Articles in the Python category

  1. Pelican使用多说评论框

    使用之前已经讲过,现在我们要使用多说评论框。首先找到模板目录下comments.html,添加:

    {% if DUOSHUO_SITENAME and SITEURL and article.status != "draft" %} 
    <section> 
    <h1>评论</h1>
    <div id="DuoShuoComment" aria-live="polite">
    {% include '_includes/DuoShuo_Script.html' %}
    </div>
    </section> 
    {% endif %}
    

    然后新建DuoShuo_Script.html:

    {% if DUOSHUO_SITENAME %}
    <!-- 多说评论框 start -->
        <div class="ds-thread" data-thread-key="{{ article.url }}" data-title="{{ article.title|striptags }}" data-url="{{ SITEURL }}/{{ article ...
  2. Python数据分析(3)-DataFrame

    1. DataFrame简介

    Series是一维序列,而DataFrame是一种二维表结构,它包含一组类似于index的有序列,每列可以是不同的值。因此可以把DataFrame看作是共享同一个indexSeries集合。

    2. DataFrame的创建

    创建DataFrame的方法与Series类似。并且自带index,也可以指定index。

    In [1]: import pandas as pd
    In [2]: data = {'name': ['Wangdachui', 'Linling', 'Niuyun'], 'pay':[4000, 5000, 6000]}
    In [3]: frame = pd ...
    Tagged as : 数据分析
  3. Python数据分析(2)-变长字典Series

    我们知道字典是一种无序的数据结构,而pandas中的Series的数据结构不一样,它相当于定长有序的字典,并且它的index和value之间是独立的。

    1. Series的创建

    Series的基本特征

    • 类似一维数组的对象
    • 由数据和索引组成

    Series的创建:

    In [1]: import pandas as pd
    In [2]: aSer = pd.Series([1, 2.0, 'a'])
    In [3]: aSer
    Out[3]:
    0    1
    1    2
    2    a
    dtype: object
    

    我们可以看到Series自带索引,当然我们还可以指定索引:

    In [4]: bSer ...
    Tagged as : 数据分析
  4. Python数据分析(1)-NumPy中的ndarray

    ndarray是NumPy中的基本数据机构,别名array,利于节省内存和提高CPU计算时间,提供了丰富的函数。

    1. ndarray创建函数

    函数 函数
    arange array
    empty_like empty
    fromfile fromfunction
    identity linespace
    logspace mgrid
    ogrid ones
    ones_like r
    zeros zeros_like
    from numpy import *
    
    aArray = array([1, 2, 3]) #一维数组
    aArray
    Out[9]: array([1, 2, 3])
    bArray = array([(1, 2, 3), (4, 5 ...
    Tagged as : 数据分析
  5. 使用wfastcgi在IIS上部署Python Flask应用

    本文介绍了如何在Windows上部署Python Flask应用,相关环境如下: - 操作系统:windows 7 - Python:3.4 - WFastCGI: 2.2 应用所用到的包版本如下:

    Flask==0.10.1
    Flask-SQLAlchemy==2.1
    itsdangerous==0.24
    Jinja2==2.8
    MarkupSafe==0.23
    pyodbc==3.0.10
    SQLAlchemy==1.0.9
    Werkzeug==0.11.2
    wheel==0.24.0
    

    1. WFastCGI

    wfastcgi.py使用WSGI和FastCGI提供了IIS和Python之间的桥接,类似于Apache ...

    Tagged as : Flask
  6. Python扩展库

    Anaconda和Python(x,y)都自带了下面的这些库。

    1. NumPy

    强大的ndarray和ufunc函数。

    import numpy as np
    xArray = np.ones((3, 4))
    xArray
    Out[3]: 
    array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
           [ 1.,  1.,  1.,  1.],
           [ 1.,  1.,  1.,  1.]])
    

    2. SciPy

    科学计算(插值、积分、优化和图像处理)

    from scipy import linalg
    arr = np.array([[1,2], [3, 4]])
    linalg ...
    Tagged as : 数据分析
  7. Windows下使用Apache+mod_wsgi部署Django

    这个总结是在原来笔记里修改而来。

    1、环境

    • django 1.8.2
    • python 3.4 32位
    • apache 2.4.12 32位
    • 一个可以使用的django project( https://github.com/liulixiang1988/python_study_case/tree/master/django)

    2、安装apache 32位

    可以在这里下载(http://www.apachelounge.com/download/) 注意,我们必须在这个网站上下载apache才能运行后面的mod_wsgi 这时,需要注意我们还必须下载对应的分发环境,如果下载的是apache 2.4 vc14 windows binaries,则必须下载VC14 vcredist_x64/86 ...

    Tagged as : python Django 部署
  8. Flask笔记-01 基本应用框架

    1. 初始化

    from flask import Flask
    
    app = Flask(__name__)
    

    __name__的作用是用来给Flask来判断应用的根路径的。

    2. 路由和视图函数

    @app.route('/')
    def hello_world():
        return 'Hello World!'
    

    如果要给路由添加参数,可以这样:

    
    

    其中<name>就是参数,如果你想给参数加上类型,可以使用/user/<int:id>,Flask支持在路由中使用int, floatpath等类型。path是字符串,但是并不把/当作分隔符,而是把它看作动态组成的一部分。

    3. 启动服务器

    Flask包含了一个小型的开发服务器,启动它:

    if __name__ == '__main__':
        app.run ...
    Tagged as : Flask Flask笔记

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