关于Python命令提示符的用法

Wins系统下，在Python命令提示符中有没有函数可以直接打开Python的脚本，求大神指导

java用Runtime.getRuntime调用机器学习的Python主程序不成功

在网上搜了很多java调用Python程序的方法， 发现Runtime.getRuntime还是比较管用的， 但是用这个方法调用一个不需要导入其他Python文件的.py能成功， 不过用这个方法调用深度神经网络的Python主文件，怎么都调不通，请问有懂这个的大神吗？  最新： 已经解决了。 使用这个方法 ``` Runtime.getRuntime().exec("cmd /c E:xxxxx\\run.bat"); ``` run.bat 是自己写的批处理脚本，里面具体写的是以cmd命令行进入Python的运行环境（anaconda之类的），然后执行.py文件。 注意使用anaconda的朋友要写bat文件第一句使用CALL来激活你的环境。 ``` CALL activate xxx //(xxx是你环境名字) ```

python pexpect的用法

这样为什么会错，按照书上来的啊 感觉语法没什么错啊 大家帮一下忙 哪位大神求救 本人新手 

python爬虫，使用selenium爬取某宝数据，爬虫代码能正常运行，但是控制台只打印了一个商品的信息

1、 环境：pycharm 浏览器：chrome 描述：使用selenium爬取某宝数据，爬虫代码能正常运行（可以对元素进行定位，可以下拉滑动条、可以通过修改url去到下一页），但是控制台只打印了一个商品的信息，其余爬取的信息没有被打印出来 2、代码如下： ``` """ 爬取淘宝商品步骤： 1、打开谷歌浏览器，访问淘宝网站：找到淘宝的 url 2、定位搜索框和搜索按钮（F12，使用元素选择器进行定位，复制 XPath），要完成的动作→输入要搜索的商品，然后点击搜索按钮 3、在登陆界面停留 10 秒，手机扫码登陆（需手动），高级一点的方法可以自送输入账号密码登陆 4、进入搜索结果页面，模仿人浏览商品时的动作→下拉滑动条到页面的最后，拉5次，拉的过程有暂停 """ from selenium import webdriver # 需要一款浏览器，访问淘宝网址 import time import re # 找到 输入框 找到 按钮 # 元素（输入框、按钮等） 定位 def search_product(): driver.find_element_by_xpath('//*[@id="q"]').send_keys(kw) driver.find_element_by_xpath('//*[@id="J_TSearchForm"]/div[1]/button').click() # # 强行阻止程序运行 10s的时间 time.sleep(5) # 获取搜索结果页面的总页码 token = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="mainsrp-pager"]/div/div/div/div[1]').text token = int(re.compile('(\d+)').search(token).group(1)) return token # 元素定位 他没有前提吗？你的网速比较慢，如果元素没有加载完毕，那么你能够去定位没有加载的数据吗？没有加载出来 # 也就是说，这个加载的过程 是因为我拉动了下滑条！ # 步骤：登录 拉动下滑条 采集数据 下一页 拉动下滑条 再采集数据，按这个循环！ def drop_down(): # 一次拉一部分，拉的时候有暂停 range 得出 1 3 5 7 9 五个数 for x in range(1, 11, 2): time.sleep(0.5) # j 代表滑动条的五个位置：1/10、3/10、5/10、7/10、9/10 j = x/10 # 下面的 js 是 JavaScript 的语法，可以当作万能公式解决大部分网站问题 js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight * %f' % j driver.execute_script(js) def get_product(): # 首先获取所有的 div ，然后遍历所有的 div ，得到一个div 再去一个 div 里面寻找需要的数据 # // 代表任意位置（任意一个位置的属性属于 class="items" 的 div） # //div[@]/div[@] 代表要获取的 div 的路径 divs = driver.find_elements_by_xpath('//div[@class="items"]/div[@class="item J_MouserOnverReq item-ad "]') for div in divs: # . 代表当前目录, .// 当前目录下的任意 div标签 下的 a标签 下的 img标签 下的 src info = div.find_element_by_xpath('.//div[@class="row row-2 title"]').text price = div.find_element_by_xpath('.//div[@class="price g_price ' 'g_price-highlight"]/strong').text + '元' deal = div.find_element_by_xpath('.//div[@class="deal-cnt"]').text image = div.find_element_by_xpath('.//div[@class="pic"]/a/img').get_attribute('src') # name = div.find_element_by_xpath('.//div[@class="shop"/a/span[1]').text address = div.find_element_by_xpath('.//div[@class="row row-3 g-clearfix"]/div[@class="location"]').text # 定义一个字典 product = {'标题': info, '价格': price, '订单量': deal, '图片': image, '地址': address} print(product) # 淘宝的反爬很严重，所以尽量不要模拟多次点击下一页 # 采用改 url 的方法可以避免反爬：通过分析淘宝页面的 url→https://s.taobao.com/search?q=Python&s=88 # 可以得知下一页就是在 url 后面的值 +44。即第4页的 url 为 https://s.taobao.com/search?q=Python&s=132 def next_page(): token = search_product() drop_down() get_product() num = 1 while num != token: driver.get('https://s.taobao.com/search?q={}&s={}'.format(kw, 44*num)) num += 1 # time.sleep(4) 。这个方法延迟太慢了，改用下面的只能等待方法 # 隐视等待，智能等待，最高等待时间为10s，如果超过10s，抛出异常 driver.implicitly_wait(10) # 无限循环进入网页，可能造成网页卡顿！导致数据加载不出来，解决方法是加一个延迟，等数据先加载出来再操作 drop_down() get_product() if __name__ == '__main__': kw = input('请输入你想查询的商品：') driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://www.taobao.com/') next_page() # 这个程序可以无限制地爬取内容，淘宝无法检测出来而反爬 ``` 3、代码能正常运行，打印信息如下：  4、求各位大神帮忙解决一下T-T

python中sys.argv的用法

if len(sys.argv)!=2 or sys.argv[1] not in shared.valid_width_classes: print("Usage: ", sys.argv[0], " <width_class>") sys.exit(-1) valid_width_classes 是在另一个py文件， valid_width_classes = ['identity','largest_first','largest_last'] 程序运行的时候没有让输入命令，直接显示路径就退出了，这是什么原因，有没有大神解惑一下！

python 协程方法无法完整执行

使用aiohttp按照案例添加了一个后台任务, 新建的函数无法正常执行 代码如下 ``` from multiprocessing import shared_memory async def run(shm_name: str, web_sockets: list): print("1") print("2") message = shared_memory.ShareableList(name=shm_name) print("3") ``` 比如这个代码 只会打印出1 2 后面的3是不会输出的 调用multiprocessing.Queue也会出现类似情况 由于我个人姿势缺乏.debug也没法弄明白导致这个问题的原因是什么. 请各位大神帮帮我.

Python爬虫在Django中的使用问题

新入门Django，现在已经写好了一个Python爬虫，直接用Python跑测试没问题， ------在Django项目中加入了一个新的爬虫app，用model创建了表格，和展示爬虫的html ------但是runserver, 以后查看db.sqlite3里面对应的表已经创建，但是里面没有存爬到的内容， ------ 请大神们指教该怎么办， 代码如下 Spider.py， 爬虫并存入model.py 创建的**Website**表 ``` #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # import data into mysql(sqlite3), must have these four lines defination: import os # # 我所创建的project名称为learn_spider;里面的app名称为website os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "blogproject.settings") # import django # django.setup() # urllib2 package: open resource by URL; re package: use regular expression to filter the objects import urllib.request, re import urllib.parse # BeautifulSoup: abstract data clearly from html/xml files from bs4 import BeautifulSoup # import tables from models.py from .models import Website # urlopen()方法需要加read()才可视源代码，其中decode("utf-8")表示以utf-8编码解析原网页，这个编码格式是根据网页源代码中<head>标签下的<meta charset="utf-8">来决定的。 ul = "https://baike.baidu.com/item/Python" req = urllib.request.Request(ul) html_python = urllib.request.urlopen(req).read().decode("utf-8") #html_python = urllib.request.urlopen('https://baike.baidu.com/item/Python').read().decode("utf-8") soup_python = BeautifulSoup(html_python, "html.parser") # print soup #这里用到了正则表达式进行筛选 item_list = soup_python.find_all('a', href=re.compile("item")) for each in item_list: print (each.string) # use quote to replace special characters in string(escape encode method) urls = "https://baike.baidu.com/item/" + urllib.parse.quote(each.string.encode("utf-8")) print (urls) html = urllib.request.urlopen(urls).read().decode("utf-8") soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") if soup.find('div', 'lemma-summary') == None: text = "None" else: text = soup.find('div', 'lemma-summary').get_text() print (text) Website.objects.get_or_create(name=each.string, url=urls, text=text) text_python = soup_python.find('div', 'lemma-summary').text Website.objects.get_or_create(name="Python", url="https://baike.baidu.com/item/Python", text=text_python) ``` model.py 创建Website 表用于存储爬到的内容 ``` # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals from django.db import models # Create your models here. class Website(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) url = models.CharField(max_length=100) text = models.TextField() def __unicode__(self): return self.name ``` view.py 提取表中已爬取的内容 ``` from __future__ import unicode_literals from django.shortcuts import render # Create your views here. from .models import Website def show(request): # 这里直接通过QuerySet API获取所有的object，默认返回类型为tuple（元组） queryset = Website.objects.all() # 传入三个渲染参数 return render(request, 'news/nws.html', {'QuerySet': queryset}) ```

python 无法使用setdefaultencoding方法

代码： import requests import re import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("gb18030") type = sys.getfilesystemencoding() html = requests.get('http://jp.tingroom.com/yuedu/yd300p/') print html.text 执行报错： Traceback (most recent call last): File "C:/Users/sh/PycharmProjects/untitled/regao_yuandaima.py", line 21, in <module> print html.text UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character u'\xe7' in position 252: illegal multibyte sequence 百度了下，只要import sys 和reload(sys)执行了，都是能获取setdefaultencoding方法的，但是我这边就不行，求大神指教！

python2 中tkinter 打开文件 中文乱码

这个程序的目的是写一个文件树软件，通过“打开”button 打开地址对话框，选择文件夹。如果是文件夹 双击则继续打开 如果是文件 双击则打开文件。 （双击打开文件还没写） 现在打开文件夹之后 很多地方显示乱码，而且打开某一个文件并不是马上显示出文件夹中所有文件，需要点进去再退回来才能显示。 现在程序应该有不少错误，一点点改吧。 首先请问大神 怎么解决中文乱码问题？ 在运行的时候提示这种错误语言： Traceback (most recent call last): File "D:\Python27\lib\lib-tk\Tkinter.py", line 1547, in __call__ return self.func(*args) File "d:\Untitled-1.py", line 28, in setDirAndGo doLS() File "d:\Untitled-1.py", line 52, in doLS cwd.set(os.getcwd()+'\\'+tdir) UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xd0 in position 3: ordinal not in range(128) ``` #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import os from time import sleep from Tkinter import * import tkFileDialog #弹出选择路径的库 import tkMessageBox import fnmatch #选择文件的关键词 def dakai(): dirs.delete(0,END) default_dir = r"C:\Users\lenovo\Desktop" # 设置默认打开目录 path = tkFileDialog.askdirectory(title=u"选择文件", initialdir=(os.path.expanduser(default_dir))) doLS1(path) #双击时调用，双击时，设置背景色为红色，并调用doLS函数打开所选文件 def setDirAndGo(ev=None): last = cwd.get() dirs.config(selectbackground='red') check = dirs.get(dirs.curselection()) if not check: check = os.curdir cwd.set(check) doLS() #实现更新目录的核心函数 def doLS(ev=None): error = '' tdir = cwd.get() if not tdir:tdir=os.curdir #若路径输入错误，或者打开的是文件，而不是目录，则更新错误提示信息 if not os.path.exists(tdir): error = os.getcwd()+'\\'+tdir + '：未找到文件' elif not os.path.isdir(tdir): error = os.getcwd()+'\\'+tdir + '：未找到目录' if error: cwd.set(error) top2.update() sleep(1) if not (last): last = os.curdir cwd.set(os.curdir) dirs.config(selectbackground='LightSkyBlue') dirn.config(text=os.getcwd()+'\\'+tdir) top2.update() return cwd.set(os.getcwd()+'\\'+tdir) top2.update() dirlist = os.listdir(tdir)#os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。 dirlist.sort() os.chdir(tdir)#os.chdir() 方法用于改变当前工作目录到指定的路径。 #更新界面上方标签内容 dirl.config(text=os.getcwd().decode("gbk").encode("utf-8")) top2.update() dirs.delete(0,END) dirs.insert(END,os.pardir)#os.chdir(os.pardir) 切换到上级目录 即将上级目录.. 插入到dirs对象中 #把选定目录的文件或文件夹的名字的列表依次插入到dirs对象中 for eachFile in dirlist: dirs.insert(END,eachFile.decode("gbk").encode("utf-8")) #先解码 再编码 bingo！ cwd.set(os.curdir) dirs.config(selectbackground='LightSkyBlue') def doLS1(path): error = '' tdir = path if not tdir:tdir=os.curdir #若路径输入错误，或者打开的是文件，而不是目录，则更新错误提示信息 if not os.path.exists(tdir): error = os.getcwd()+'\\'+tdir + '：未找到文件' elif not os.path.isdir(tdir): error = os.getcwd()+'\\'+tdir + '：未找到目录' if error: cwd.set(error) top2.update() sleep(1) if not (last): last = os.curdir cwd.set(os.curdir) dirs.config(selectbackground='LightSkyBlue') dirn.config(text=os.getcwd()+'\\'+tdir) top2.update() return cwd.set(os.getcwd()+'\\'+tdir) top2.update() dirlist = os.listdir(tdir)#os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。 dirlist.sort() os.chdir(tdir)#os.chdir() 方法用于改变当前工作目录到指定的路径。 #更新界面上方标签内容 dirl.config(text=os.getcwd().decode("gbk").encode("utf-8")) top2.update() dirs.delete(0,END) dirs.insert(END,os.pardir)#os.chdir(os.pardir) 切换到上级目录 即将上级目录.. 插入到dirs对象中 #把选定目录的文件或文件夹的名字的列表依次插入到dirs对象中 for eachFile in dirlist: dirs.insert(END,eachFile.decode("gbk").encode("utf-8")) cwd.set(os.curdir) dirs.config(selectbackground='LightSkyBlue') top2 = Tk() top2.title('营销集约管控中心-文件树') cwd = StringVar(top2) dirl = Label(top2,fg = 'blue') dirl.pack() dirfm = Frame(top2) dirsb = Scrollbar(dirfm) dirsb.pack(side=RIGHT,fill=Y) dirs = Listbox(dirfm,height=15,width=50,yscrollcommand=dirsb.set) #通过使用List的bind()方法，将鼠标双击事件绑定，并调用setDirAndGo函数 dirs.bind('<Double-1>',setDirAndGo) # 下面实现单击时，将所选文件路径加名字更新到下方输入框控件中，不能用self.dirs.bind('<Button-1>', self.setDirn)绑定单击事件，会出错 #dirs.bind("<<ListboxSelect>>", setDirn) dirsb.config(command=dirs.yview) dirs.pack(side=LEFT,fill=BOTH) dirfm.pack() #第二个框架bfm，放置按钮 bfm = Frame(top2) open = Button(bfm,text='打开',command=dakai,activeforeground='white',activebackground='blue') open.pack(side=LEFT) bfm.pack() if __name__ =='__main__': #设定初始目录为桌面 mainloop() ```

关于python2使用beautifulsoup定位元素的问题

 详细图片 小弟刚学习爬虫，公司有个相关的记录需要我爬取一下，请问各位大神我怎么样能够定位到图中蓝色的部分 页面已经爬取放在了soup中，我自己的方法是 res_node=soup.find('span',class_='text') 但是死活不出数据，请问问题是出在哪里？先谢谢各位了

python怎么获取网卡的理论带宽？net_if_stats()中的speed指的是什么速率？

我想用Python抓到网络的使用率netUsage，计算公式为： netUsage = Bytes Total / Current Bandwidth， 现在可以用 psutil.net_io_counters（）分别求得收发的速率，进而求得Bytes Total， 1.但是current bandwidth怎么求呢？ 2.网上找到了一种方法是使用psutil.net_if_stats().items()中的speed参数来求，详见 https://bbs.csdn.net/topics/392055372?list=lz 但是这里的speed是什么速率呢？找了半天也没找到合适的答案 3.一块网卡，用psutil.net_io_counters（pernic=true）返回来一个字典类型有三个值，解释如下，但是没看明白什么是every network interface installed on the system（系统实际安装的网口？）求网络大神指点 If *pernic* is True return the same information for every network interface installed on the system as a dictionary with network interface names as the keys and the namedtuple described above as the values.

python写爬虫遇到"脚本可访问"属性的cookies怎么办？

最近在用python做网页模拟登陆的时候遇到一些问题。 1.cookies方面的： 当访问某个网页的子页时候往往需要发送一些cookies，这些cookies大多数能在response headers里面找到(set cookies)，但是有一些属性是“脚本可访问”的却没有在在headers里面找到(即使已经清空了缓存的该网站的所有cookies)，想知道这些cookies是怎么来的。JS脚本里面生成的吗？在python里面应该要怎么样得到这些cookies？ 2.关于用post发送payload的问题： 在开发者工具里面发现网页发送的payload是分层次的而不是并列出现(见下图)，这种情况在python里面写的时候要用什么格式写？  3.Query String Parameters是什么? 刚开始学习爬虫不久，对网页结构了解不是很深，觉得先前使用开发者工具分析网站的方法不是很正确，希望大神指点迷津。

Python遍历文件夹的文件提取关键信息到新的表格

各位大神好，小弟目前在自学Python处理办公的一些数据，遇到一个问题： 假设目前有一份excel数据，格式为 df = ['ID', 'Name', 'Tracking Number'], 大概几千行这样； 另一个文件夹A下面有名称格式包含生成日期的多个CSV数据文件，格式为 df1 = ['Num1', 'Num2', 'Num3', 'Tracking Number']; 现在想根据df这里面的Tracking Number这一列的数据，去遍历文件夹A下面的所有CSV文件找到对应的Num1，Num2， Num3并且提取到df里面对应的行。 我目前尝试的方法是将A文件夹下所有文件合并成一个df，去重后再根据TrackingNumber使用merge函数拼接过去，这样的话随着A文件夹文件数量增多生成的合并df会很大，运行很慢，步骤过于繁琐，想请教一下各位有没有快捷点的方法可以实现？

python 使用pytesseract出现的问题

import pytesseract import os from PIL import Image pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tessdata/tesseract.exe' img=Image.open(r'C:/Users/Administrator/Desktop/123.jpg') vcode = pytesseract.image_to_string(img,lang='chi_sim') print vcode 代码很简单，但是执行了之后会报错： File "D:/python_anzhuang/wenjian/pachong3.py", line 9, in <module> vcode = pytesseract.image_to_string(img,lang='chi_sim') File "build\bdist.win32\egg\pytesseract\pytesseract.py", line 294, in image_to_string File "build\bdist.win32\egg\pytesseract\pytesseract.py", line 192, in run_and_get_output File "build\bdist.win32\egg\pytesseract\pytesseract.py", line 107, in save_image File "build\bdist.win32\egg\pytesseract\pytesseract.py", line 99, in prepare TypeError: Unsupported image object 尝试了很多方法都不行，发现一个现象，在pytesseract.py源文件里面随意增加代码对程序本身不影响，所以很好奇执行的pytesseract.py路径在哪里?跪求大神解答，解决可提供报酬。

如何用python opencv视觉库识别摄像头的遮挡程度，超过50% 的图片被遮挡，就排除掉

思路一：使用对比，通过对比遮挡前的照片和遮挡后的照片， 思路二：对图片物体进行距离识别，超过两米的pass，然后识别遮挡物面试占画面的百分比 思路三：通过边缘检测（因为一般遮挡物都是出于边缘位置开始），然后计算所占面积 思路四：通过光学检测（遮挡物部分内容光度很暗），面积占比 问题是：项目比较急，没有时间去学习opencv库的方法，跪求大神帮帮忙（需要python代码）

tensorflow，python运行时报错在reshape上，求大神解答

代码来自于一篇博客，用tensorflow判断拨号图标和短信图标的分类，训练已经成功运行，以下为测试代码，错误出现在38行 image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) 我的测试图片是256*256的，也测试了48*48的 ``` #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- # @Time : 2018/3/31 0031 17:50 # @Author : scw # @File : main.py # 进行图片预测方法调用的文件 import numpy as np from PIL import Image import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from shenjingwangluomodel import inference # 定义需要进行分类的种类，这里我是进行分两种，因为一种为是拨号键，另一种就是非拨号键 CallPhoneStyle = 2 # 进行测试的操作处理========================== # 加载要进行测试的图片 def get_one_image(img_dir): image = Image.open(img_dir) # Image.open() # 好像一次只能打开一张图片，不能一次打开一个文件夹，这里大家可以去搜索一下 plt.imshow(image) image = image.resize([208, 208]) image_arr = np.array(image) return image_arr # 进行测试处理------------------------------------------------------- def test(test_file): # 设置加载训练结果的文件目录(这个是需要之前就已经训练好的，别忘记) log_dir = '/home/administrator/test_system/calldata2/' # 打开要进行测试的图片 image_arr = get_one_image(test_file) with tf.Graph().as_default(): # 把要进行测试的图片转为tensorflow所支持的格式 image = tf.cast(image_arr, tf.float32) # 将图片进行格式化的处理 image = tf.image.per_image_standardization(image) # 将tensorflow的图片的格式参数，转变为shape格式的，好像就是去掉-1这样的列表 image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) # print(image.shape) # 参数CallPhoneStyle：表示的是分为两类 p = inference(image, 1, CallPhoneStyle) # 这是训练出一个神经网络的模型 # 这里用到了softmax这个逻辑回归模型的处理 logits = tf.nn.softmax(p) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: # 对tensorflow的训练参数进行初始化，使用默认的方式 sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 判断是否有进行训练模型的设置，所以一定要之前就进行了模型的训练 ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(log_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: # global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) # 调用saver.restore()函数，加载训练好的网络模型 print('Loading success') else: print('No checkpoint') prediction = sess.run(logits, feed_dict={x: image_arr}) max_index = np.argmax(prediction) print('预测的标签为：') if max_index == 0: print("是拨号键图片") else: print("是短信图片") # print(max_index) print('预测的分类结果每种的概率为：') print(prediction) # 我用0,1表示两种分类，这也是我在训练的时候就设置好的 if max_index == 0: print('图片是拨号键图标的概率为 %.6f' %prediction[:, 0]) elif max_index == 1: print('图片是短信它图标的概率为 %.6f' %prediction[:, 1]) # 进行图片预测 test('/home/administrator/Downloads/def.png') ''' # 测试自己的训练集的图片是不是已经加载成功（因为这个是进行训练的第一步） train_dir = 'E:/tensorflowdata/calldata/' BATCH_SIZE = 5 # 生成批次队列中的容量缓存的大小 CAPACITY = 256 # 设置我自己要对图片进行统一大小的高和宽 IMG_W = 208 IMG_H = 208 image_list,label_list = get_files(train_dir) # 加载训练集的图片和对应的标签 image_batch,label_batch = get_batch(image_list,label_list,IMG_W,IMG_H,BATCH_SIZE,CAPACITY) # 进行批次图片加载到内存中 # 这是打开一个session，主要是用于进行图片的显示效果的测试 with tf.Session() as sess: i = 0 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) try: while not coord.should_stop() and i < 2: # 提取出两个batch的图片并可视化。 img, label = sess.run([image_batch, label_batch]) for j in np.arange(BATCH_SIZE): print('label: %d' % label[j]) plt.imshow(img[j, :, :, :]) plt.show() i += 1 except tf.errors.OutOfRangeError: print('done!') finally: coord.request_stop() coord.join(threads) ''' ```

python实现推荐系统API，占用cup过高

最近在公司做了一个推荐系统API，用法是把用户id传入，返回对用户推荐的内容。使用的框架：django + python3.6 。 我是新手，不太会压力测试，所以自己用scrapy框架来访问自己的API来模拟用户访问。在三台电脑中同时运行scrapy，每个爬虫并发开到了1000，会有大概10%的请求返回了错误。但是响应成功的respone速度都在57ms左右，本来是没什么问题的，但是后面发现服务器cup python3的占用率到达了123%。 API里面进行了大量的矩阵运算，大量的读取redis操作，目前我不太清楚到底是那一方面导致了cup占用这么高，求大神解答一下，由于时公司的代码，不太方便发出来，还请谅解。

elasticsearch关于使用ik分词的问题，求解答谢谢！！

我的数据是个json文件，但是不知道怎么把ik分词的命令附加到上传文件的命令里。 目前方法是先设立好mapping里加入ik分词在上传，但感觉没有生效。 我的文件是一些text，比如我搜索“云南省有什么政策？”最后的答案主体是湖南省》。。。求大神给看看

大学四年自学走来，这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了

大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...

在中国程序员是青春饭吗？

今年，我也32了 ，为了不给大家误导，咨询了猎头、圈内好友，以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助，记得帮我点赞哦。 目录： 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时，拿着傲人的工资，想着好好干，以为我们的人生是这样的： 等真到了那一天，你会发现，你的人生很可能是这样的： ...

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目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试...

2020年一线城市程序员工资大调查

人才需求 一线城市共发布岗位38115个，招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元，工资中位数为14583元，其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年数据比较： yea...

为什么猝死的都是程序员，基本上不见产品经理猝死呢？

相信大家时不时听到程序员猝死的消息，但是基本上听不到产品经理猝死的消息，这是为什么呢？ 我们先百度搜一下：程序员猝死，出现将近700多万条搜索结果： 搜索一下：产品经理猝死，只有400万条的搜索结果，从搜索结果数量上来看，程序员猝死的搜索结果就比产品经理猝死的搜索结果高了一倍，而且从下图可以看到，首页里面的五条搜索结果，其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝死的概率真的比产品经理大，并不是错...

害怕面试被问HashMap？这一篇就搞定了！

声明：本文以jdk1.8为主！ 搞定HashMap 作为一个Java从业者，面试的时候肯定会被问到过HashMap，因为对于HashMap来说，可以说是Java集合中的精髓了，如果你觉得自己对它掌握的还不够好，我想今天这篇文章会非常适合你，至少，看了今天这篇文章，以后不怕面试被问HashMap了 其实在我学习HashMap的过程中，我个人觉得HashMap还是挺复杂的，如果真的想把它搞得明明白...

毕业5年，我问遍了身边的大佬，总结了他们的学习方法

我问了身边10个大佬，总结了他们的学习方法，原来成功都是有迹可循的。

python爬取百部电影数据，我分析出了一个残酷的真相

2019年就这么匆匆过去了，就在前几天国家电影局发布了2019年中国电影市场数据，数据显示去年总票房为642.66亿元，同比增长5.4%；国产电影总票房411.75亿元，同比增长8.65%，市场占比 64.07%；城市院线观影人次17.27亿，同比增长0.64%。 看上去似乎是一片大好对不对？不过作为一名严谨求实的数据分析师，我从官方数据中看出了一点端倪：国产票房增幅都已经高达8.65%了，为什...

推荐10个堪称神器的学习网站

每天都会收到很多读者的私信，问我：“二哥，有什么推荐的学习网站吗？最近很浮躁，手头的一些网站都看烦了，想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦，梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司，只有我辞退老板的份，没有老板辞退我这一说，但是还是被吓得 4 点多都起来了。（主要是因为我掌握着公司所有的核心源码，哈哈哈） 既然 4 点多起来，就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站，推...

这些软件太强了，Windows必装！尤其程序员！

Windows可谓是大多数人的生产力工具，集娱乐办公于一体，虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰，但是大部分不都是从Windows过来的，而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以，今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家，如果有一个你没有用过甚至没有听过，那你就赚了????，这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦！ 走起！???? NO、1 ScreenToGif 屏幕，摄像头和白板...

阿里面试，面试官没想到一个ArrayList，我都能跟他扯半小时

我是真的没想到，面试官会这样问我ArrayList。

曾经优秀的人，怎么就突然不优秀了。

职场上有很多辛酸事，很多合伙人出局的故事，很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都类似，曾经是名校毕业，曾经是优秀员工，曾经被领导表扬，曾经业绩突出，然而突然有一天，因为种种原因，被裁员了，...

大学四年因为知道了这32个网站，我成了别人眼中的大神！

依稀记得，毕业那天，我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”，哎呀，别提当时多开心啦????，嗯，我们导员是所有导员中最帅的一个，真的???? 不过，导员说的是实话，很多人都叫我大神的，为啥，因为我知道这32个网站啊，你说强不强????，这次是绝对的干货，看好啦，走起来！ PS：每个网站都是学计算机混互联网必须知道的，真的牛杯，我就不过多介绍了，大家自行探索，觉得没用的，尽管留言吐槽吧???? 社...

良心推荐，我珍藏的一些Chrome插件

上次搬家的时候，发了一个朋友圈，附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多，于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。 我下面就把我日常工作和学习中经常用到的一些 Chrome 浏览器插件分享给大家，随便一个都能提高你的“生活品质”和工作效率。 Markdown Here Markdown Here 可以让你更愉快的写邮件，由于支持 Markdown 直接转电子邮...

看完这篇HTTP，跟面试官扯皮就没问题了

我是一名程序员，我的主要编程语言是 Java，我更是一名 Web 开发人员，所以我必须要了解 HTTP，所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶，看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前，我们的电脑都是单机的，单机系统是孤立的，我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑，想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿，及其不方便。我就想为什么家里人不让上网，我的同学 xxx 家里有网，每...

史上最全的IDEA快捷键总结

现在Idea成了主流开发工具，这篇博客对其使用的快捷键做了总结，希望对大家的开发工作有所帮助。

C++(数据结构与算法):62---搜索树（二叉搜索树、索引二叉搜索树）

一、搜索树的复杂度分析 本文考察二叉搜索树和索引二叉搜索树 二叉搜索树的渐进性能可以和跳表媲美： 查找、插入、删除操作所需的平均时间为Θ(logn) 查找、插入、删除操作的最坏情况的时间为Θ(n) 元素按升序输出时所需时间为Θ(n) 虽然在最坏情况下的查找、插入、删除操作，散列表和二叉搜索树的时间性能相同，但是散列表在最好的情况下具有超级性能Θ(1) 不过，对于一个指定的关键...

阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug，被骂惨了。

这种新手都不会范的错，居然被一个工作好几年的小伙子写出来，差点被当场开除了。

谁是华为扫地僧？

是的，华为也有扫地僧！2020年2月11-12日，“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们，将在华为开发者大会2020（Cloud）上，和大家见面。到时，你可以和扫地僧们，吃一个洋...

AI 没让人类失业，搞 AI 的人先失业了

最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败，被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下，把消息分享给群里。 阿杰也看了消息，笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物，21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士，累计发表论文 40 余篇，个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...

2020年，冯唐49岁：我给20、30岁IT职场年轻人的建议

点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID：jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐：职场人35岁以后，方法论比经验重要》，收到了不少读者的反馈，觉得挺受启发。其实，冯唐写了不少关于职场方面的文章，都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...

最全最强！世界大学计算机专业排名总结！

我正在参与CSDN200进20，希望得到您的支持，扫码续投票5次。感谢您！ （为表示感谢，您投票后私信我，我把我总结的人工智能手推笔记和思维导图发送给您，感谢！） 目录 泰晤士高等教育世界大学排名 QS 世界大学排名 US News 世界大学排名 世界大学学术排名（Academic Ranking of World Universities） 泰晤士高等教育世界大学排名 中国共...

作为一名大学生，如何在B站上快乐的学习？

B站是个宝，谁用谁知道???? 作为一名大学生，你必须掌握的一项能力就是自学能力，很多看起来很牛X的人，你可以了解下，人家私底下一定是花大量的时间自学的，你可能会说，我也想学习啊，可是嘞，该学习啥嘞，不怕告诉你，互联网时代，最不缺的就是学习资源，最宝贵的是啥？ 你可能会说是时间，不，不是时间，而是你的注意力，懂了吧！ 那么，你说学习资源多，我咋不知道，那今天我就告诉你一个你必须知道的学习的地方，人称...

那些年，我们信了课本里的那些鬼话

教材永远都是有错误的，从小学到大学，我们不断的学习了很多错误知识。 斑羚飞渡 在我们学习的很多小学课文里，有很多是错误文章，或者说是假课文。像《斑羚飞渡》： 随着镰刀头羊的那声吼叫，整个斑羚群迅速分成两拨，老年斑羚为一拨，年轻斑羚为一拨。 就在这时，我看见，从那拨老斑羚里走出一只公斑羚来。公斑羚朝那拨年轻斑羚示意性地咩了一声，一只半大的斑羚应声走了出来。一老一少走到伤心崖，后退了几步，突...

一个程序在计算机中是如何运行的？超级干货！！！

强烈声明：本文很干，请自备茶水！???? 开门见山，咱不说废话！ 你有没有想过，你写的程序，是如何在计算机中运行的吗？比如我们搞Java的，肯定写过这段代码 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } ...