命令行方式运行Python脚本在这个章节中，我们将写一些简单的数据库管理脚本。在此之前让我们来复习一下如何通过命令行方式执行Python脚本.如果Linux或者OSX的操作系统，需要有执行脚本的权限。例如：chmoda+xscript.py该脚本有个指向使用解释器的命令行。再脚本赋予执行权限后就可以通过命令行执行，就像这样：likethis:./script.py然而，在Windows系统上这样做是不行的，你必须提供Python解释器作为必选参数，如：复制
系统 2019-09-27 17:45:52 1728
创建一个软件包（package）似乎已经足够简单了，也就是在文件目录下搜集一些模块，再加上一个__init__.py文件，对吧？我们很容易看出来，随着时间的推移，通过对软件包的越来越多的修改，一个设计很差的软件包可能会出现循环依赖问题，或是可能变得不可移植和不可靠。1.__init__.py仅为导入服务对于一个简单的软件包，你可能会忍不住把工具方法，工厂方法和异常处理都丢进__init__.py，千万别这样！一个结构良好的__init__.py文件，仅为一
系统 2019-09-27 17:45:42 1728
目录首先我们来安装Python，Python3.5+以上即可1、首先进入网站下载：点击打开链接（或自己输入网址https://www.python.org/downloads/），进入之后如下图，选择图中红色圈中区域进行下载。2、下载完成后如下图所示3、双击exe文件进行安装，如下图，并按照圈中区域进行设置，切记要勾选打钩的框，然后再点击Customizeinstallation进入到下一步：4、对于上图中，可以通过Browse进行自定义安装路径，也可以直
系统 2019-09-27 17:45:34 1728
背景：有一个爬虫服务，需要定时从公开网站上拉取一些数据，为了避免被识别为爬虫（防爬虫的识别需要根据很多特征，时间仅仅是其中一个维度），需要在指定的时间内，随机生成一个时间爬取脚本是python写的，直接上代码...importloggingimporttracebackfromdatetimeimportdatetimefromapscheduler.schedulers.backgroundimportBackgroundSchedulerschedul
系统 2019-09-27 17:45:32 1728
在python的lib目录里有一个：this.py，它其实是隐藏着一首诗，源码如下：复制代码代码如下:s="""GurMrabsClguba,olGvzCrgrefOrnhgvshyvforggregunahtyl.Rkcyvpvgvforggregunavzcyvpvg.Fvzcyrvforggregunapbzcyrk.Pbzcyrkvforggregunapbzcyvpngrq.Syngvforggregunaarfgrq.Fcnefrvforggr
系统 2019-09-27 17:38:46 1728
python异常处理机制和java类似,采用try-except-finally的结构.try-except检测异常格式复制代码代码如下:try:try_statementexcept(ErrorType1,ErrorType2),e:handle_statementfinally:finally_statement实例复制代码代码如下:#!/usr/bin/pythontry:a=12b=0c=a/bexceptException,e:print"Exc
系统 2019-09-27 17:38:36 1728
在我以前介绍Python2.4特性的Blog中已经介绍过了decorator了，不过，那时是照猫画虎，现在再仔细描述一下它的使用。关于decorator的详细介绍在Python2.4中的What'snew中已经有介绍，大家可以看一下。如何调用decorator基本上调用decorator有两种形式第一种：复制代码代码如下:@Adeff():这种形式是decorator不带参数的写法。最终Python会处理为：复制代码代码如下:f=A(f)还可以扩展成：复制
系统 2019-09-27 17:38:31 1728
你知道吗？实际上Python早在20世纪90年代初就已经诞生，可是火爆时间却并不长，就小编本人来说，也是前几年才了解到它。据统计,目前Python开发人员的薪资待遇为10K以上,这样的诱惑很难让人拒绝，所以这几年使得许多人纷纷学习Python。Python是一种解释型脚本语言，注重可读性和效率的语言,尤其是相较于Java,PHP以及C++这样的语言,它的这两个优势让其在开发者中大受欢迎,同时在运维领域也被大量运用到自动化运维场景中。如今使用到Python的
系统 2019-09-27 17:38:27 1728
如果直接对大文件对象调用read()方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。即通过yield。在用Python读一个两个多G的txt文本时，天真的直接用readlines方法，结果一运行内存就崩了。还好同事点拨了下，用yield方法，测试了下果然毫无压力。咎其原因，原来是readlines是把文本内容全部放于内存中，而yield则是类似于生成器。代码如下：defopen_txt(file_name):withope
系统 2019-09-27 17:38:24 1728
下面先给大家介绍下Python3执行系统命令并获取实时回显最近在改造一些打包的逻辑，原来在Windows下是基于批处理制作的，由于批处理用起来不是很方便，一些实时的计算基本无法胜任，所以转向Python3。但在以前脚本的基础上很多是需要调用系统命令的比如VS编译一个项目，我们需要获取实时的回显知道编译的结果和进度。所以就有了以下方法：@staticmethoddef__external_cmd(cmd,code="utf8"):print(cmd)proc
系统 2019-09-27 17:38:04 1728
