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结合 Pandas 来实现转存 CSV 文件，并写入数据表等

了解下python内存池技术

模块动态加载。例子：项目里根据环境变量，加载不同的配置。

Python之装饰器文章目录Python之装饰器基础知识特性参数化装饰器多个装饰器`@wraps`的作用基础知识装饰器是可调用的对象，其参数是另一个函数（被装饰的函数）。装饰器可能会处理被装饰的函数，然后把它返回，或者将其替换成另一个函数或可调用对象。特性能把被装饰的函数替换成其他函数def wrapper(func): def inner(*args, **kwargs): print("hello, i am inner") ret = func(

文章目录`partial`定义`partialmethod`定义partial定义functools.partial 这个高阶函数用于部分应用一个函数。部分应用是指，基于一个函数创建一个新的可调用对象，把原函数的某些参数固定。使用这个函数可以把接受一个或多个参数的函数改编成需要回调的 API，这样参数更少。这是一段引自Fluent Python的代码示例：>>> from operator import mul>>> from functools import

文章目录单分派泛函数注意事项：应用:singledispatch是标准库functools模块的函数 文档单分派泛函数根据第一个参数的类型，以不同方式执行相同操作的一组函数。在python里，使用 @singledispatch 装饰的普通函数会变成泛函数（generic function）。当然，如果根据多个参数选择专门的函数，那就是多分派了。这里不介绍。这是官方的demo:要定义一个泛型函数，应使用 @singledispatch装饰器进行装饰。 请注意分派是作用于第一个参数的类型，要

python之Shelve使用引用shelve 是一种持久化的类似字典的对象。 与 dbm 数据库的区别在于 shelve中的值（不是键！）实际上可以为任意 Python 对象 — 即pickle 模块能够处理的任何东西。这包括大部分类实例、递归数据类型，以及包含大量共享子对象的对象。 键则为普通的字符串。重点：shelve的key要求必须是字符串，value则可以是任意合法的python数据类型。更多的详情，请查看官方文档：shelve文章目录python之Shelve使用定义用途用法方法

Matplotlib 可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等更多的使用方法，请查看官方文档：https://matplotlib.org/stable/index.html如果不想看英文也可以去看菜鸟教程：https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-tutorial.html简单的图形示例plot: 将 y 与 x 绘制为线或标记等格式：# 画单条线plot([x], y, [fmt], *, data=.

环境win10python==3.7.9tensorflow==1.15tensorflow-gpu==1.15(对于 1.15 及更早版本，CPU 和 GPU 软件包是分开的)cuda==10因为方便，我选择的是cuda10 和 tensorflow1.15，更多的版本支持请查看官方文档：附上cuda10的官方下载连接：查看当前计算机cuda 的版本# cmd 命令运行nvcc --version# 运行结果如下验证GPU是否可用# -*- coding: utf-8 -

Numpy 常用的函数函数函数说明np.arange(n)返回ndarray类型，元素从0到n-1np.ones(shape)根据shape生成一个全1数组，shape是元组类型，如(2, 3)np.zeros(shape)根据shape生成一个全0数组，shape用法同上np.full(shape, val)根据shape生成一个数组，每个元素的值都为valnp.eye(n)创建一个正方的n*n单位矩阵，对角线为1，其它为0np.ones_l

Flask之多应用这里所说的应用高度，平时也称为：多应用。官方文档：https://dormousehole.readthedocs.io/en/latest/patterns/appdispatch.html这是根据文档写的一个简单示例：#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from flask import Flaskfrom werkzeug import run_simplefrom werkzeug.middleware.dis

Flask之flask-script 使用详解更多详细说明文档请查看官方文档：https://flask-script.readthedocs.io/en/latest/用过YII2或laravel的人朋友都知道，使用yii或php artisan可以查看脚本执行命令及说明，反正我个人挺喜欢这个的，虽然他们是php web 框架。flask框架也是有类似的功能的，只不过要自己来实现，也挺方便的。先来一段官方文档的示例，创建manager.py文件：# -- coding: utf-8 --f

Flask之before_request与after_request更多的用法或说明请查看文档：https://dormousehole.readthedocs.io/en/latest/api.html#flask.Flask.before_requestflask中有一些内建的装饰器，如：before_request 在请求(request)之前做出响应request_started 在请求(request)开始时做出响应before_first_request 在请求(request

项目里会用到许多的依赖包，可以通过生成requirements.txt来记录项目所有的依赖包及其版本号，方便部署生成requirements.txtpip freeze > requirements.txt安装依赖包pip install -r requirements.txt如图：...

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