沛哥儿的专栏

Django 是用 Python 编写的开源 Web 框架，遵循 MTV 架构，设计强调快速开发。其主要特性有自带 ORM，可让开发者用 Python 操作数据库，提高代码可移植性；模板引擎能分离业务与展示逻辑。在复杂应用中，Django 优势明显，具有高效开发、可扩展性强、安全性高的特点。它适用于内容管理系统、电子商务平台、社交网络应用等。

本文围绕 Beautiful 基于 Soup 特性展开深入分析。Beautiful 是用于处理 HTML 和 XML 数据的解析库，Soup 是其核心特性，提供树形结构来表示文档。其工作原理是先将文档转为 Soup 对象，再进行节点操作。它在数据抓取中优势明显，兼容性强，能处理不规范代码；操作简便，API 简洁；扩展性好，可与其他库集成。应用场景广泛，包括网页数据采集、数据清洗和自动化测试等。未来，有望在性能、功能和应用方面进一步发展，结合新技术实现更智能的数据抓取和分析。

本文聚焦于 NumPy 这一科学计算基础库，深入探讨其多维数组支持特性以及作为机器学习底层依赖的重要地位。通过对 NumPy 特性的详细剖析，揭示其在技术领域尤其是科学计算和机器学习方面的关键作用，为相关领域的研究和应用提供理论支持和实践指导。

本文深入分析Pandas特性，揭示其在表格数据处理方面的价值。Pandas是基于Python的开源数据分析库，有Series和DataFrame两种核心结构，填补了Python数据处理空白。其核心特性包括支持多种数据格式读写、丰富的数据清洗函数、强大的索引选择功能、排序及分组聚合能力。文中给出金融和医疗领域应用案例，如金融数据的缺失值处理、分组计算均值和总量，医疗数据的数据类型转换和按疾病类型分组算费用均值。Pandas功能强大且应用广泛，但处理大规模数据有性能问题，复杂任务需结合其他工具。未来有望不断发展

本文介绍了 Celery 相关技术与方法。Celery 是分布式任务队列系统，由任务生产者、队列和消费者构成，架构含 Broker、Worker、Backend。监控方面，其重要性在于保障系统正常运行，指标有任务队列长度等，工具如 Flower、Prometheus 和 Grafana。性能调优部分指出影响因素有任务复杂度等，策略包括优化任务代码、配置 Worker、优化 Broker 和 Backend 等，还给出案例。结论强调有效监控和调优能提升性能与

本文围绕基于Python的JSON - RPC同步通信机制展开。先介绍JSON - RPC是轻量级远程调用协议，具简单、跨语言、轻量优势。接着阐述在Python中利用`jsonrpclib`库实现同步通信，给出服务器和客户端实现代码，分析消息解析、网络通信、异常处理等关键技术点。通过分布式系统中计算矩形面积的案例及测试，验证其可行性与有效性。还指出其适用于分布式系统、物联网、云计算等场景。最后总结该机制在Python环境可行有效，展望未来可提升性能、结合其他技术以适应更多场景。

本文围绕基于 Python 的 REST API 同步通信机制展开分析与实现。先介绍 REST API 概念、特点及应用场景，指出其在软件系统通信中广泛应用。接着说明 Python 用于 REST API 开发的优势及常用库。对同步通信机制分析，阐述其概念、工作原理和优缺点。通过 Flask 实现服务端、Requests 实现客户端代码展示同步通信实现，还给出错误处理示例。在性能优化上，提出缓存机制和并发处理方法。最后得出基于 Python 的 REST API 同步通信简洁、灵活且易实现，实际应用需按需选

本文围绕基于Python的gRPC同步通信机制展开分析与实现。首先介绍gRPC是高性能开源RPC框架，有高性能、多语言支持等特点，而Python以其简洁、库丰富等优势成为gRPC开发理想选择。接着阐述同步通信原理及与异步通信对比。实现步骤包括安装必要库、定义服务和消息、生成代码、实现服务端与客户端并运行测试。还提及用`locust`等工具进行性能测试，从代码、资源配置、并发处理方面优化。最后探讨其在分布式系统、大数据处理、实时通信系统等场景的应用，为开发者提供了有价值的参考。

本文围绕基于 Celery 的 Worker 节点性能调优展开。首先介绍了 Celery 基本架构由消息中间件、任务生产者和消费者（Worker 节点）组成，Worker 节点从队列取任务执行并记录结果。接着分析影响其性能的因素，包括硬件资源（CPU、内存等）、软件配置（并发数、队列配置等）和任务特性（复杂度、类型等）。然后提出调优策略，如升级硬件、合理配置软件、优化任务调度。最后搭建实验环境验证策略有效性，实验组任务处理时间显著缩短，CPU 和内存利用率更合理，证明这些策略能提升 Worker 节点性能。

本文探讨了将分布式任务队列Celery与Web框架fastAPI/Flask集成的方案。首先概述了Celery的异步任务处理架构以及fastAPI和Flask的特性差异。随后详细介绍了两种框架与Celery集成的具体实现方法，包括环境搭建、代码示例和运行流程，并提供了获取任务结果的方案。文章还提出了深度优化策略，如任务调度优化、错误处理机制和性能监控。最后展望了该集成方案与AI技术、容器化部署的结合前景，并以在线教育平台和电商平台为例展示了实际应用效果。通过这种集成，可以有效提升Web应用的性能和扩展性。

Celery 是一个基于 Python 开发的分布式任务队列系统，它允许你将耗时的任务异步执行，从而避免阻塞主线程。Celery 支持多种消息中间件，如 RabbitMQ、Redis 等，并且可以在多个 worker 节点之间进行分布式处理，具有高可扩展性和可靠性。信号是一种在程序执行过程中特定事件发生时触发的通知机制。在 Celery 中，信号是一种轻量级的事件系统，允许开发者在 Celery 执行的不同阶段插入自定义代码。这些事件可以是任务执行前、任务执行后、任务失败等。

摘要：本文探讨了分布式任务队列框架Celery的核心原理与应用。文章首先介绍了分布式系统中任务队列的重要性，深入分析了Celery的工作流程（客户端→Broker→Worker→结果返回），并通过代码示例解析了Broker、Worker和Backend三大核心组件。随后展示了Celery在异步任务处理、定时任务、重复任务和分布式系统等场景中的实际应用，最后总结了Celery作为高性能任务队列在提升系统响应速度和并发能力方面的优势。全文以"指挥家-交响乐团"为隐喻，生动阐释了Celery在

本文介绍了Celery分布式任务队列系统的核心概念与应用。Celery通过异步任务处理机制，将耗时操作从主线程分离，显著提升系统响应速度和并发处理能力。文章分析了Celery的三层架构（消息中间件、任务队列、Worker节点），并比较了RabbitMQ和Redis等不同Broker的特性。通过代码示例展示了Celery的初始化配置、任务创建调度和信号机制等核心功能，最后从消息中间件选择和任务队列优化两方面探讨了性能提升方案。Celery适用于Web应用、数据处理和实时系统等多种异步任务处理场景。

本文探讨了Celery在Python微服务架构中处理异步任务的实践应用。文章首先通过类比说明异步处理对提升系统响应速度的重要性，指出在微服务架构中，耗时任务应采用异步处理以避免阻塞主线程。接着详细介绍了Celery作为分布式任务队列的特点，包括其分布式架构、灵活的消息传递机制和便捷的监控管理功能。通过代码示例展示了如何安装配置Celery、定义异步任务以及处理任务结果。最后以数据挖掘和图像处理两个典型场景为例，具体说明了Celery在实际项目中的落地应用。文章采用生活化比喻和流程图辅助说明，帮助读者理解异步

本文深入分析了 Python Web 开发框架 FastAPI。FastAPI 基于 Python 3.6 及以上类型提示构建，相比 Flask、Django 有显著优势，兼具简洁性与高性能。其核心特性包括高性能的异步编程、利用类型提示简化开发、自动生成 API 文档及支持依赖注入。应用场景广泛，如微服务架构、数据科学与机器学习 API、实时应用等。文中给出构建 RESTful API 和集成数据库的示例代码。未来，FastAPI 社区生态将不断壮大，与其他技术集成度提升，性能和功能也会优化增强。它优势众多

本文深入分析了大型系统中 Python 代码使用 `def function` 还是 `class` 的问题。首先介绍了函数和类的基本概念，函数简洁灵活，主要用于执行单一任务；类具有封装性、继承性和多态性。接着阐述了使用函数的优势，如简单直接、高效和易于测试，不足是缺乏封装性、可维护性差和扩展性有限；使用类的优势是封装性好、可维护性高和扩展性强，不足是复杂度高、性能开销大、测试难度大。最后给出选择原则和实际应用场景，功能独立简单选函数，需封装数据和行为、注重可维护和扩展选类，性能要求高选函数。

本文围绕 Python 魔法方法展开，介绍其概念与作用，详细阐述常见魔法方法及使用场景，最后给出使用建议。魔法方法以双下划线开头和结尾，可自定义类行为，使类表现更像内置类型。使用魔法方法能让代码更高效、简洁和易维护，但需根据需求合理选用，避免滥用影响代码可读性和可维护性。

语法作用打包成何种类型适用场景arg固定位置参数必须传递的参数*args接收任意数量的位置参数tuple不确定数量的参数（如 sum()）**kwargs接收任意数量的关键字参数dict动态配置、可选参数。

每次生成新的列表：对于简单数据类型或不可变对象，使用.copy()方法生成一个新的列表对象。使用深拷贝：对于复杂结构或嵌套的可变对象，使用生成全新的对象。掌握这些技巧，你将能避免Python列表拷贝时的常见陷阱，写出更安全、更高效的代码。

对于初学者或需要快速开发小型GUI应用程序的情况，Tkinter是一个不错的选择。如果需要开发功能丰富、复杂的GUI应用程序，并且不介意较陡峭的学习曲线，那么PyQt/PySide是更好的选择。wxPython则适合那些需要高度本土化支持、丰富控件库以及可扩展性的开发者。

总之，在Python 中通常能按预期工作，但如果你遇到了看似不正确的结果，很可能是因为浮点数的表示误差或四舍五入规则造成的。通过了解这些限制并采取相应的解决方案，你可以有效地处理这些问题。

在centos7上安装Python程序的时候，一直报“AttributeError: 'module' object has no attribute 'X509_up_ref'”错误。具体错误信息分析：上面代码详细说明了是OpenSSL的错误，怎么办？为了快速的解决问题，还是直接重装下吧。1、卸载OpenSSLpip uninstall OpenSSL2、重新安装pip install OpenSSL好了，问题解决了，但是具体的原因还是需要后续去摸索。...

使用python3的时候，刚开始使用，把所有的都写在了一个文件中，这不符合类的六大设计原则。就把原来的代码按照类进行了拆分。关于类的六大设计原则：开放关闭原则，里氏替换原则，依赖倒转原则，接口隔离原则，迪米特原则。这里不作过多的解释，大家可以自行百度。拆分完之后，使用main方法进行实例调用的时候，发现一直报错“takes 1 positional argument but 2 we...

Python这么语言很多人刚开始的项目都是写个小爬虫，但是大家在写的时候发现经常会被目标网站给拒绝。目标网站拒绝你千百遍，你待她依然如初恋。如何敲开初恋的大门，这里不得不说下代理IP。因为很多网站为了拉新，不让老客户不停的访问（作了访问限制）。大家在拉数据的时候，需要每次替换不同的访问IP。这样目标网站会以为你是新用户，就会放你进去。国内免费的代理IP网站，一般以西刺代理比较火。域...

DIKW学习模型：D：数据（Data）。了解的程度。I：信息（Information）。明白的程度。K：知识（Knowledge）。会用的程度。W：智慧（Wisdom）。运用之妙，存乎一心的程度。Pyhton的入门学习相对以前的开发语言学习来讲，算是很简单的一种面向对象语言，比PHP还要简单（在我看来，PHP是最简单的代码了）。

用pip进行安装的时候，发现经常会报raise ReadTimeoutError(self._pool, None, "Read timed out.")的错误。错误信息就知道这个错误是因为超时引起的。超时的原因是因为使用pip 进行install的时候直接去国外下载的。那么有没有像Java那样的Maven的国内源呢？这个是有的，国内有比较多的企业和研究机构都有的。像豆瓣、清华大学、...

在Python中，推导式很多时候被当作是否熟悉Python的标志之一。推导式的定义推导式是个什么东东？这个在Java等其他语言中你会发现找不到这个名词。推导式是可以从一个数据序列构建另外一个新的序列的结构体。它是一种高效的创建list的方式，可以动态的创建list。推导式的基本语法先来看下推导式的基本语法Python推导式基本语法：[操作语句 for 变量 in ...

开始进入Python 的WEB 学习。

python3下无法安装PIL。提示报错。正确的做法是安装PIL的模块Pillow。输入命令pip installPillow提示安装成功，再运行程序没有问题

AttributeError: 'str' object has no attribute 'css'昨天安装了Scrapy之后，按捺不住骚动的心情，想尝试抓取数据按照网上给的一个例子，从mm.taobao.com上抓取数据。因为本地安装的Python版本是3.6，而网上给出的是2.7。只能自己想办法了按照正常的流程抓取网页print之后可以正常打印。但是在进行循环的时候，提示Attri...

python3基本上使用PyMySQL进行操作。下面是一个简单操作的小例子，大家可以看下。#!/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-import pymysqlclass MyDB(): def __init__(self, host="127.0.0.1", username="root", password="123456", p...

使用爬虫的过程中，发现一般的网站都会对IP的访问有一定的限制，所以我们需要使用IP代理功能。下面是个获取西刺免费代理IP的一个小demo。#!/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-import reimport sysimport timeimport datetimeimport threadingfrom random impor...

CentOS7中已经自带了Python，但是版本是2.7.5。Python官方都出通告了。python2在20年就不再继续维护了。没办法，只能安装python3。但是系统中yum等使用的是2.7的版本，还是需要保留的，所以，我们不能直接删除，只能安装新版本共存。下面是详细步骤，亲测可用。1、找到python2的安装目录，然后进行备份。#查看python版本python -V...

在ubuntu18.04 环境 pycharm安装Python packaging tools的时候报错如下：ModuleNotFoundError: No module named 'distutils.core'原因是ubuntu18.04 默认没有安装 pip ，需要安装 python3-pip，即可解决在终端直接输入以下命令：sudo apt-get install pyt...

因为平时比较懒，所以文件乱七八糟的。有的时候别人要东西的时候。为了加上自己的一些特征码还是比较麻烦的。就顺手写了一个很简单的批量修改文件前缀的小demo。代码如下：# --** coding="UTF-8" **--import osdef renameFileNames(filepath,prefix): if not os.path.exists(filepath)...

pycharm是现在流行的Python集成开发工具之一。但是有的编程同志们在pycharm里面的terminal时候，发现敲击Python命令会识别不了。会提示“不是内部或外部命令，也不是可运行的程序”。我今天也有幸遇到了这个问题。按照网上的解决思路，配置pycharm。发现解决不了。网上思路：https://www.cnblogs.com/nopnog/articles/819179...