weixin_46453301的博客

生产者消费者代码示例：import timefrom queue import Queuefrom threading import Threadq = Queue(maxsize=3)def consumer(): print('消费者线程启动') while True: print('开始消费',q.get()) time.sleep(2) q.task_done()def size(): while not

许多组织都在尝试收集和利用尽可能多的数据，以改善其经营方式，增加收入和提升影响力。因此，数据科学家面对50GB甚至500GB大小的数据集情况变得越来越普遍。不过，这类数据集使用起来不太容易。它们足够小，可以装入日常笔记本电脑的硬盘驱动器中，但同时大到无法装入RAM，导致它们已经很难打开和检查，更不用说探索或分析了。处理此类数据集时，通常采用3种策略。第一种是对数据进行二次采样，但缺点很明显：你可能因为忽视相关部分数据而错过关键洞察，甚至更糟的是，这会误解了数据所阐释的含义。第二种策略是使用分布式计算

特性主要特点支持几乎所有现有的日期格式：绝对日期、相对日期（“两周前”或“明天”）、时间戳等。支持200多种语言环境。语言自动检测通过设置可自定义的行为。支持非公历系统。支持带时区缩写或UTC偏移量的日期（“2015年8月14日东部时间”，“2013年7月21日10:15 pm+0500”…）在较长的文本中搜索日期轻松使用>>> import dateparser>>> dateparser.parse('Fri,

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