前端的开发的html给我们的时候,由于内部有一些ajax请求的.json的数据,需要在一个web server中查看,每次放到http服务器太麻烦.还是直接用python造一个最方便. 最简单的,直接用 python3 -m http.server 但是我在测试的时候发现在收到json数据的时候,由于content-type不对,部分内容显示不出来,于是写出来新版本. 这个版本加了几种常见的mimetype的支持. 在Mac下使用python3 myhttpserver.py启动. #!/usr

1.代码 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # __author henry # __date 2018/11/4 from wsgiref.simple_server import make_server def application(environ, start_response): start_response('200 ok', [('Content-Type', 'text/html')]) return [b'<h1>h

Python和SQL Server 2017的强大功能 摘要: 源:https://www.red-gate.com/simple-talk/sql/sql-development/power-python-sql-server-2017/   作者:Hitendra Patel   翻译:谢雪妮 刘琼滨 许雅莉 赖慧芳 译文: Python是SQL Server 2017的新版本.它的主要目的是允许在SQL Server中使用基于python的机器学习,但它的用途远远不止于此,使用任何Pyth

linux 下pymssql模块的安装 所需压缩包:pymssql-2.1.0.tar.bz2freetds-patched.tar.gz 安装: tar -xvf pymssql-2.1.0.tar.bz2 cd pymssql-2.1.0python setup.py install报错 则需要安装freetds tar -zxvf freetds-patched.tar.gz cd freetds-0.95.87/mkdir /usr/local/freetds./configure --

python简单的监控脚本-利用socket.psutil阻止远程主机运行特定程序 psutil是一个跨平台的库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松的实现获取系统运行的进程和系统利用率(CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理. psutil是第三方库需要安装.pip install psutil 利用socket,psutil实现阻止远程主机运行特定的程序,本例的黑名但是直接写死的,也可以加载一个黑名单文件

aria2是一个十分牛逼的下载神器,有时候项目需要一个很牛逼的下载中间件的话,aria2是一个不错的选择.其中支持jsonrpc和websocket的特性尤其诱人.但是python用起来还是有点不爽,所以简单封装一下aria2的jsonrpc. 所以,用python简单的封装了aria2的jsonrpc中adduri的脚本. 使用起来非常简单,仅需要三行代码. from pyaria2 import Jsonrpc jsonrpc = Jsonrpc('localhost', 6800) res

spring cloud: zuul: 微网关-简单使用与路由配置 首先引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zuul</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.c

由于经常被抓取文章内容,在此附上博客文章网址:,偶尔会更新某些出错的数据或文字,建议到我博客地址 :  --> 点击这里 可以看我的上篇文章 <python 简单搭建阻塞式单进程,多进程,多线程服务> 1 单进程服务器 - 非堵塞模式 服务端 : #coding=utf- from socket import * import time #用来存储所有的新连接的socket,这个是重点 g_socketList = [] def main(): serSocket = socket(AF

Python简单实现邮件群发 import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr msg = MIMEText('xaaxaxaxafdjikgjhdjfg', 'plain', 'utf-8') msg['From'] = formataddr(["张三",'zhangsan@126.com']) msg['To'] = formataddr(["李四&

参考:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001386832689740b04430a98f614b6da89da2157ea3efe2000 代码: hello.py #!/usr/bin/python # coding: utf-8 # hello.py def application(environ, start_response): start_respons

本篇博客总结一下Python采集SQL Server数据库服务器的磁盘使用信息,其实这里也是根据需求不断推进演化的一个历程,我们监控服务器的磁盘走了大概这样一个历程: 1:使用SQL Server作业监控磁盘空间 很久之前写过一篇博客"MS SQL 监控磁盘空间告警",后面对这个脚本进行过多次完善和优化,做成了一个模板.在每台SQL Server服务器上都部署了,确实也很实用.告警也很给力,但是缺点也非常明显. 优点:1: 自己动手DIY,在没有部署运维工具的前提下,确实能提前预警,抛

我们继续研究BeautifulSoup分类打印输出 Python简单爬虫入门一 Python简单爬虫入门二 前两部主要讲述我们如何用BeautifulSoup怎去抓取网页信息以及获取相应的图片标题等信息, 等于我们已经只知道如何用工具去浏览和检索内容,但是实现只有你知道抓取的是什么,这时候 我们需要整理分类,给他们命名以及分类这样打印出来别人一看就知道标题是什么,内容是什么 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from bs4 import B

接着上一次爬虫我们继续研究BeautifulSoup Python简单爬虫入门一 上一次我们爬虫我们已经成功的爬下了网页的源代码,那么这一次我们将继续来写怎么抓去具体想要的元素 首先回顾以下我们BeautifulSoup的基本结构如下 #!/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup import requests headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Win

前几天基友分享了一个贴吧网页,有很多漂亮的图片,想到前段时间学习的python简单爬虫,刚好可以实践一下. 以下是网上很容易搜到的一种方法: #coding=utf-8 import urllib import re def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext' imgre =

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Selenium 一.简介 selenium是一个用于Web应用自动化程序测试的工具,测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样 selenium2支持通过驱动真实浏览器(FirfoxDriver,IternetExplorerDriver,OperaDriver,ChromeDriver) selenium2支持通过驱动无界面浏览器(HtmlUnit,PhantomJs) 二.安装 Windows 第一种方法是:下载源码安装,下载地址(https://pypi.python.org/py

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Python 简单入门指北(二) 2 函数 2.1 函数是一等公民 一等公民指的是 Python 的函数能够动态创建,能赋值给别的变量,能作为参传给函数,也能作为函数的返回值.总而言之,函数和普通变量并没有什么区别. 函数是一等公民,这是函数式编程的基础,然而 Python 中基本上不会使用 lambda 表达式,因为在 lambda 表达式的中仅能使用单纯的表达式,不能赋值,不能使用 while.try 等语句,因此 lambda 表达式要么难以阅读,要么根本无法写出.这极大的限制了 lamb

Python 简单入门指北(一) Python 是一门非常容易上手的语言,通过查阅资料和教程,也许一晚上就能写出一个简单的爬虫.但 Python 也是一门很难精通的语言,因为简洁的语法背后隐藏了许多黑科技.本文主要针对的读者是: 毫无 Python 经验的小白 有一些简单 Python 经验,但只会复制粘贴代码,不知其所以然的读者 觉得单独一篇文章太琐碎,质量没保证,却没空读完一本书,但又想对 Python 有全面了解的读者 当然, 用一篇文章来讲完某个语言是不可能的事情,我希望读完本文的读者可

在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策.判断一篇文章是否是你喜欢的文章.比较两篇文章的相似性等实例中,都涉及到了向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和余弦相似度计算相关知识.        这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识,然后引用阮一峰大神的例子进行解释,最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算. 一. 基础知识 第一部分参考我的文章: 基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解 第一步,向量空间模型VSM