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Python文件和目录操作详解

一、文件的打开和创建1、打开复制代码代码如下:open(file,mode):>>>fo=open('test.txt','r')>>>fo.read()'hello\n'>>>fo.close()file(file,mode):>>>f=file('test.txt','r')>>>f.read()'hello\n'>>>f.close()mode可取值:2、创建用w/w+/a/a+模式打开即可。二、文件的读取1、String=FileObject.re

系统 2019-09-27 17:52:20 1782

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python内存动态分配过程详解

一、前言大多数编译型语言,变量在使用前必须先声明,其中C语言更加苛刻:变量声明必须位于代码块最开始,且在任何其他语句之前。其他语言,想C++和java,允许“随时随地”声明变量,比如,变量声明可以在代码块的中间,不过仍然必须在变量被使用前声明变量的名字和类型。在Python中,无序此类显式变量声明语句,变量在第一次被赋值时自动声明。和其他大多数语言一样,变量只有被创建和赋值后才能被使用。#变量未声明>>>xTraceback(mostrecentcalll

系统 2019-09-27 17:52:14 1782

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python email smtplib模块发送邮件代码实例

本例使用QQ邮箱测试,需要打开QQ邮箱的smtp协议,获取授权码代码内容如下:#!/usr/bin/envpython#_*_coding:utf-8_*___author__='junxi'importsmtplibfromemail.mime.textimportMIMEText#文本模式#msg=MIMEText('sendbypython...','plain','utf-8')#html格式msg=MIMEText('Hello'+'sendby

系统 2019-09-27 17:51:26 1782

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详解Python打包分发工具setuptools

Python打包分发工具setuptools:曾经Python的分发工具是distutils,但它无法定义包之间的依赖关系。setuptools则是它的增强版,能帮助我们更好的创建和分发Python包,尤其是具有复杂依赖关系的包。其通过添加一个基本的依赖系统以及许多相关功能,弥补了该缺陷。他还提供了自动包查询程序,用来自动获取包之间的依赖关系,并完成这些包的安装,大大降低了安装各种包的难度,使之更加方便,将程序打包以后可以可以安装到自己的虚拟环境中,也可以

系统 2019-09-27 17:50:39 1782

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在windows下使用python进行串口通讯的方法

Windows版本下的python并没有内置串口通讯的pyserial的库,所以需要自己下载。参照了网上的教程,有许多用的pip的安装方式,但是试了几个都没有用,所以想到用GitHub下载库文件,步骤分为:1.在Github下载python-serial的库https://github.com/pyserial/pyserial2.下载完成后解压压缩包,找到serial文件夹,并找到python的安装位置(右击IDLE,然后查看python安装位置)。我的

系统 2019-09-27 17:50:24 1782

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Python第一课

前言一个偶然的机会来到博客园,看到了vamei的博文,瞬间被大神言简意赅,深入浅出的Python快速课程所吸引,开始了一步一步的学习编程之路。同时也惊闻大神因抑郁症去世,真是天妒英才,感慨万千。有兴趣的可以看看大神生前的文章。https://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html第一课Python的优缺点以及干什么用的,想必大家都很了解。主要有:简单易学,功能强大,可移植性强等,是人工智能

系统 2019-09-27 17:49:55 1782

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Python学习日记(三十二) hmac检验客户端的合法性和

Hmac模块其实这个模块类似hashlib模块,它能将一些重要的信息通过算法加密成密文,让信息更具有安全性。关于hmac加密算法的了解:它的全名是哈希运算消息认证码(Hash-basedMessageAuthenticationCode),HMAC利用hash算法,以一个消息M和一个秘钥K作为输入,生成一个定长的消息摘要作为输出。HMAC算法利用已有的hash函数,关键问题是如何使用秘钥。使用importhmac#这个模块和hashlib机制很相似h=hm

系统 2019-09-27 17:49:28 1782

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python基础之函数的返回值(5)

函数的返回值函数执行完毕之后可以得到一个结果,该结果可以被接受或者使用函数划分为两大类:执行过程函数:函数执行之后没有任何结果可以在函数之外接收到(没有return语句的函数)#执行过程函数res=print("你好")print(res)#结果是None-空值具有返回值的函数:函数执行之后可以返回一个结果到函数之外被接收或者使用(具有return语句)#具有返回值的函数res=id(1)print(res)return:返回的意思#自己写具有返回值的函数

系统 2019-09-27 17:49:20 1782

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Python datetime包函数简单介绍

一、datetime包(上接连载7内容)1.函数:datetime(1)用法:输入一个日期,来返回一个datetime类​(2)格式:datetime.datetime(年,月,日,hour=,minute=,second=)其中hour,minute,second可选(3)附加类方法:today():返回本地当前时间now():返回本地当前时间utcnow():返回本地当前时间fromtimestamp(时间戳):返回时间戳的本地时间dt=datetim

系统 2019-09-27 17:45:55 1782

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python利用itertools生成密码字典并多线程撞库破解rar密码

脚本功能:利用itertools生成密码字典(迭代器形式)多线程并发从密码字典中取出密码进行验证验证成功后把密码写入文件中保存#!/usr/bin/envpython#-*-coding:UTF-8-*-#Author:Leslie-ximportitertoolsasitsimportthreadingimportrarfileimportoswords='0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'#涉及到生成密码的参数f

系统 2019-09-27 17:45:48 1782

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Python while 循环使用的简单实例

while循环是在Python中的循环结构之一。while循环继续,直到表达式变为假。表达的是一个逻辑表达式,必须返回一个true或false值,本文章向码农介绍Pythonwhile循环使用方法,需要的朋友可以看一下本文章。一个循环是一个结构,导致第一个程序要重复一定次数。重复不断循环的条件仍是如此。当条件变为假,循环结束和程序的控制传递给后面的语句循环。while循环:while循环是在Python中的循环结构之一。while循环继续,直到表达式变为假

系统 2019-09-27 17:38:18 1782

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Python中为feedparser设置超时时间避免堵塞

python有一个用于解析feed的模块:feedparser,feedparser解析各种feed是非常方便的,唯一比较恼火的是遇到一些badurl,经常会导致堵塞,因此需要为feedparser设置一个超时时间。可是feedparser并没有提供这个功能,只好采用其他方法了,具体办法请参看feedparser项目的issue221。其实也很简单,按照上面文档的说明developershavehadtheabilitytosetaglobaltimeou

系统 2019-09-27 17:56:01 1781

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python redis之连接池的原理

pythonredis之连接池的原理转载地址什么是连接池通常情况下,当我们需要做redis操作时,会创建一个连接,并基于这个连接进行redis操作,操作完成后,释放连接,一般情况下,这是没问题的,但当并发量比较高的时候,频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响于是,连接池就发挥作用了连接池的原理是,通过预先创建多个连接,当进行redis操作时,直接获取已经创建的连接进行操作,而且操作完成后,不会释放,用于后续的其他redis操作这样就达到了避免频繁的red

系统 2019-09-27 17:55:12 1781

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Python3 数据结构与算法

目录├─第1节数据结构和算法基础│├─01.算法引入││1-算法引入│││├─02.时间复杂度和大O表示法││01-时间复杂度与大O表示法││02-最坏时间复杂度与计算规则││03-常见时间复杂度与大小关系│││├─03.Python列表和字典││01-代码执行时间测量模块timeit││02-Python列表类型不同操作的时间效率││03-Python列表与字典操作的时间复杂度│││└─04.数据结构引入│01-数据结构引入│├─第2节顺序表│├─01.

系统 2019-09-27 17:55:12 1781

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硬货 | 手把手带你构建视频分类模型(附Python演练))

译者|VK来源|AnalyticsVidhya概述了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据我们将在Python中构建自己的视频分类模型这是一个非常实用的视频分类教程,所以准备好JupyterNotebook介绍我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情,例如检测图像中的对象,对这些对象进行分类,从电影海报中生成标签。这一次,我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频内容。我觉得对数据科学家来说这个计算机视

系统 2019-09-27 17:54:46 1781