在这个教材中,我们假定你已经安装了Scrapy。假如你没有安装,你可以参考这个安装指南。我们将会用开放目录项目(dmoz)作为我们例子去抓取。这个教材将会带你走过下面这几个方面:创造一个新的Scrapy项目定义您将提取的Item编写一个蜘蛛去抓取网站并提取Items。编写一个ItemPipeline用来存储提出出来的ItemsScrapy由Python写成。假如你刚刚接触Python这门语言,你可能想要了解这门语言起,怎么最好的利用这门语言。假如你已经熟悉
系统 2019-09-27 17:49:18 1790
一.lamda匿名函数为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数#计算n的n次方deffunc(n):returnn**nprint(func(10))f=lambdan:n**nprint(f(10))lambda表示的是匿名函数.不需要用def来声明,一句话就可以声明出一个函数语法:函数名=lambda参数:返回值注意:1.函数的参数可以有多个.多个参数之间用逗号隔开2.匿名函数不管多复杂.只能写一行,且逻辑结束后直接返回数据3.返回值和正常的函数一样,
系统 2019-09-27 17:49:16 1790
#同时修改好几个word文档，转换特定的内容importreimportdocxdoc1=docx.Document('example.docx')spam=['后勤','技术','行政']forjinspam:doc2=docx.Document()foriinrange(0,len(doc1.paragraphs)):c=re.sub('销售',j,doc1.paragraphs[i].text)#第一个参数表示匹配的项，第二个参数表示要替换成的内容，
系统 2019-09-27 17:49:15 1790
背景在写代码过程中，如果有频繁重复性的编码操作，或者可以Reuse的各类代码，可以通过Python写一个脚本，自动生成这类代码，就不用每次手写、或者copy了。比如新建固定的代码框架、添加一些既定的软件逻辑，通讯协议、消息模板等等，再编写一套代码时，或者一个Function时，每次使通过脚本一键生成代码，就不需要每次都写一遍了，同时可以把相关软件逻辑放进去，也能避免出错。脚本代码Demo_CodeGenerator.py具体详细代码去掉了，大家想生成什么样
系统 2019-09-27 17:49:10 1790
1.遍历一个文件夹apks='C:\\xxx'filenames=os.listdir(apks)forfilenameinfilesnames:#此处遍历出来的非完整路径，只是文件名字do_something(apks+"\\"+filename)#绝对路径需要拼接处理2.判断一个文件或文件夹是否存在importosos.path.exists(test_file.txt)3.string转dict,dict转string#string转dict，使用e
系统 2019-09-27 17:48:45 1790
如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处，下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系，希望你会有所收获，以下就是这篇文章的介绍。random.random()用于生成用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a>b，则生成随机数n:a<=n<=b。如果a<=n<=a。printrandom.uniform(10,20)printrandom.
系统 2019-09-27 17:48:33 1790
通常来说，Python的变量/数据类型非常多，但是它是不需要用户指定的，因为有些是根据部份系统函数生成，另外一些是自动根据变量的值识别的，这些数据类型常量在classtypes定义，所以使用时需要importtypes如：复制代码代码如下:importtypesa=[1,2,3]iftype(a)istypes.ListType:printaelse:print'notlist'Python的具体变量/数据类型如下：NoneTypeNone类型TypeTy
系统 2019-09-27 17:48:24 1790
最近被多线程给坑了下，没意识到类变量在多线程下是共享的，还有一个就是没意识到内存释放问题，导致越累越大1.python类变量在多线程情况下的是共享的2.python类变量在多线程情况下的释放是不完全的3.python类变量在多线程情况下没释放的那部分内存是可以重复利用的importthreadingimporttimeclassTest:cache={}@classmethoddefget_value(self,key):value=Test.cache.
系统 2019-09-27 17:48:22 1790
Python迭代器与生成器实例详解一、如何实现可迭代对象和迭代器对象1.由可迭代对象得到迭代器对象例如l就是可迭代对象，iter(l)是迭代器对象In[1]:l=[1,2,3,4]In[2]:l.__iter__Out[2]:In[3]:t=iter(l)In[4]:t.next()Out[4]:1In[5]:t.next()Out[5]:2In[6]:t.next()Out[6]:3In[7]:t.next()Out[7]:4In[8]:t.next()
系统 2019-09-27 17:48:18 1790
因为GAE在国内访问不便，所以平时有一些小应用，我都会放在SAE上面，虽然SAE还有很多缺陷，但算是上手比较容易的一个了，最起码文档写的不错。开发SAE上的应用，我一般都用Flask，SAE预装了Flask，所以你可以直接用，但我们难免会用一些没有预装的库。如果是在以前，可能需要自己将package挨个copy到应用目录中，然后手动加载，现在嘛，不需要那么麻烦了，SAE有个非常不错的解决方案，见《安装依赖的第三方包》你可以使用saecloud来代替pip安
系统 2019-09-27 17:48:13 1790
