随笔分类 - 开发 / python
python技术栈
摘要：Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。 下载地址:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.htmlAnaconda具有如下特点：▪ 开源▪ 安装过程简单▪ 高性能使用Python和R...
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摘要：模块提供了一系列对文件和文件集合的高阶操作。 特别是提供了一些支持文件拷贝和删除的函数提示：即便是高阶文件拷贝函数 (shutil.copy(), shutil.copy2()) 也无法拷贝所有的文件元数据。在 POSIX 平台上，这意味着将丢失文件所有者和组以及 ACL 数据。 在 Mac OS 上，资源钩子和其他元数据不被使用。 这意味着将丢失这些资源并且文件类型和创建者代码将不正确。 在 W...
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摘要：什么是生成器generator？ PYTHON中生成器可以简单的理解为就是迭代器，跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。生成器构建 1. 通过生成器函数 2. 通过生成器推导式 3. python...
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摘要：列表推导式分为两种模式： 1.循环模式：[变量(加工的变量) for 变量 in iterable] 2.筛选模式: [变量(加工的变量) for 变量 in iterable if 条件]1、循环模式>>> a = [i for i in range(1,11) ] >>> a [1, 2, 3,
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摘要：python解释器开始执行之后, 就会在内存中开辟一个空间, 每当遇到一个变量的时候, 就把变量名和值之间的关系记录下来, 但是当遇到函数定义的时候, 解释器只是把函数名读入内存, 表示这个函数存在了, 至于函数内部的变量和逻辑, 解释器并不关心. 也就是说一开始的时候函数只是加载进来, 仅此而已, 只有当函数被调用和访问的时候, 解释器才会根据函数内部声明的变量来进行开辟变量的内部空...
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摘要：set是python基础数据类型，容器型(数组、字典、元组)。它要求它里面的元素是不可变(可哈希)的数据类型(int、str、bool等),但是本身又是可变的数据类型。集合是无序的 集合的作用: 列表去重 关系测试: 交集，并集，差集创建1、第一种s1=set() #创建一个空集合2、第二种s2={11,22,33,...
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摘要：这里的defaultdict(function_factory)构建的是一个类似dictionary的对象，其中keys的值，自行确定赋值，但是values的类型，是function_factory的类实例，而且具有默认值。使用list作第一个参数，可以很容易将键-值对序列转换为列表字典。 1 import collections 2 s = [('yellow', 1), ('...
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摘要：安装supervisor [root@ipv6-api ~]# pip3 install supervisor 生成配置文件 [root@ipv6-api ~]#echo_supervisord_conf > /etc/supervisord.conf 增加如下配置 [include]files =
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摘要：1概念： a层级 1 1 1 1 1 1 1 1 1 b深度和广度层级 11111111111 先处理第一层然后在爬下一层的就是广度优先，从第一排第一个到m这样就是深度优先 11111111111 m111111111 实现的方法： 队列：入 [1,2,3,4,5,6]出 1 会先出 广度优先 栈：
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摘要：现在很多项目用python2完成的，很多情况下2和3是同时存在的 大多人都是先安装了python2 安装python3： 下一步： 然后安装完成以后，去cmd控制台输入python看看安装成功了吗(用管理员打开命令行) 安装完成后增加python2的环境变量 但这个时候，python冲突了，所以我们
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摘要：一 HTTP概述 HTTP（hypertext transport protocol），即超文本传输协议。这个协议详细规定了浏览器和万维网服务器之间互相通信的规则。 HTTP就是一个通信规则，通信规则规定了客户端发送给服务器的内容格式，也规定了服务器发送给客户端的内容格式。其实我们要学习的就是这个两
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摘要：常量是指一旦初始化后就不能修改的固定值。c++中使用const保留字指定常量，而python并没有定义常量的保留字。但是python是一门功能强大的语言，可以自己定义一个常量类来实现常量的功能。 const.py 调用 test.py，这样就可以使用 了，这个值不能更改
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摘要：pcapy模块 安装 yum install -y epel-release yum install -y pip gcc gcc-c++ libpcap-devel python-devel pip install pcapy import pcapy as pcreader = pc.open_
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摘要：xml是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议，跟json差不多，但json使用起来更简单，不过，古时候，在json还没诞生的黑暗年代，大家只能选择用xml呀，至今很多传统公司如金融行业的很多系统的接口还主要是xml。 python有三种方法解析XML，SAX，DOM，以及ElementTree
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摘要：简单例子： 1 #自定义验证类 2 class Check_form1(forms.Form): 3 #user就是要验证的字段,这里对应前端name <input type='text' name=user> 4 user = fields.CharField() 5 pwd = fields.C
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摘要：Python通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。 gevent是第三方库，通过greenlet实现协程，其基本思想是： 当一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成
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摘要：术语 要使用 with 语句，首先要明白上下文管理器这一概念。有了上下文管理器，with 语句才能工作。 下面是一组与上下文管理器和with 语句有关的概念。 上下文管理协议（Context Management Protocol）：包含方法 __enter__() 和 __exit__()，支持
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摘要：multiprocessing是python的多进程管理包，和threading.Thread类似。直接从侧面用subprocesses替换线程使用GIL的方式，由于这一点，multiprocessing模块可以让程序员在给定的机器上充分的利用CPU。 在multiprocessing中，通过创建P
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摘要：queue模块 Queue 就是对队列，它是线程安全的。线程之间不会有征用的问题 import queue q = queue.Queue(maxsize=0) # 构造一个先进显出队列，maxsize指定队列长度，为0 时，表示队列长度无限制。q.join() # 等到队列为kong的时候，在执行
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摘要：多进程和多线程选择 一般来说IO密集型用线程(python中线程无法夸cpu执行，i在IO操作只会少许占用cpu，线程安全)，计算密集型用多进程(多进程可以跑在不同cpu上)。线程带GIL锁，同时操作IO时候只有一个可以成功操作。 多进程和线程开多少合适？ 理论上多进程个数可以等于cpu核数，线程数
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