Python對文件的操作還算是方便的，只需要包含os模塊進來，使用相關函數即可實現目錄的創建。主要涉及到三個函數:1、os.path.exists(path)判斷一個目錄是否存在2、os.makedirs(path)多層創建目錄3、os.mkdir(path)創建目錄直接上代碼:復制代碼代碼如下:defmkdir(path):#引入模塊importos#去除首位空格path=path.strip()#去除尾部\符號path=path.rstrip("\\"
系統 2019-09-27 17:46:08 1725
本文實例講述了Python實現根據指定端口探測服務器/模塊部署的方法，非常具有實用價值。分享給大家供大家參考借鑒。有些時候，在維護過程中，服務器數量非常多。應用模塊部署在不同服務器上。有時維護人員做了模塊遷移，而未及時同步至手冊中。查找比較困難。于是，產生Python根據應用端口進行探測，獲取模塊部署。設想非常簡單：通過簡單的tcp鏈接，如果能夠成功的建立，立即斷開，防止影響業務。表示模塊在某服務器上有部署。具體功能代碼如下：#!/bin/envpytho
系統 2019-09-27 17:46:05 1725
文|yangrq1018經常在騰訊視頻上看電影，在影片庫里有一個"豆瓣好評"板塊。我一般會在這個條目下面挑電影。但是電影很多，又缺乏索引，只能不停地往下來，讓js加載更多的條目。然而前面的看完了，每次找新的片就要拉很久。所以用爬蟲將"豆瓣好評"里的電影都爬下來整理到一個表中，方便選片。項目地址：https://github.com/yangrq1018/vqq-douban-film依賴需要如下Python包：requestsbs4-Beautifulso
系統 2019-09-27 17:46:04 1725
filter函數：filter()函數可以對序列做過濾處理，就是說可以使用一個自定的函數過濾一個序列，把序列的每一項傳到自定義的過濾函數里處理，并返回結果做過濾。最終一次性返回過濾后的結果。filter()函數有兩個參數：第一個，自定函數名，必須的第二個，需要過濾的列，也是必須的DEMO需求，過濾大于5小于10的數：復制代碼代碼如下:#coding=utf8#定義大于5小于10的函數defguolvhanshu(num):ifnum>5andnum<10:
系統 2019-09-27 17:46:02 1725
介紹python使用百度智能去的文字識別功能，可以識別截圖中的文，登陸路驗證碼等等。，登陸百度智能云，選擇產品服務。選擇“人工智能”---文字識別。點擊創建應用。如圖下面有關于“文字識別”的各類信息，如通用文字識別每天可以名費使用50000次，文字識別高精度版本免費使用500次每天。對于一般應用應該還足夠。在創建應用界面填入必要的信息，點擊“立即創建”按紐。返回后點擊“管理應用”按紐。管理應用界面主要是能看到調用接口時需要的APP_ID,API_KEY,S
系統 2019-09-27 17:46:02 1725
用Pycharm創建一個django項目。目錄如下：12"en">34"UTF-8">5upload678{#上傳文件的form表單必須要加上enctype="multipart/form-data"#}9"/upload/"method="post"enctype="multipart/form-data">10"file"name="upload_files">11"submit"value="提交">121314uploadFiles.html1fr
系統 2019-09-27 17:45:58 1725
裝飾器基本概念大家都知道裝飾器是一個很著名的設計模式，經常被用于AOP(面向切面編程)的場景，較為經典的有插入日志，性能測試，事務處理，Web權限校驗，Cache等。Python語言本身提供了裝飾器語法（@），典型的裝飾器實現如下：@function_wrapperdeffunction():pass@實際上是python2.4才提出的語法糖，針對python2.4以前的版本有另一種等價的實現：deffunction():passfunction=func
系統 2019-09-27 17:45:57 1725
在Python3中，將中文進行urlencode編碼使用函數urllib.parse.quote(string,safe='/',encoding=None,errors=None)而將編碼后的字符串轉為中文，則使用urllib.parse.unquote(string,encoding='utf-8',errors='replace')示例代碼如下：test="微信公眾賬號比特量化"print(test)new=urllib.parse.quote(te
系統 2019-09-27 17:45:54 1725
本文定位：已將CPU歷史數據存盤，等待可視化進行分析，可暫時沒有思路。前面一篇文章（//www.jb51.net/article/61956.htm）提到過在linux下如何用python將top命令的結果進行存盤，本文是它的后續。python中我們可以用matplotlib很方便的將數據可視化，比如下面的代碼：復制代碼代碼如下:importmatplotlib.pyplotaspltlist1=[1,2,3]list2=[4,5,9]plt.plot(l
系統 2019-09-27 17:45:54 1725
前言由于筆者近期的研究課題與圖像后處理有關，需要通過圖像處理工具對圖像進行變換和處理，進而生成合適的訓練圖像數據。該系列文章即主要記錄筆者在不同的環境下進行圖像處理時常用的工具和庫。在Python環境下，對圖像的處理筆者主要使用Pillow庫，主要操作包括對圖像的讀取、存儲和變換等。實際應用中，Pillow中提供的Image模塊適合對圖像整體進行變換處理操作。注：以下介紹僅包括對應模塊和函數的基礎用法，故而在介紹時省略了部分參數和選項，更完備的用法和介紹可
系統 2019-09-27 17:45:53 1725
