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  • Python实战编程

    万人学习 2019-02-27 16:12:30
    当你需要一门语法简单功能强悍的编程语言时,Python一定是开发者的首选,经过Google多年以来不断的完善,使得Python成为了今天世界上最流行的编程语言之一,同时由于各个开源技术爱好者的不断贡献,使得Python拥有了...
  • spark编程python实例

    万次阅读 2016-07-17 23:51:23
    spark编程python实例ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master=local[])1.pyspark在jupyter notebook中开发,测试,提交1.1.启动IPYTHON_OPTS=...

    spark编程python实例

    ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master=local[])

    1.pyspark在jupyter notebook中开发,测试,提交

    1.1.启动

    IPYTHON_OPTS="notebook" /opt/spark/bin/pyspark

    ubuntu-spark-python-notebook1
    下载应用,将应用下载为.py文件(默认notebook后缀是.ipynb)
    sparkcode-saveaspy

    在shell中提交应用

    wxl@wxl-pc:/opt/spark/bin$ spark-submit /bin/spark-submit /home/wxl/Downloads/pysparkdemo.py

    !sparkcode-spark-submit

    3.遇到的错误及解决

    ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master=local[*])
    d*

    3.1.错误

    ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master=local[*])
    d*

    ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master=local[*]) created by <module> at /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/IPython/utils/py3compat.py:288

    spark-python-error-scstop

    3.2.解决,成功运行

    在from之后添加

    try:
        sc.stop()
    except:
        pass
    sc=SparkContext('local[2]','First Spark App')

    这里写图片描述

    贴上错误解决方法来源StackOverFlow

    4.源码

    pysparkdemo.ipynb

    {
     "cells": [
      {
       "cell_type": "code",
       "execution_count": 1,
       "metadata": {
        "collapsed": true
       },
       "outputs": [],
       "source": [
        "from pyspark import SparkContext"
       ]
      },
      {
       "cell_type": "code",
       "execution_count": 2,
       "metadata": {
        "collapsed": true
       },
       "outputs": [],
       "source": [
        "try:\n",
        "    sc.stop()\n",
        "except:\n",
        "    pass\n",
        "sc=SparkContext('local[2]','First Spark App')"
       ]
      },
      {
       "cell_type": "code",
       "execution_count": 3,
       "metadata": {
        "collapsed": true
       },
       "outputs": [],
       "source": [
        "data = sc.textFile(\"data/UserPurchaseHistory.csv\").map(lambda line: line.split(\",\")).map(lambda record: (record[0], record[1], record[2]))"
       ]
      },
      {
       "cell_type": "code",
       "execution_count": 4,
       "metadata": {
        "collapsed": false,
        "scrolled": true
       },
       "outputs": [
        {
         "name": "stdout",
         "output_type": "stream",
         "text": [
          "Total purchases: 5\n"
         ]
        }
       ],
       "source": [
        "numPurchases = data.count()\n",
        "print \"Total purchases: %d\" % numPurchases"
       ]
      },
      {
       "cell_type": "code",
       "execution_count": null,
       "metadata": {
        "collapsed": true
       },
       "outputs": [],
       "source": []
      }
     ],
     "metadata": {
      "kernelspec": {
       "display_name": "Python 2",
       "language": "python",
       "name": "python2"
      },
      "language_info": {
       "codemirror_mode": {
        "name": "ipython",
        "version": 2
       },
       "file_extension": ".py",
       "mimetype": "text/x-python",
       "name": "python",
       "nbconvert_exporter": "python",
       "pygments_lexer": "ipython2",
       "version": "2.7.12"
      }
     },
     "nbformat": 4,
     "nbformat_minor": 0
    }

    pysparkdemo.py

    
    # coding: utf-8
    
    # In[1]:
    
    from pyspark import SparkContext
    
    
    # In[2]:
    
    try:
        sc.stop()
    except:
        pass
    sc=SparkContext('local[2]','First Spark App')
    
    
    # In[3]:
    
    data = sc.textFile("data/UserPurchaseHistory.csv").map(lambda line: line.split(",")).map(lambda record: (record[0], record[1], record[2]))
    
    
    # In[4]:
    
    numPurchases = data.count()
    print "Total purchases: %d" % numPurchases
    
    
    # In[ ]:
    
    展开全文
  • 今天小编主要给大家分享少儿编程python和C++哪个好,希望对你们有帮助!少儿编程python和C++哪个好1. Python孩子到了三、四年级,有了一定的Scratch基础之后,就可以接触到真正的编程语言。Python是这个阶段适合...

    家长可以说是对升学敏感的一个群体,像NOIP这样一条升学的小"捷径”,家长怎么会放过。今天小编主要给大家分享少儿编程学python和C++哪个好,希望对你们有帮助!

    少儿编程学python和C++哪个好

    1. Python

    孩子到了三、四年级,有了一定的Scratch基础之后,就可以接触到真正的编程语言。Python是这个阶段适合孩子使用的语言编程。

    对于不懂代码的人来说,Python和c++没什么区别,都是一行乱码。

    当一个孩子开始学习Python时,就已经算是是一个小程序员了,之所以拿Python作为孩子学习的门语言是有原因的。

    其实我们可以这么理解,任何一种语言都可以说是翻译器,只不过有些翻译器是一个句子一个句子的翻译,有些翻译器是根据文章分成几个部分翻译的。

    比如诗句:落霞与孤鹜齐飞,秋水共长天一色。

    前者翻译成:夕阳的晚霞令人沉醉,几只海鸥翱翔在天空。

    后者翻译成:落霞与孤鹜齐飞,秋水共长天一色。

    对于读者(电脑)来说,后者更容易理解;但是对于作者(编写代码的人)来说,肯定是前者比较好写。

    因此,在这个阶段,仍然有必要给孩子掌握一门稍稍基础一点的语言,为他后面的一步路做铺垫。

    2.C++

    一位在科技公司软件部任职的的家长,跟我这么形容C++和Python,他说:

    Python就像C++的后代,继承了祖宗的许多遗产。

    程序先辈们在C++的基础上创造了Python,为了让代码更好写,先辈们在C++的基础上做了许多改动。

    但C++才是更底层、更原始的代码方式。越是原始、未雕琢的东西,改造的可能性越高。

    但不管怎么样,C++将成为NOIP的参赛语言,因此,无论是功利性的"唯竞赛论”还是非功利性的学习编程,C++都是少儿编程的语言。

    以翻译器为例,电脑理解的C++,是整段理解,这样运行的程序速度更快(虽然只快肉眼不可见的速度)。可以说,一定程度上,C++难度更高,也更。

    在这个阶段,家长需要开始接触,了解,并准备自主招生了。我认识很多家长,很清楚孩子有自主招生的实力,但由于家长信息的缺乏,白白失去了自主报名的黄金时代,这些家长很可惜,也不在少数。

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  • 在线编程Python网站,亲测好用

    千次阅读 2020-05-11 18:19:13
    在线编程Python网站,亲测好用!!! 可能网站有点慢,但是非常好用https://www.onlinegdb.com/online_python_interpreter 在线编程Python网站,点击链接跳转

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  • 扇贝编程结业感悟我在扇贝编程Python学习完毕结业啦,有如下感悟,与大家分享。首先肯定这是正确的选择,收获满满的,最大的收获是,明确了编程技能几大部分,以及学习的先后顺序,路径的入口在哪里,这些选择性...

    . 扇贝编程结业感悟

    我在扇贝编程Python学习完毕结业啦,有如下感悟,与大家分享。

    首先肯定这是正确的选择,收获满满的,最大的收获是,明确了编程技能几大部分,以及学习的先后顺序,路径的入口在哪里,这些选择性困惑的问题,得以消除——这就是扇贝编程班的收获。如果你以为,学习班结业,就能够以此求职挣钱,那只能是痴人说梦!正如一个从未到过南京的人,跟旅游团在南京游览了中山陵,玄武湖,夫子庙之后,就认为可以以南京导游为职业生涯,挣钱养家了,这未免太天真滑稽了吧?

    作为软件工程来说,编程由四大板块构成,即拆分、抽象为模型、按照流程填写代码、调试,下面分述如下:

    1、把现实中的问题拆分为若干个小问题;例如装修房子,就可以拆分为水电燃气改造系统,门窗改造系统,厨房卫生间吊顶系统,网络线电话线闭路电视线的弱电系统,地板(瓷砖)的地面系统……等等,系统拆分得越简单,才能更好地执行。

    2、接下来,把每个小系统抽象为数学模型,即计算机可以理解与执行的流程图。

    3、按照上面流程图,充填编程语言。理论上来说,编程语言可以是Python,也可以是JAVA,C++,PHP……这些语言的任何一种都可以。只不过是Python是最简单,最好学,的一种编程语言。既然是初学者,当然要选择这个最简单的了,有了简单的限制条件,Python就是唯一的选择了。

    4、编写好程序代码后,必须经过实践检验,这就是调试,在实践中,排除错误(debug的含义,就是去掉臭虫,排除地雷)使得我们编写的程序达到预期目的。

    这四个步骤是正常工作的流程,其中最困难的是第二步骤,抽象为数学模型,它需要你熟练第三步,第四步之后,才能逐步入道。但作为学习历程来说,开始点只能是第三步,即从Python语言开始,这是因为第一第二步骤都是以Python语言能够干什么事情为基础的,不熟练掌握Python,第一步与第二步,简直就是无法下手。至于第四步骤,那当然是编写好了,才能够调试,所以第三步,编写程序语句是前提呀!

    ……这样学习Python语言,理所当然地成为我们进入编程世界的唯一入口点。

    至于第一与第二步骤,只有在你熟悉Python语言之后,不断地做习题,观摩老师的思路,反复多次之后,才能逐步变为自己的本领,单独依靠老师的讲解,你是学不会的,它靠的是反复实践后的悟性,当然老师的提示与引导也功不可没,这里没有捷径。

    ……孰读唐诗三百首,不会作诗也会吟——通过反复的模仿,最后到达娴熟地步,学习诗词如此,学习编程也是如此,其内含的逻辑是一样的。

    40年前,有一种职业《打字员》,现在古稀老人在手机上打字如飞;30年前,有一种职业《汽车司机》,现在,自己开车旅游是很普通事情;现在有一种职业《程序员》,10年后,你不会编程就是个残疾人,……时代发展得太快了,你不紧跟,必然被边缘化,就如同40年前的你,只具有《打字员》的资格证书,而又不想学习新技能的话,那么只能被时代碾压………

    《明日复明日,明日何其多;吾生待明日,万事成蹉跎》,千里之路,始于足下。如果你不想被时代碾压,今天的你,就应该学习编程,编程的入口是Python,Python的入口是扇贝编程。——这就是我的结业感悟!希望能够对你有所启迪。

    展开全文
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