯、百度、网易、微软、亚马逊、谷歌、IBM、开源中国、CSDN、极客邦等业界知名公司和技术社区建立了广泛的联系。我们收到招聘和内推信息后将会集中在微信公众号“Python招聘内推”（ID：pythonhr）发布，欢迎求职者关注。在就业寒冬中让我们互相帮助抱团取暖，衷心祝愿大家都能找到理想的工作！如果你是求职者、准备跳槽或者正在观望，希望早日得到内部推荐、找到合适理想的工作，也请将简历发送到邮箱：service@tokenatom.com邮箱标题：“求职”—

作者简介：Boblee，人工智能硕士毕业，擅长及爱好Python，基于Python研究人工智能、群体智能、区块链等技术，并使用Python开发前后端、爬虫等。一、粒子群算法介绍1、初始化首先，我们设置最大迭代次数，目标函数的自变量个数，粒子的最大速度，位置信息为整个搜索空间，我们在速度区间和搜索空间上随机初始化速度和位置，设置粒子群规模为M，每个粒子随机初始化一个飞翔速度。2、个体极值与全局最优解定义适应度函数，个体极值为每个粒子找到的最优解，从这些最优解找到一个全局值，叫做本次全局最优解。与历史全局最优比较，进行更新。3、更新速度和位置的公式节选自

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作者简介：wedo实验君，数据分析师；热爱生活，热爱写作。任务调度应用场景所谓的任务调度是指安排任务的执行计划，即何时执行，怎么执行等。在现实项目中经常出现它们的身影；特别是数据类项目，比如实时统计每5分钟网站的访问量，就需要每5分钟定时从日志数据分析访问量。总结下任务调度应用场景：离线作业调度：按时间粒度执行某项任务共享缓存更新：定时刷新缓存，如redis缓存；不同进程间的共享数据任务调度工具linux的crontab，

作者简介：Mort，数据分析爱好者，擅长数据可视化，比较关注机器学习领域，希望能和业内朋友多学习交流。目前整个世界同新冠肺炎的斗争仍在继续，从新冠肺炎爆发以来，很多人都提出了各种各样的模型来预测肺炎疫情的发展，其中比较常见的就是SIR模型。这是因为SIR是目前疾病防控领域最经典也是最常用的一个模型，而今天笔者就用图论来讲述一下SIR模型。首先对SIR模型做一个简单的介绍，SIR全称就是Susceptible—Infected—Recovered，翻译过来就是易感—感染—康复，即易感人群Susceptible有α概率被某种疾病感染，成为感染人群Infected，而感染人群Infected又有β概率康复，成为康复人群Recovered。这个过程可以是一次或者是多次的，而且还衍生出不少类似的模型，比如SIS、SIRS和SI等。整个SIR过程可以用下图来描述。图1.

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plt.subplots(figsize=(12,8))ax.plot(x,y,linewidth=3)ax.fill_between(x,min-1,pe_20,facecolor

作者简介：Mort，数据分析爱好者，擅长数据可视化，比较关注机器学习领域，希望能和业内朋友多学习交流。之前一直在做金融数据方面的工作，有朋友多次问我做股票分析用什么软件好，实际上做股票数据分析也并没有特定的工具，完全就是根据自己的需求来定，笔者见过用MATLAB、R、SPSS、Python以及C++等，种类多种多样，这完全就是取决于业务需求甚至是个人爱好。今天就给大家介绍一下用Python做美股数据的简单分析，覆盖从数据获取、数据处理以及可视化，让大家了解一下。这次的美股例子就选择了美国显卡制造商英伟达，其股票代码是NVDA，熟悉英伟达的人都知道他们的CEO老黄（Jensen

d:\programfiles\python\lib\site-packages\PyInstaller\bootloader\Windows-64bit\run.exe22334

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myin(fu,pai,time=120,du=None,chord=None,high=64,note="low",yue=2):

多声部函数实现：一首钢琴曲里，总会有好几个声部，何况我们后面讲的算法是巴洛克时期的曲子，当然要着重讲多声部啦。在刚刚写的函数(myin)的基础上，我们稍稍改进一下：1.

zip(provinces,nums)]这里有3个变量，nums是全国各省确诊人数，provinces是各省名称，sequence是将两者对应起来的一个list。接下来就是绘图部分。mymap

设置为前面注册的地图名称即可。后台数据准备由于现在要展示各个市级别的数据，那么我们就需要重新准备下后台的数据接口，把各省的地级市信息捞取出来，注意对于直辖市需要特殊处理def

'darkred']]这项，这是设置图片颜色的参数，我们看到这个参数可以按照比例来设定颜色，这也是Plotly强大的地方，其中[0,