基于python调用libvirt API 1.程序代码 #!/usr/bin/python import libvirt import sys def createConnection(): conn = libvirt.openReadOnly(None) if conn == None: print 'Failed to open connection to QEMU/KVM' sys.exit(1) else: print '-----Connection is created succ

作为一个搞代码的,找资源这种事肯定不能像普通人一样打开百度盲目查找,你需要写个爬虫工具来帮你完成这件事情啦! 兼容环境 Windows/Linux/MacOs 安装 pip 安装 $ pip install torrent-cli 源码安装 $ git clone https://github.com/chenjiandongx/torrent-cli.git $ cd torrent-cli $ pip install -r requirements.txt $ python setup.py

前言 requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的. 如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间 关于requests请求的响应时间,官网上没太多介绍,并且我百度搜了下,看很多资料写的是r.elapsed.microseconds获取的,然而都是错的!!! elapsed官方文档 elapsed方法的官方文档地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/api.ht

python接口自动化测试七:获取登录的Cookies,并关联到下一个请求   获取登录的cookies:loginCookies = r.cookies 把获取到的cookies传入请求:cookies=loginCookies 此方法需每一次都调用登录方法,并且每一次发送请求都需要传Cookies,不建议使用

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/

python & snmp 用python获取snmp信息有多个现成的库可以使用,其中比较常用的是netsnmp和pysnmp两个库.网上有较多的关于两个库的例子. 本文重点在于如何并发的获取snmp的数据,即同时获取多台机器的snmp信息. netsnmp 先说netsnmp.python的netsnmp,其实是来自于net-snmp包. python通过一个c文件调用net-snmp的接口获取数据. 因此,在并发获取多台机器的时候,不能够使用协程获取.因为使用协程,在get数据的时候,协程会

HanLP的Python接口,支持自动下载与升级HanLP,兼容py2.py3. 安装 pip install pyhanlp 使用命令hanlp来验证安装,如因网络等原因自动安装失败,可参考手动配置或Windows指南. 命令行 中文分词 使用命令hanlp segment进入交互分词模式,输入一个句子并回车,HanLP会输出分词结果: $ hanlp segment 商品和服务 商品/n 和/cc 服务/vn 当下雨天地面积水分外严重 当/p 下雨天/n 地面/n 积水/n 分外/d 严重/

Python教程系列:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 与C++的不同之处:http://developer.51cto.com/art/201003/187863_all.htm python接口功能的类似功能的介绍其中包括迭代访问.切片方式.如果你对python接口功能想有所了解的话,你可以浏览以下文章,会对你有所帮助. AD:2013云计算架构师峰会课程资料下载 在正常情况下, OpenCV的python接口和C语

本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口. 主要内容有: 准备基础环境: Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python 编译应用环境: OpenCV, Darknet 用预训练模型进行推断: darknet 执行,或 python 而 YOLOv4 的介绍或训练,可见前文<YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译,及训练 COCO 子集>. 准备基础环境 Nv

Python NLTK 获取文本语料和词汇资源 作者:白宁超 2016年11月7日13:15:24 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Na

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家

使用 python 代码收集主机的系统信息,主要:主机名称.IP.系统版本.服务器厂商.型号.序列号.CPU信息.内存等系统信息. #!/usr/bin/env python #encoding: utf-8 ''' 收集主机的信息: 主机名称.IP.系统版本.服务器厂商.型号.序列号.CPU信息.内存信息 ''' from subprocess import Popen, PIPE import os,sys ''' 获取 ifconfig 命令的输出 ''' def getIfconfig(

异常信息的获取对于程序的调试非常重要,可以有助于快速定位有错误程序语句的位置.下面介绍几种python中获取异常信息的方法,这里获取异常(Exception)信息采用try...except...程序结构.如下所示 try: ... except Exception as e: ... 1.str(e) 返回字符串类型,只给出异常信息,不包括异常信息的类型,如1/0的异常信息 'integer division or modulo by zero' 2.repr(e) 给出较全的异常信息,包括异

苦逼的在sf上等了一天(问题链接),都没人来解答,只好自己想办法,东平西凑还是勉强实现了,记录一下: 安装完python2.7后,在cmd命令行输入python回车,后出现python相关的提示信息,表示python安装正常: 这个时候只能在里面输入python程序语句直接执行,输入exit()退出即回到cmd, 输入cd c:\Python27\Scripts(默认安装目录),然后可以安装一些需要的python类库(经常会遇到执行命令是提示缺少xxx,查一下具体缺少什么再回到这里安装就可以了)

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html 这节配置python接口遇到了不少坑. 1.我是利用anaconda来配置python环境,在将caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量这一步时遇到 问题,我用那个命令打开后不知道怎么加入export.其实可以用如下命令解决: sudo gedit ~/.bashrc 2.修改配置文件,只需修改anaconda部分,但注意!原注释中的anaconda改为anaconda2 3.在jup

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

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简介 post请求我在python接口自动化(八)--发送post请求的接口(详解)已经讲过一部分了,主要是发送一些较长的数据,还有就是数据比较安全等.我们要知道post请求四种传送正文方式首先需要先了解一下常见的四种编码方式: HTTP 协议规定 POST 提交的数据必须放在消息主体(entity-body)中,但协议并没有规定数据必须使用什么编码方式. 浏览器行为:Form表单提交 1.form表单常用属性 action:url 地址,服务器接收表单数据的地址 method:提交服务器的ht

前言 有些登录的接口会有验证码,例如:短信验证码,图形验证码等,这种登录的验证码参数可以从后台获取(或者最直接的可查数据库) 获取不到也没关系,可以通过添加Cookie的方式绕过验证码 前面在“python接口自动化-session_自动发文” 中其实已经用到,这里再陈述一遍 一.Cookie介绍 1. cookie 特点 1·保存在客户端,一般由浏览器负责存储在本地. 2·通常是加密存储的,不过由于存储在本地,很难保证数据不被非法访问,并不怎么安全,所以cookies中不宜保存敏感信息,如密码