环境是python 3 问题: 使用binascii方法一直出现报错TypeError: a bytes-like object is required, not 'str' #coding: utf-8 import binascii a = 'worker' b = binascii.b2a_hex(a) print(b) #b = binascii.b2a_hex(a) #TypeError: a bytes-like object is required, not 'str' 解决方法:

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+

作者原文链接 想掌握Python标准库,读它的官方文档很重要.本文并非此文档的复制版,而是对每一个库的一句话概括以及它的主要函数,由此用什么库心里就会有数了. 文本处理 string: 提供了字符集:ascii_lowercase, ascii_uppercase re: 正则表达式支持(pattern, string):match, search, findall, sub, split, finditer difflib: 序列的差异化比较: context_diff(s1, s2) 数据结

转自:http://blog.csdn.net/jurbo/article/details/52334345 写这个的起因是,还是因为在做Python challenge的时候,有的时候想解决问题,连应该用哪个类库都不知道,还要去百度(我不信就我一个人那么尴尬TvT) 好像自从学习了基础的Python 语法,看了几本Python经典的书,知道了一些常见的类库.在几本语法应用熟练的情况下,如果不做题,像是无法显著的提高自己的知识储备了(所以叫你去做python challenge啊,什么都不会~~

python 标准库 文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwrap:文本填充 unicodedata:Unicode字符数据库 stringprep:互联网字符串准备工具 readline:GNU按行读取接口 rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 struct:将字节解析为打包的二进制数据 codecs:注册表与基类的编解码器 数据类型 datetime:基于日期与时间工具 calendar:通用月份函数 col

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科

Python图像处理库:Pillow 初级教程 2014-09-14 翻译 http://pillow.readthedocs.org/en/latest/handbook/tutorial.html Pillow由PIL而来,所以该导入该库使用import PIL 本文相关的代码:https://github.com/445141126/pillow_example Image类 Pillow中最重要的类就是Image,该类存在于同名的模块中.可以通过以下几种方式实例化:从文件中读取图片,处理

reference: http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,S

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

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

一.如何安装python第三方库: 1.有一个专门可下载安装第三方库的网址: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ Ctrl+f 搜索要下载的第三方库,并下载 库文件都是以 whl 结尾,下载好后,把它重命名为zip (把whl改为zip),出现一个选框选择"是",接下来就可以解压了,排除解压后的以-info结尾的文件夹,把另一个或几个文件夹放在python安装的Lib文件夹下 例如下图 2.启动命令行,直接 pip install 要安

import gevent def test1(): print 12 gevent.sleep(0) print 34 def test2(): print 56 gevent.sleep(0) print 78 gevent.joinall([ gevent.spawn(test1), gevent.spawn(test2), ]) 解释下,"gevent.spawn()"方法会创建一个新的greenlet协程对象,并运行它."gevent.joinall()"

python有着强大的第三方库,数量很多且功能强大. 最原始的办法是在官网上下载压缩包,解压,然后运行setup.py来进行安装. 显然这种方法很繁琐,不方便.因此有了包管理工具. pip是一个包管理工具,可以用来安装,升级,卸载各种第三方库. 由于本人系统是linux,上面同时存在python2与python3,这在里需要安装pip3 安装完毕后,就可以安装第三方库了. 以安装requests库为例. 安装之前要注意权限问题. 之后在python的shell中尝试导入requests库,直接报

转自:http://blog.csdn.net/chenyulancn/article/details/77168621 最近,我在做一个需要使用Cython来保护整个代码库的Python项目. 起初尽管保护Python源码免受逆向工程的影响似乎是一项徒劳无功的任务,但是所有代码的cythonizing都会带来合理的安全性(二进制文件非常难以拆解,但是还可以通过程序的猴子补丁程序来完成). 这种安全性是有代价的 - Cython的主要用途是编写可以轻松与Python代码连接的编译扩展. 因此,对

Numpy 和 scikit-learn 都是python常用的第三方库.numpy库可以用来存储和处理大型矩阵,并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足,正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器:sklearn是python著名的机器学习库,它其中封装了大量的机器学习算法,内置了大量的公开数据集,并且拥有完善的文档,因此成为目前最受欢迎的机器学习学习与实践的工具. 1. NumPy库 首先导入Numpy库 import numpy as np 1.1 nu

使用python将excel数据导入数据库 因为需要对数据处理,将excel数据导入到数据库,记录一下过程. 使用到的库:xlrd 和 pymysql (如果需要写到excel可以使用xlwt) 直接丢代码,使用python3,注释比较清楚. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46

Python的第三方库多的超出我的想象. python 第三方模块 转 https://github.com/masterpy/zwpy_lst   Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,Python标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esm

1. Beautiful Soup 简介 简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据.官方解释如下: Beautiful Soup提供一些简单的.python式的函数用来处理导航.搜索.修改分析树等功能.它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序.Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换为utf-8编码.你不需要考虑编码方式,除非文档没有指定

struct模块提供了用于在字节字符串和Python原生数据类型之间转换函数,比如数字和字符串. Python版本: 2.x & 3.x 该模块作用是完成Python数值和C语言结构体的Python字符串形式间的转换. 这可以用于处理存储在文件中或从网络连接中存储的二进制数据,以及其他数据源. 1. 模块函数和Struct类 它除了提供一个Struct类之外,还有许多模块级的函数用于处理结构化的值.这里有个格式符(Format specifiers)的概念,是指从字符串格式转换为已编译的表示形式

Python 标准库之 xml.etree.ElementTree Python中有多种xml处理API,常用的有xml.dom.*模块.xml.sax.*模块.xml.parser.expat模块和xml.etree.ElementTree模块(以下简称ET).本文将主要介绍ET的使用,以及它的常用函数.其它模块的简介,请参照文献[1]. ET使用Element表示xml中的节点.文本.注释等.其主要属性如下: tag:string对象,表示数据代表的种类,当为节点时为节点名称. text:s