随笔分类 -  python

摘要:可以用来做后台任务,可以在django view中调用,当做异步任务 考核系统中要的 threading,用来异步考核结果和考核进度的统计 Python的多线程(threading)与多进程(multiprocessing ) 阅读全文
posted @ 2023-07-16 10:43 花生与酒 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)
摘要:加入是 1999/10/12出生 (20230505-19991012)/10000 239493/10000 =23.9493 ≒23 import datetime today = datetime.date.today() birth = 19991012 print ((int(today. 阅读全文
posted @ 2023-07-13 15:46 花生与酒 阅读(132) 评论(0) 推荐(0)
摘要:list和''.join ¶ l = [] for i in range(10000): l.append(str(i)) s = ''.join(l) 推导式法 s = ''.join(str(i) for i in range(10000)) 阅读全文
posted @ 2023-06-15 09:52 花生与酒 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要:在自己的开发机安装python3.9 参考:https://www.jb51.net/article/202175.htm 1、安装编译依赖项 1 sudo apt install -y wget build-essential libreadline-dev libncursesw5-dev li 阅读全文
posted @ 2022-08-01 17:15 花生与酒 阅读(828) 评论(0) 推荐(0)
摘要:virtualenv:Python虚拟环境管理工具。 是第三方package,Python3.3之前使用 venv:Python标准库内置的虚拟环境管理工具,是一个module。 Python 3.3加入,用法类似virtualenv,唯一不同的是创建虚拟环境的方式。pyton3.3之后有了venv 阅读全文
posted @ 2022-07-29 15:56 花生与酒 阅读(400) 评论(0) 推荐(0)
摘要:一、dict存入model instance data_dict是{}字典数值 # create instance of model m = MyModel(**data_dict) # don't forget to save to database! m.save()# create insta 阅读全文
posted @ 2021-07-23 12:07 花生与酒 阅读(411) 评论(0) 推荐(0)
摘要:How do I convert a Django QuerySet into list of dicts? https://stackoverflow.com/questions/7811556/how-do-i-convert-a-django-queryset-into-list-of-dic 阅读全文
posted @ 2020-10-09 16:24 花生与酒 阅读(299) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1. lambda Python使用lambda来创建匿名函数。 lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多。 lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。 lambda函数拥有自己的命名空间,且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的 阅读全文
posted @ 2020-09-27 11:34 花生与酒 阅读(994) 评论(0) 推荐(0)
摘要:https://exceptionshub.com/python-code-to-remove-html-tags-from-a-string-duplicate.html https://stackoverflow.com/questions/9662346/python-code-to-remo 阅读全文
posted @ 2020-09-11 14:27 花生与酒 阅读(951) 评论(0) 推荐(0)
摘要:创建app (添加到installed apps)python manage.py startapp test_worm依赖文件生成pip freeze > requirements.txt依赖文件安装pip install -r requirements.txt添加静态资源,在settings.p 阅读全文
posted @ 2020-07-22 10:11 花生与酒 阅读(241) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1、字符串前加 u 例:u"我是含有中文字符组成的字符串。" 作用:后面字符串以 Unicode 格式 进行编码,一般用在中文字符串前面,防止因为源码储存格式问题,导致再次使用时出现乱码。 2、字符串前加 r 例:r"\n\n\n\n” # 表示一个普通生字符串 \n\n\n\n,而不表示换行了。 阅读全文
posted @ 2020-05-25 16:01 花生与酒 阅读(1300) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1、json.dumps() json.dumps()用于将dict类型的数据转成str,因为如果直接将dict类型的数据写入json文件中会发生报错,因此在将数据写入时需要用到该函数。 import json name_emb = {'a':'1111','b':'2222','c':'3333' 阅读全文
posted @ 2020-05-25 15:54 花生与酒 阅读(459) 评论(0) 推荐(0)
摘要:一 下载 https://pypi.org/project/Django/#files 一般.gz源码格式安装不会有太大问题。 二、 解压 tar -xzvf xxx.tar.gz cd xxxxx 安装 python setup.py install 阅读全文
posted @ 2020-05-21 17:25 花生与酒 阅读(281) 评论(0) 推荐(0)
摘要:参考: https://blog.csdn.net/alvine008/article/details/43410079 https://www.xncoding.com/2015/12/01/python/iterable.html 一、迭代器iterables >>> mylist1 = [1, 阅读全文
posted @ 2020-04-16 13:48 花生与酒 阅读(161) 评论(0) 推荐(0)
摘要:import xlwt workbook = xlwt.Workbook() worksheet = workbook.add_sheet('My sheet') # 合并第0行的第0列到第3列。 worksheet.write_merge(0, 0, 0, 3, 'First Merge') wo 阅读全文
posted @ 2020-04-10 15:36 花生与酒 阅读(4317) 评论(0) 推荐(1)
摘要:例1 最简单 def get_text(name): return "hello, {0}".format(name) def p_decorate(func): def func_wrapper(name): return "<p>{0}</p>".format(func(name)) retur 阅读全文
posted @ 2020-04-03 16:10 花生与酒 阅读(729) 评论(0) 推荐(0)
摘要:一、字典访问 dict = {"age":18,"weight":65} print(dict.get("age"))print(dict.get("height")) # 由于字典dict中没有height这个键,返回的是默认值None。 print(dict.get("height",0)) # 阅读全文
posted @ 2020-03-27 10:07 花生与酒 阅读(1082) 评论(0) 推荐(0)
摘要:一、lambda,if else, python的filter等只是 https://appdividend.com/2020/02/07/how-to-use-if-else-and-elif-in-lambda-functions-in-python/ 阅读全文
posted @ 2020-03-19 21:34 花生与酒 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)
摘要:'''str是以字节表示的文本,unicode是以字符表示的文本。您可以将文本从字节解码为Unicode,并使用某种编码将Unicode编码为字节。即:'''#str - > str(Unicode) - > str# encode:编码,编程不可识别的unicode# decode:解码, 恢复成 阅读全文
posted @ 2020-03-06 16:04 花生与酒 阅读(253) 评论(0) 推荐(0)
摘要:问题一:pl/sql工具查询导出问题 常识用pl/sql工具查询,导出, 特别慢,一千万条以上的数据,数据量超过了1G, 预计需要几个小时, 主要在pl/sql页面上显示时间太长。 有时候报错“结果集超过了最大长度100mb”, 可以通过plsql的设置:TOOLS-- PREFERENCES-WI 阅读全文
posted @ 2020-02-28 10:41 花生与酒 阅读(630) 评论(0) 推荐(0)