Python网络编程(http协议,IO多路复用、select内核监听)
from socket import * # 接收请求 # 查看请求 # 返回客户端段请求内容 def handleClient(connfd): request = connfd.recv(4096) # print("***********") # print(request) # print("************") # 按照行切割请求 request_lines = request.splitlines() for line in request_lines: print(line.decode()) try: f = open('index.html') except IOError:
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推荐一款团队协作软件---confluence
最近发现一款非常好的团队协作软件--confluence,它可以做技术博客,发送文章,下面评论,点赞.也可以作为公司内部的团队协作软件,在线编辑word,execel,ppt等。这个功能与腾讯的在线编辑word,execel类似。但是它的功能更强大。 环境准备 ◦CentOS 6.5 ◦java jdk 1.8 ◦mysql-server 5.6 ◦confluence 5.6.6 当然也有windows版本(可以自己玩),企业的话最好还是放在服务器当中稳定 下载confiluence及其破解包 confluence有很多版本,我们可以直接通过如下连接进行查看confluence下载地址 image.png 通过上图,我们可以看出confluence对于windows和linux平台每一个版本有多种安装包, 在此我们选择的是bin方式。除此之外,我们也可以看到目前confluence最新版本是6.0.1。 下载confluence5.6.6 curl -o atlassian-confluence-5.6.6-x64.binconfluence破解包 创建数据库 在安装confluen...
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python实战,中文自然语言处理,应用jieba库来统计文本词频
模块介绍 安装:pip install jieba 即可 jieba库,主要用于中文文本内容的分词,它有3种分词方法: 1. 精确模式, 试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 2. 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义; 3. 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再词切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。 我们用个小例子演示下 这上面的小例子中我们看到了一个问题,如果我们只是简简单单的将所有词切分出来,然后去统计它们出现的次数,那么你会发现,其中的“是”,“的”等等词语以及各种标点符号是出现频率最高的,那么这里有2种方式,1是直接去掉长度为1的所有词语,比如上面所说的“是”,“的”或者标点符号等等,还有一种呢,是用到了TF-IDF技术 TF-IDF (term frequency-inverse document frequency)是一种用于信息检索(information retrieval)与文本挖掘(text mining)的常用加权技术,比较容易理解的一个应用场景是当我们手头有一些文章时或者微博评论,我们希望计算机能够自动地进行...
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