标签 python 下的文章

2024-08-12

GIL是Python内部的一个锁，确保同一时刻只有一个线程执行代码。虽然GIL对Python线程的并行执行有影响，但它的存在主要是为了保护内存管理的一致性。

影响：当线程执行CPU密集型操作时，由于GIL的原因，Python无法利用多核CPU资源执行并行计算。

工作原理：当线程执行时，会获取GIL；当执行I/O操作或者调用内置的C语言函数时，会释放GIL。

解决方案：

使用多进程而不是多线程，因为每个进程有自己的Python解释器副本和对应的GIL，可以有效利用多核CPU资源。
使用异步编程模型，如asyncio或gevent，这些模型可以在单线程内有效地进行并发操作，避免GIL的限制。
利用第三方库如cython或numpy，它们可以在保持GIL的同时，用C语言优化部分代码来提高效率。
尽量减少线程中的计算密集型操作，并尽可能使用I/O密集型操作来释放GIL。

Python 中的 hash() 函数：哈希值的奥秘

2024-08-12

在Python中，hash()函数是一个内置函数，用于计算一个对象（例如一个字符串，元组等）的哈希值。哈希值是一个整数，可以被用于在字典的键、集合中存储元素，或者在哈希表中进行快速的查找和比较操作。

哈希函数是一个从任何大小的数据（字符串、元组等）转化为固定长度（通常较小）的数值的函数。这个数值就是哈希值。

注意，Python中的大多数不可变类型（如字符串，整数，浮点数，元组等）都已经定义了它们自己的哈希算法，可以直接使用hash()函数进行哈希值的计算。

但是对于更复杂的数据类型（如列表，字典，集合等），Python无法直接计算它们的哈希值，因为它们的哈希值依赖于对象内部元素的哈希值，而这些元素又可能是可变的，这就导致了一个安全问题。

因此，对于这些复杂的数据类型，Python提供了一个名为__hash__()的魔法方法，允许开发者自定义它们的哈希值的计算方式。

下面是一个简单的例子，演示如何使用hash()函数来获取一个字符串的哈希值：




s = "Hello, World!"
h = hash(s)
print(h)  # 输出字符串的哈希值

对于复杂的数据类型，例如元组，我们也可以直接使用hash()函数：




t = (1, 2, 3)
h = hash(t)
print(h)  # 输出元组的哈希值

但是，对于列表，我们需要自定义其__hash__()方法：




class MyList(list):
    def __hash__(self):
        return hash(tuple(self))
 
lst = MyList([1, 2, 3])
h = hash(lst)
print(h)  # 输出列表的哈希值

在这个例子中，我们通过将列表转换为元组，并且计算其哈希值，从而定义了一个新的哈希函数。这样，我们就可以对自定义的列表类型MyList使用hash()函数了。

总的来说，hash()函数在Python中主要用于计算对象的哈希值，但是对于一些复杂的数据类型，我们可能需要自定义其__hash__()方法来满足特定的需求。

[python趣味实战]----python动态爱心代码

2024-08-12

下面是一个使用Python的turtle库来绘制动态爱心的示例代码：




import turtle
import math
 
# 设置屏幕
screen = turtle.Screen()
screen.bgcolor("black")
screen.title("动态爱心")
 
# 设置爱心参数
heart_color = "red"
heart_size = 8
heart_speed = 0.05
 
# 绘制爱心函数
def draw_heart(t, size, x, y):
    t.penup()
    t.goto(x, y)
    t.pendown()
    t.color(heart_color)
    t.startfill()
 
    a = size * 0.5522847498307933
    t.left(40)
    t.begin_poly()
    for i in range(24):
        if 0 <= i < 12:
            t.left(30)
            t.forward(a)
            t.right(50)
            t.forward(a)
        else:
            t.left(30)
            t.forward(a)
            t.right(40)
            t.forward(a)
    t.end_poly()
    heart_points = t.get_poly()
    t.fillcolor(heart_color)
    t.endfill()
 
# 创建爱心对象
heart = turtle.Turtle()
draw_heart(heart, heart_size, 0, 0)
 
# 心跳动画
def beat():
    for i in range(24):
        t = heart_speed * (24 - i) / 24
        heart.speed(99)
        heart.setx(math.cos(t * 2 * math.pi) * (heart_size + 50))
        heart.sety(math.sin(t * 2 * math.pi) * (heart_size + 50))
        screen.update()
 
# 启动心跳动画
beat()
 
# 保持屏幕打开
screen.mainloop()

这段代码会创建一个动态的爱心在屏幕上跳动。你可以通过调整heart_size、heart_color和heart_speed变量来改变爱心的大小、颜色和速度。

2024-08-12




import numpy as np
import xgboost as xgb
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
 
# 生成模拟数据集
np.random.seed(10)
N = 1000
data = np.random.rand(N)
data = np.sort(data)
data = np.cos(data*np.pi)*10.0 + np.random.rand(N)*2.0
 
# 创建时间序列
time = np.arange(1, N+1)
 
# 创建训练和测试数据
train_data = data[:int(N*0.7)]
train_time = time[:int(N*0.7)]
test_data = data[int(N*0.7):]
test_time = time[int(N*0.7):]
 
# XGBoost模型参数
params = {
    'eta': 0.1,
    'max_depth': 5,
    'objective': 'reg:linear',
    'subsample': 0.5,
    'colsample_bytree': 0.5,
    'min_child_weight': 1,
    'silent': 1
}
 
# 训练数据和测试数据的维度
train_dim = len(train_data)
test_dim = len(test_data)
 
# 初始化训练和测试的标签
train_labels = np.sin(train_data*np.pi)
test_labels = np.sin(test_data*np.pi)
 
# 转换数据为XGBoost需要的格式
train_set = xgb.DMatrix(train_data.reshape((train_dim, -1)), label=train_labels)
test_set = xgb.DMatrix(test_data.reshape((test_dim, -1)), label=test_labels)
 
# 训练模型
num_round = 100
model = xgb.train(params, train_set, num_round)
 
# 进行预测
preds = model.predict(test_set)
 
# 绘制原始数据和预测数据
plt.figure(figsize=(12, 6))
ax = plt.subplot(111)
ax.plot(test_time, test_labels, 'r-', lw=2, label='Test Label')
ax.plot(test_time, preds, 'b-', lw=2, label='Prediction')
ax.legend(loc='upper left')
ax.set_xlabel('Time')
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('XGBoost Prediction Example')
plt.show()

这段代码首先生成了一个模拟的时间序列数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，使用XGBoost库训练了一个模型，并对测试集进行了预测。最后，代码使用matplotlib库将原始数据和预测结果绘制在同一张图上，以便观察和理解模型的预测性能。

2024-08-12

这个错误通常发生在使用pip安装Python库时，表示安装脚本无法正确执行，因此无法获取必要的信息来安装库。

解决方法：

确保你的pip是最新版本。可以使用以下命令更新pip：
```
pip install --upgrade pip
```
尝试使用pip的wheel二进制包安装。首先安装wheel：
```
pip install wheel
```
然后使用以下命令尝试安装库：
```
pip install some_library-x.x.x-py2.py3-none-any.whl
```
替换some_library-x.x.x-py2.py3-none-any.whl为你要安装的wheel文件名。
如果是在特定的虚拟环境中，确保该环境已经激活，并且使用的是正确的pip版本。
检查是否有需要的编译工具，如gcc、g++等，对于某些库可能需要这些工具来编译。
如果以上方法都不行，可以尝试从源代码手动安装。到该库的官方仓库下载源代码，然后使用python setup.py install来安装。
查看错误日志，通常在报错信息之后，会有更详细的输出，可能会提供更具体的解决方案。
如果是在特定操作系统上遇到问题，搜索是否有该操作系统的特定问题和解决方案。
如果以上方法都不能解决问题，可以尝试搜索该错误信息，可能有其他用户已经找到了解决方案。

Python PyQt5——QThread使用方法与代码实践

2024-08-12




import sys
from PyQt5.QtCore import QThread, QObject, pyqtSignal
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton
 
# 定义一个继承自QObject的子类，用于在QThread中实现需要的功能
class WorkerSignals(QObject):
    finished = pyqtSignal(str)
 
class Worker(QRunnable):
    def __init__(self, data):
        super(Worker, self).__init__()
        self.data = data
        self.signals = WorkerSignals()
 
    def run(self):
        # 这里可以执行耗时的任务
        # 这里仅示例打印数据和结束信号
        print('Running on thread: %s' % self.data)
        self.signals.finished.emit('Worker finished')
 
class MainWindow(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.button = QPushButton('Start', self)
        self.button.clicked.connect(self.on_start)
 
    def on_start(self):
        worker = Worker('test')
        worker.signals.finished.connect(self.on_finished)
        thread = QThread(self)
        worker.moveToThread(thread)
        thread.started.connect(worker.run)
        thread.finished.connect(self.on_thread_finished)
        thread.start()
 
    def on_finished(self, s):
        print(s)
 
    def on_thread_finished(self):
        print('Thread finished')
 
if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

这段代码定义了一个QThread的使用方法，在MainWindow的on\_start方法中创建了一个Worker对象，并将其放到一个新的QThread中执行。Worker的run方法被连接到了QThread的started信号，以便在新线程中执行。当run方法结束后，QThread的finished信号会被触发，并调用on\_thread\_finished方法。这个例子展示了如何在PyQt5中使用QThread来执行后台任务，并在任务完成时更新UI。

2024-08-12

以下是使用schedule、APScheduler、Celery实现定时任务的简单示例：

使用schedule库：




import schedule
import time
 
def task():
    print("任务执行中...")
 
schedule.every(10).seconds.do(task)  # 每10秒执行一次
 
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

使用APScheduler库：




from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
 
def task():
    print("任务执行中...")
 
scheduler = BlockingScheduler()
scheduler.add_job(task, 'interval', seconds=10)  # 每10秒执行一次
scheduler.start()

使用Celery库：

首先需要配置Celery和消息中间件（例如：RabbitMQ或Redis）。

celery_tasks.py:




from celery import Celery
 
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')
 
@app.task
def task():
    print("任务执行中...")

调度任务：




from celery_tasks import task
 
# 每10秒执行一次
task.delay()

以上代码仅展示了定时任务的简单调用方式，实际应用中可能需要根据具体需求进行更复杂的配置。

Python查看函数信息的几种方法

2024-08-12

在Python中，可以通过几种方法查看函数的信息，包括函数的文档字符串、函数的参数等。以下是几种常见的方法：

使用内置的help()函数：




def my_function():
    """这是一个示例函数"""
    pass
 
help(my_function)

使用函数的__doc__属性获取文档字符串：




print(my_function.__doc__)

使用内置的inspect模块中的signature()和getdoc()函数：




import inspect
 
def my_function():
    """这是一个示例函数"""
    pass
 
print(inspect.signature(my_function))  # 打印函数签名
print(inspect.getdoc(my_function))    # 打印文档字符串

使用dir()函数查看对象的所有属性和方法，包括函数：




print(dir(my_function))

使用__name__获取函数名：




print(my_function.__name__)

使用__code__属性获取函数的字节码对象：




print(my_function.__code__)

这些方法可以帮助你查看函数的详细信息。

2024-08-12




# 保存列表、字典到本地文件
 
# 创建一个字典和一个列表
data_dict = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
 
# 保存为txt文件
with open('data_list.txt', 'w') as f:
    for item in data_list:
        f.write(str(item) + '\n')
 
with open('data_dict.txt', 'w') as f:
    for key, value in data_dict.items():
        f.write(str(key) + ': ' + str(value) + '\n')
 
# 保存为json文件
import json
 
with open('data_list.json', 'w') as f:
    json.dump(data_list, f)
 
with open('data_dict.json', 'w') as f:
    json.dump(data_dict, f)
 
# 保存为pickle文件
import pickle
 
with open('data_list.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(data_list, f)
 
with open('data_dict.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(data_dict, f)

这段代码演示了如何将一个列表和一个字典分别保存为文本文件（txt）、JSON文件和Python对象序列化文件（pickle）。在每种情况下，都使用了open函数和相应的库方法来保存数据。

python requests最全使用指南

2024-08-12

Python的requests库是一个非常强大的工具，它允许你发送HTTP请求并获取服务器的响应。以下是requests库的一些常见用法：

发送GET请求




import requests
 
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint')
print(response.json())

发送POST请求




import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://api.github.com/some/endpoint', data=payload)
print(response.json())

发送带有参数的GET请求




import requests
 
params = {'param1': 'value1', 'param2': 'value2'}
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint', params=params)
print(response.json())

发送JSON数据的POST请求




import requests
import json
 
data = json.dumps({'key1': 'value1', 'key2': 'value2'})
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post('https://api.github.com/some/endpoint', data=data, headers=headers)
print(response.json())

发送带有认证的请求




import requests
 
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint', auth=('user', 'pass'))
print(response.json())

使用会话对象




import requests
 
s = requests.Session()
 
s.auth = ('user', 'pass')
r = s.get('https://api.github.com/some/endpoint')
print(r.json())

处理请求和响应




import requests
 
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint')
 
print(response.status_code)  # 打印状态码
print(response.headers)      # 打印响应头
print(response.url)          # 打印请求的URL
print(response.history)      # 打印重定向历史记录列表

处理cookies




import requests
 
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint')
print(response.cookies)

超时和异常处理




import requests
 
try:
    response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint', timeout=0.01)
except requests.exceptions.Timeout:
    print('请求超时')

文件上传




import requests
 
files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
response = requests.post('https://api.github.com/some/endpoint', files=files)

使用响应内容




import requests
 
response = requests.get('https://api.github.com/some/endpoint')
print(response.text)  # 以文本格式打印内容
print(response.content)  #