Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。threading基于Java的线程模型设计。锁（Lock）和条件变量（Condition）在Java中是对象的基本行为（每一个对象都自带了锁和条件变量），而在Python中则是独立的对象。start_new_thread()要求一定要有前两个参数。所以，就算我们想要运行的函数不要参数，我们也要传一个空的元组。test_thread.py#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importthreadimporttimefromtimeimportsleep,ctimetest_list=[5,8]deff1():print'startf1at:',ctime()sleep(5)print'f1doneat:',ctime()deff2():print'startf1at:',ctime()sleep(3)print'f1doneat:',ctime()defmain():print"start:",ctime()th...

大数据的定义大数据(bigdata)，指无法在定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是个笼统的概念暂未发现和准确的定义。大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。大数据与机器学习两者是互相促进，相依相存的关系。机器学习与大数据紧密联系。但是，必须清醒的认识到，大数据并不等同于机器学习，同理，机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算，内存数据库，多维分析等等多种技术。单从分析方法来看，大数据也包含以下四种分析方法：1.大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想。2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。4.查询分析：经典代表是NoSQ...

　每种编程语言必然有其优点和缺点，这也决定了它有适合的应用场景和不适合的应用场景。现代软件行业，想一门编程语言包打天下是不现实的。这中现状也造成了一种现象，一个程序员往往要掌握多种编程语言。　　学习任何一门编程语言，都会面临的第一个问题都是：如何学习 XX 语言?　　我不想说什么多看、多学、多写、多练之类的废话。世上事有难易乎?无他，唯手熟尔。谁不知道熟能生巧的道理?　　我觉得有必要谈谈的是：如何由浅入深的学习一门编程语言?学习所有编程语言有没有一个相对统一的学习方法?　　曾几何时，当我还是一名小菜鸟时，总是叹服那些大神掌握多门编程语言。后来，在多年编程工作和学习中，我陆陆续续也接触过不少编程语言：C、C++、Java、C#、Javascript、shell 等等。每次学习一门新的编程语言，掌握程度或深或浅，但是学习的曲线却大抵相似。　　下面，我按照个人的学习经验总结一下，学习编程语言的基本步骤。　　学习编程语言的步骤　　基本语法　　首先当然是了解语言的最基本语法。　　控制台输出，如 C 的 printf，Java ...