Python的文件类型介绍: .py       python的源代码文件 .pyc     Python源代码import后,编译生成的字节码 .pyo     Python源代码编译优化生成的字节码.pyo比pyc并没有优化多少,只是去掉了断言 .pyd     Python的动态链接库(Windows平台) .py, .pyc, .pyo 运行速度几乎无差别,只是pyc, pyo文件加载的速度更快,不能用文本编辑器查看内容,反编译不太容易 本文的目标是将test.py文件生成test.c文

根据yaml文件自动生成python文件 utp框架: bin目录:存放执行文件(run.py) cases目录:存放生成的用例的python文件(该目录下的文件为根据data目录下的测试用例生成的python文件:logoin.py.query.py.reg.py) conf目录:存放配置文件(case_template(需回顾查看该文件的文件类型).setting.py) data目录:存放yaml格式的用例文件(login.yaml.query.yaml.reg.yaml) lib目录:存

caffe在训练的时候,需要一些参数设置,我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面,如下: base_lr: 0.001 display: 782 gamma: 0.1 lr_policy: “step” max_iter: 78200 momentum: 0.9 snapshot: 7820 snapshot_prefix: “snapshot” solver_mode: GPU solver_type: SGD stepsize: 26067 test_inte

python中一般使用 xlwt (excel write)来生成Excel文件(可以控制单元格格式),用 xlrd 来读取Excel文件,用xlrd读取excel是不能对其进行操作的. 1.xlrd.open_workbook()方法返回xlrd.Book类型,是只读的,不能对其进行操作. 2.xlwt.Workbook()返回的xlwt.Workbook类型的save(filepath)方法可以保存excel文件. 下面展示一下在flask项目中生成excel文件 代码Demo: from

参考: 查找python项目依赖并生成requirements.txt Ubuntu 下生成 python 环境安装文件 requirements.txt 首先通过 pip 安装pyreqs模块: pip install pipreqs 然后进入 python 源码所在的目录下,执行: pipreqs ./ 该命令在当前目录下生成 requirements.txt. 如果需要在一个新的环境下重新安装源码需要的依赖包,只需执行: pip install -r requirements.txt 20

安装成功之后,再修改设置.让Cython可以找到vcarsall.bat.此处有两种方案.(我采用方案1,亲测可用.方案2未测试,看似可用.) 方案1:修改Python安装目录的文件设置 windows平台使用Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7编译python扩展 安装Cython 可以使用pip命令安装Cython. pip install cython 处理vcvarsall.bat 若不处理,可能会出现“Unable to find v

利用Python 脚本生成 .h5 文件 import os, json, argparse from threading import Thread from Queue import Queue import numpy as np from scipy.misc import imread, imresize import h5py """ Create an HDF5 file of images for training a feedforward style tr

Python的脚本文件是开源的,量化策略的安全性没有保障.因此需要保护源码.那么要对Python代码进行混淆.加密保护. 混淆代码,我准备使用pyminifier.而加密处理,就比较麻烦. Python有py.pyc.pyw.pyo.pyd等文件格式. 其中,pyc是二进制文件.但很容易被反编译. pyw也不行,只是隐藏命令行界面而已,可以作为入口脚本. pyo和pyc差不多,也容易被反编译. 最后剩下pyd格式.pyd格式是D语言(C/C++综合进化版本)生成的二进制文件,实际也会是dll文件

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://www.jb51.net/article/53233.htm 本文实例演示了Python生成pdf文件的方法,是比较实用的功能,主要包含2个文件.具体实现方法

Python生成pyc文件 pyc文件是py文件编译后生成的字节码文件(byte code).pyc文件经过python解释器最终会生成机器码运行.所以pyc文件是可以跨平台部署的,类似Java的.class文件.一般py文件改变后,都会重新生成pyc文件. 为什么要手动提前生成pyc文件呢,主要是不想把源代码暴露出来. 生成单个pyc文件 对于py文件,可以执行下面命令来生成pyc文件. python -m foo.py 另外一种方式是通过代码来生成pyc文件. import py_compi

在Python中解析XML文件也有Dom和Sax两种方式,这里先介绍如何是使用Dom解析XML,这一篇文章是Dom生成XML文件,下一篇文章再继续介绍Dom解析XML文件. 在生成XML文件中,我们主要使用下面的方法来完成. 主要方法 1.生成XML节点(node) createElement("node_name") 2.给节点添加属性值(Attribute) node.setAttribute("att_name", "arr_value")

http://www.ourunix.org/post/327.html 在python中解析XML文件也有Dom和Sax两种方式,这里先介绍如何是使用Dom解析XML,这一篇文章是Dom生成XML文件,下一篇文章再继续介绍Dom解析XML文件. 在生成XML文件中,我们主要使用下面的方法来完成. 主要方法 1.生成XML节点(node) Python代码 createElement("node_name") 2.给节点添加属性值(Attribute) Python代码 node.se

Python 使用cx_freeze 生成exe文件   在python中比较常用的python转exe方法有三种,分别是cx_freeze,py2exe,PyInstaller.py2exe恐怕是三者里面知名度最高的一个,但是同时相对来说它的打包质量恐怕也是最差的一个.pyinstaller打包很好,但是操作工序较为复杂.so个人还是推荐cx_freeze,本次所用的是4.3 32bit. 首先:cx_freeze下载地址:http://sourceforge.net/projects/cx-

python 默认并不包含 PyInstaller 模块,因此需要自行安装 PyInstaller 模块. 安装 PyInstaller 模块与安装其他 Python 模块一样,使用 pip 命令安装即可.在命令行输入如下命令: pip install pyinstaller 强烈建议使用 pip 在线安装的方式来安装 PyInstaller 模块,不要使用离线包的方式来安装,因为 PyInstaller 模块还依赖其他模块,pip 在安装 PyInstaller 模块时会先安装它的依赖模块.

生成方式 Python中想要自动生成 model文件可以通过 sqlacodegen这个命令来生成对应的model文件 sqlacodegen 你可以通过pip去安装: pip install sqlacodegen 格式: sqlacodegen mysql+pymysql://username:password@host/database_name > model.py 说明: mysql+pymysql : 表示连接数据库的连接方式 username : 连接MySQL数据库的用户名 pa

背景:用的python3.8 方法一:用cmd 输入[pip3 install pyinstaller] 上一条指令报错 事实上,在python3.8版本时,输入pip也会显示是无法支持的语句,需要用“pip3” 下一条指令显示如下图,因为我之前下载成功了 (之前下载成功用的命令是 python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.douban.com/simple 转载自链接https://www.cnblogs.com/karrya/p/

caffe在训练的时候,需要一些参数设置,我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面 有一些参数需要计算的,也不是乱设置. 假设我们有50000个训练样本,batch_size为64,即每批次处理64个样本,那么需要迭代50000/64=782次才处理完一次全部的样本.我们把处理完一次所有的样本,称之为一代,即epoch.所以,这里的test_interval设置为782,即处理完一次所有的训练数据后,才去进行测试.如果我们想训练100代,则需要设置max_iter为

如果要把训练好的模型拿来测试新的图片,那必须得要一个deploy.prototxt文件,这个文件实际上和test.prototxt文件差不多,只是头尾不相同而也.deploy文件没有第一层数据输入层,也没有最后的Accuracy层,但最后多了一个Softmax概率层. 这里我们采用代码的方式来自动生成该文件,以mnist为例. deploy.py # -*- coding: utf-8 -*- from caffe import layers as L,params as P,to_proto

来自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d18f85f0101bxo7.html 近日写的一个程序需要在WEB服务器上生成EXCEL文件供用户下载,研究了一下找到了以下比较可行的实现方案,下面以web.py为例,把相关代码贴出来供大家参考: 首先需要下载生成EXCEL的模块,推荐使用xlwt import xlwt import StringIO import web urls = ( '/rim_request','rim_request', '/rim_expo

先上代码: #!/usr/bin/env python3 # _*_ coding: utf-8 _*_ from xml.dom.minidom import Document def readFile(filename, lines): with open(filename, 'r') as f: for line in f: line = line.rstrip(' \n') if line.startswith('//') or len(line) == 0: continue line

import random from PIL import Image import numpy as np import os import h5py from PIL import Image LIST_FILE = ['list_train.txt', 'list_test.txt']###################### HDF5_LIST = 'HDF5/list_hdf5.txt'############## print '\nplease wait...' #write Ph