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没有什么内存问题,是一行Python代码解决不了的

内存不足是项目开发过程中经常碰到的问题,我和我的团队在之前的一个项目中也遇到了这个问题,我们的项目需要存储和处理一个相当大的动态列表,测试人员经常向我抱怨内存不足。但是最终,我们通过添加一行简单的代码解决了这个问题。 结果如图所示: 我将在下面解释它的工作原理。 举一个简单的“learning”示例 - 创建一个DataItem类,在其中定义一些个人信息属性,例如姓名,年龄和地址。 class DataItem(object): def __init__(self, name, age, address): self.name = name self.age = age self.address = address 小测试——这样一个对象会占用多少内存? 首先让我们尝试下面这种测试方案: d1 =

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Python数据可视化:2018年北上广深空气质量分析

就在这周偶然看到一个学弟吐槽天津的空气,不禁想起那段厚德载雾,自强不吸的日子。 无图无真相,下图为证。 左边的图是去年2月份的时候,这样的空气真的难得一见! 右边的是吐槽以及我个人第一次买口罩!!! 口罩用的还行,因为那个时候做课设,经常要两个校区跑,基本上空气不好我就会带上。 题目好像是有关液压及气压的传动系统,手画A0图... 这应该是快两年前的事了,时光飞逝呐。 所以这回先对2017年天津的空气质量情况进行分析,然后再是北上广深。 / 01 / 网页分析 网站没有反爬,所以直接抓取信息就好了。 看见没有,妥妥的严重污染,2016年12月份买的口罩派上用场啦! 这里简单给大家科普一下有关AQI,PM2.5的知识。 又是重操旧业,我的PPT水平还是很水呢~ / 02 / 数据获取 获取代码如下所示。 import time import requests from bs4 import BeautifulSoup headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in range(1, 13): time.sleep(5) # 把1转换为01 url = 'http://www.tianqihoubao.com/aqi/tianjin-2017' + str("%02d" % i) + '.html' response = requests.get(url=url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') tr = soup.find_all('tr') # 去除标签栏 for j in tr[1:]: td = j.find_all('td') Date = td[0].get_text().strip() Quality_grade = td[1].get_text().strip() AQI = td[2].get_text().strip() AQI_rank = td[3].get_text().strip() PM = td[4].get_text() with open('air_tianjin_2017.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(Date + ',' + Quality_grade + ',' + AQI + ',' + AQI_rank + ',' + PM + '\n') 成功获取数据。 / 03 / 天津 同样不上源码,这里有必要说一波,因为我觉得源码放上去排版就不好看了... 其次我要秉承以前混迹P圈(PPT)得到的优良传统,热爱分享,百度云盘你值得拥有。 所以公众号回复天气。即可获取全部可视化源码及相关文件。 以前天天去下载PPT大神的大作,然后观摩,可惜的是PPT水平还是那么菜~ 01 AQI全年走势图 92.5是年均AQI值,从上面科普知识里可以知道,2017年天津整体空气质量只能是「良」中的下下等水平,与轻度污染近在咫尺。 02 AQI月均走势图 从月均的走势图就能看出,1月的空气质量最差,8月的空气质量最好,当也并不是有多好,充其量也就是个「良」! 03 AQI季度箱形图 箱形图,显示一组数据分散情况资料的统计图。 数据里有最大值、最小值、中位数和两个四分位数。 这里可以看出,2017年天津的季度AQI均值差距不是很大。 但是一、二、四季度有明显的波动,空气质量有时会变得很差。 04 PM2.5全年走势图 59.87是年均PM2.5值,已经远超过国家二级标准限值35了。 其实天津给我留下的印象就是天气经常灰蒙蒙,时常还会变点颜色,比如黄色~ 一年下不了几次雨,及其干燥。所以那个最低值11,我猜那时候估计是刮大风。 05 PM2.5月均走势图 和AQI的走势差不多,同样是1月最高,8月最低。 06 PM2.5季度箱形图 说实话,看了这个图,我不知道天津的「大哥」及「姐姐」们是如何做到自强不吸的。 基本上四个季度都超标了,一年不超标的估计也就那么几次。 07 PM2.5指数日历图 日均PM2.5国家二级标准为75,从上面的热力图看,基本上轻度污染过半了。 另外一月还是重灾区,天色黄黄的... 其实每逢雾霾,基本上就是待宿舍了。而且1月份是考试月,刚好窝宿舍预习课本~ 08 天津全年空气质量情况 「良」和「轻度污染」占了大头,「优」只能在角落里瑟瑟发抖,足以说明空气之差。 不过该上课还是要上课,谁叫那时宿舍和教室离得近(走过去5分钟不到)。 / 04 / 北上广深 01 北上广深AQI全年走势图 北京月均AQI最低也就50左右,看来今年全年差不多都在「优」以下了。 不过相比前几年,京津冀空气已经好了不少(政策),真的。 上海和广州差不多,深圳与北京算是鲜明对比。 02 北上广深PM2.5全年走势图 北京一如既往的高调。 03 北上广深全年空气质量情况 深圳几乎都是「优」和「良」,上海和广州和上面说的一样,北京的「优」已经不少了。 那么你所在的城市空气质量又是如何? 原文发布时间为:2018-11-22 本文作者:法纳斯特 本文来自云栖社区合作伙伴“CDA数据分析师”,了解相关信息可以关注“CDA数据分析师”。

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机器学习教父Tom Mitchell:不是人人都该学Python,而要让AI理解人

卡内基梅隆大学(CMU)的机器学习系是全球高校里的第一个专门的机器学习系,其创始人Tom Mitchell 教授参与写作了1983年出版的经典教材《机器学习:一种人工智能方法》,其中的一些思想即使在今天看来,也依然深刻而历久弥新。 被誉为“机器学习教父”的Mitchell教授,专为新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰会撰写了演讲报告《人工智能与互联的未来》,探讨峰会主题“万物互联,人机共生”。 Mitchell 教授告诉新智元,在他长达30多年的职业生涯中,机器学习技术的产业化发展,是令他印象最为深刻的一个变化。从上世纪八九十年代开始,再到如今的深度学习,机器学习技术转变为越来越多的应用,走进人们的生活。 “未来,我们可以拥有像手机一样的电灯,”Mitchell教授兴奋地说:“在餐厅里的灯泡可以观测客户是否需要点餐或结账,而医

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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