本文使用的 cffi 官网网址:https://cffi.readthedocs.io/en/latest/overview.html cffi 自己本身使用了pycparser 这个库,是用python编写的c语言parser库,官网地址: https://github.com/eliben/pycparser python被称为是“胶水语言”,号称能够“方便地”调用其他语言,比如c.但是实际操作中,对于非码农出身的人来说写语言接口还是很痛苦的事情.(我就从来没有试图去写过ctype或者swi

第一篇博文 直接开门见山的说了. 这是件什么事?:每次部署都是复制本地的文件粘贴到服务器端,因为路径复杂,所以费时且手工容易出漏洞. 一直在想有什么办法可以解决这种,因为以前在微软的一个牛人同事做过一个脚本实现自动化部署,正巧最近在学习python,就用python写一个自动化得脚本吧. 1.首先是环境:SVN的版本控制,windows的本地,linux服务器. 2.思路:应用python,代入cmd脚本,加上强大的python库来做这件事. 3.再详细的思路: 第一步:利用SVN的cmd下得脚

一直听说python requests库对于接口自动化测试特别合适,但由于自身代码基础薄弱,一直没有实践: 这次赶上公司项目需要,同事小伙伴们一起学习写接口自动化脚本,听起来特别给力,赶紧实践一把: 自身电脑装了python2.x,装上,导入requests库,导入第三方库的方法如下:   PyCharm→Preferences→Project:项目名→Project Interpreter,点击左下角的+号:        开始写第一个接口,我的想法是先把接口的url给拼接出来,然后再验证返回

python requests库发送请求时,比如get请求,大概过程. 一.发起get请求过程:调用requests.get(url,**kwargs)-->request('get', url, **kwargs)-->session.request(method="get", url=url, **kwargs)-->session.send(request, **kwargs)-->adapter.send(request, **kwargs)-->

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:vinta.欢迎加入翻译组. Awesome Python ,这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. https://github.com/

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 一.概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出.当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘.随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐,同时获得了更多社区力量的支持.改进和推广. 以

Python标准库中用来处理HTTP的模块是urllib2,不过其中的API太零碎了,requests是更简单更人性化的第三方库. 用pip下载: pip install requests 或者git: git clone git://github.com/kennethreitz/requests.git 发送请求: GET方法 >>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/event

转载地址: http://www.codeweblog.com/python%e6%a0%87%e5%87%86%e5%ba%93%e4%b8%8e%e7%ac%ac%e4%b8%89%e6%96%b9%e5%ba%93%e8%af%a6%e8%a7%a3/ 这篇文章主要介绍了Python标准库与第三方库,需要的朋友可以参考下 本文详细罗列并说明了Python的标准库与第三方库如下,供对此有需要的朋友进行参考: Tkinter———— Python默认的图形界面接口.Tkinter是一个和Tk接

刚好用到,这篇文章写得不错,转过来收藏.    转载自 道可道 | Python 标准库 urllib2 的使用细节 Python 标准库中有很多实用的工具类,但是在具体使用时,标准库文档上对使用细节描述的并不清楚,比如 urllib2 这个 HTTP 客户端库.这里总结了一些 urllib2 库的使用细节. 1 Proxy 的设置 2 Timeout 设置 3 在 HTTP Request 中加入特定的 Header 4 Redirect 5 Cookie 6 使用 HTTP 的 PUT 和

codesc官方地址:https://docs.python.org/2/library/codecs.html 相关帮助:http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/12/05/1897271.html #python标准库(英文地址:)http://www.ask3.cn/ebook/docspy3zh/library/index.html unicode入门: cpython2.xz支持2种类型字符串处理文本数据,老式的str实例使用单个8位字节表示字

原文:Python标准库09 当前进程信息 (部分os包) 作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 我们在Linux的概念与体系,多次提及进程的重要性.Python的os包中有查询和修改进程信息的函数.学习Python的这些工具也有助于理解Linux体系. 进程信息 os包中相关函数如下: uname() 返回操作系统相关信息.类似于Linux上的uname命令. umask() 设置该进程创建文件时的权限mask.类

Pickle-------python对象序列化 本文主要阐述以下几点: 1.pickle模块简介 2.pickle模块提供的方法 3.注意事项 4.实例解析 1.pickle模块简介 The pickle module implements a fundamental, but powerful algorithm for serializing(序列化) and de-serializing(反序列化) a Python object structure. "Pickling" i

本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”. 先来一张全景图镇楼~~ 看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matp

1.什么是XML XML是可扩展标记语言(Extensible Markup Language)的缩写,其中的 标记(markup)是关键部分.您可以创建内容,然后使用限定标记标记它,从而使每个单词.短语或块成为可识别.可分类的信息. XML有以下几个特点. XML的设计宗旨是传输数据,而非显示数据. XML标签没有被预定义.您需要自行定义标签. XML被设计为具有自我描述性. XML是W3C的推荐标准. 其解析流程如下图: 2.常用解析XML的Python包 Python的标准库中,提供了6种

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具. conda

http://www.cnblogs.com/bitpeng/p/4748872.html Python中文乱码,是一个很大的坑,自己不知道在这里遇到多少问题了.还好通过自己不断的总结,现在遇到乱码的情况越来越少,就算出现,一般也能快速解决问题.这个问题,我七月就解决了,今天总结出来,和朋友一起分享. 最近写过好几个爬虫,熟悉了下python requests库的用法,这个库真的Python的官方api接口好用多了.美中不足的是:这个库好像对中文的支持不是很友好,有些页面会出现乱码,然后换成ur

lxml是个非常有用的python库,它可以灵活高效地解析xml与BeautifulSoup.requests结合,是编写爬虫的标准姿势. 但是,当lxml遇上Windows,简直是个巨坑.掉在安装陷阱里的python初学者不知凡几. 作为好不容易从坑里爬出来的人,在这里写一下lxml的安装方法,就当日行一善了. 工具/原料 python pip 方法概述 以下步骤的前提是: 已安装python 已安装好pip 已将python安装目录下的scripts目录(如D:\Python35\Scrip

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具. conda

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+

from:http://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433867 Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用 问题起因 最近要将一个文本分割成好几个topic,每个topic设计一个regressor,各regressor是相互独立的,最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果.没错!类似bagging ensemble!只是我没有抽样.文本不大,大概3000行,topic个数为8,于是我