13.规范化目录 规范目录优点: 可读性高 加载快 查询修改简 规范化目录结构 (1) start.py文件:首要配置启动文件,运行run()就可以执行项目 #start import sys import os BASE_PATH = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)) #BASE_PATH = "../../blog"#此方法也可以用 sys.path.append(BASE_PATH) from core.src import r

1:Python一行代码画出爱心 print]+(y*-)**-(x**(y*<= ,)]),-,-)]) 2:终端路径切换到某文件夹下,键入: python -m SimpleHTTPServer 8080 # python2 python3 -m http.server 8080 # python3 同个局域网下的电脑 ,通过 "ip:端口" 访问,本地浏览器打开 localhost:8000,一个简易的web服务就开启了,我经常用这个来分享实验室里的电脑上的目录,这样在宿舍

Python IDLE 代码高亮主题 使用方法: 打开C盘我的 C:\Documents and Settings\你的用户名.idlerc文件夹 里面会有一个 config-highlight.cfg 如果没有请自已创建一个 将下面的代码放到 config-highlight.cfg 里面,并重启IDLE 这下在IDLE的设置highlight项里面就有几个主题了 首先要找到名为config-highlight.cfg的文件,这个文件位于哪里呢?我列了一份可以找到它的路径清单 在Linux系列

项目介绍 二次开发 uiautomatorviewer 优化定位符生成,支持生成Java,Python自动化代码,修复自带工具画面有动态加载时截图失败问题,优化自带工具截图速度 ,实现类似录制脚本功能.兼容IOS安卓. 软件架构 github 地址:觉得不不错的老铁,给个双击,Git上star 一下.有问题Issue反馈一下.工具--->地址(https://github.com/512433465/autotest_helper) 软件架构 本工具以安卓SDK自带uiautomatorview

Python实现代码统计工具--终极加速篇 声明 本文对于先前系列文章中实现的C/Python代码统计工具(CPLineCounter),通过C扩展接口重写核心算法加以优化,并与网上常见的统计工具做对比.实测表明,CPLineCounter在统计精度和性能方面均优于其他同类统计工具.以千万行代码为例评测性能,CPLineCounter在Cpython和Pypy环境下运行时,比国外统计工具cloc1.64分别快14.5倍和29倍,比国内SourceCounter3.4分别快1.8倍和3.6倍. 运

脚本语言的第一行,目的就是指出,你想要你的这个文件中的代码用什么可执行程序去运行它,就这么简单 #!/usr/bin/python是告诉操作系统执行这个脚本的时候,调用/usr/bin下的python解释器:#!/usr/bin/env python这种用法是为了防止操作系统用户没有将python装在默认的/usr/bin路径里.当系统看到这一行的时候,首先会到env设置里查找python的安装路径,再调用对应路径下的解释器程序完成操作.#!/usr/bin/python相当于写死了python

第一章 python基础一 ​在此不再赘述为什么学习python这门编程,网上搜索一箩筐.我在此仅说一句python的好,用了你就会爱上它. 本python示例代码1000+带你由浅入深的了解python基础知识,基本语法,基本编程技巧,脚本编写到项目编写. 本书所有示例代码在Ubuntu16.04+Python 3.5.2+pycharm下运行成功. 示例1:Hello World程序 1.在解释器下编写程序 2.在linux 下创建一个文件叫hello.py(告诉别人这是用python写的代

一.介绍 Flake8 是由Python官方发布的一款辅助检测Python代码是否规范的工具,flake8是下面三个工具的封装: PyFlakes Pep8 NedBatchelder's McCabe script Flake8通过启动单独的flake8脚本运行所有工具,它在一个Per文件中显示告警,合并到输出中. 也增加一些特征: 包含这行文件将被忽略:#flake8: noqa 结尾包含#noqa注释的行将不发布告警 GIT和Mercurial钩子 McCabe复杂度检查器 可以通过fla

python目录索引 python基础数据类型1 目录 part1 part2 运算符 格式化 part3 字符串 字符串常用操作方法 part4 列表 列表的创建: 列表的索引,切片 列表的增删改查: 列表的嵌套 tuple只读 range() part5: 字典 数据类型的分类 字典的创建方式 验证字典的合法性:键应该是不可变数据类型 字典的增删改查 字典的嵌套 python基础数据类型2 part6 代码块: 集合(set),枚举: 深浅copy: part7: 基础数据类型补充: 编码的

看完 <前端规范之Git工作流规范(Husky + Commitlint + Lint-staged) https://www.cnblogs.com/Yellow-ice/p/15349873.html>,再次修改本文 团队人一多,提交一多,还是要对备注加以区分,好快速找到变更点.这时候就需要对每次提交,需要输入message,对提交的备注进行规范化处理 代码规范落地难:归根结底在于需要工具去强行保证代码必须经过代码开发规范的扫描: 低质量代码带入线上应用:最好的方式本地进行commit的时

Python目录操作 os和os.path模块os.listdir(dirname):列出dirname下的目录和文件os.getcwd():获得当前工作目录os.curdir:返回但前目录('.')os.chdir(dirname):改变工作目录到dirnameos.path.isdir(name):判断name是不是一个目录,name不是目录就返回falseos.path.isfile(name):判断name是不是一个文件,不存在name也返回falseos.path.exists(nam

原创python爬虫代码 主要用到urllib2.BeautifulSoup模块 #encoding=utf-8 import re import requests import urllib2 import datetime import MySQLdb from bs4 import BeautifulSoup import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") class Splider(object): def __in

在windows里安装python一些模块时候,有时候源码安装比较困难,pip install也各种报错,这时候最喜欢用别人编译好的exe或者whl文件来安装,但是在windows的64位系统里,如果有一些安装包没怎么考虑过在64位系统上的安装,在安装时候就会找不到你自己安装的python目录.(如IDA安装时候找不到python目录就提示要不要安装其内置的python2.6) 解决法子:运行国外这个脚本,即可把你64位系统上的python目录添加至注册表里. # # script to reg

Python小代码_2_格式化输出 name = input("name:") age = input("age:") job = input("job:") salary = input("salary:") msg = ''' --------- info of %s --------- Name: %s Age: %s Job: %s Salary: %s --------- end --------- ''' % (n

Python小代码_1_九九乘法表 max_num = 9 row = 1 while row <= max_num: col = 1 while col <= row: print(str(col) + "*" + str(row) + "=" + str(col*row), end="\t") col += 1 row += 1 print()

# ### 代码块: 以冒号作为开始,用缩进来划分作用域,这个整体叫做代码块 if 5 == 5: print(1) print(2) if True: print(3) print(4) if False: print(5) print(6) print(7) # 其他语言使用{} 来划分作用域 , 而python使用的是代码块 # python的代码块可以提升整体的整齐度,提高开发效率 ''' # php js c if(False){ print(5) print(6) } ''' # 注

简介 Flake8 是由Python官方发布的一款辅助检测Python代码是否规范的工具,相对于目前热度比较高的Pylint来说,Flake8检查规则灵活,支持集成额外插件,扩展性强.Flake8是对下面三个工具的封装: 1)PyFlakes:静态检查Python代码逻辑错误的工具. 2)Pep8: 静态检查PEP8编码风格的工具. 3)NedBatchelder’s McCabe script:静态分析Python代码复杂度的工具. 不光对以上三个工具的封装,Flake8还提供了扩展的开发接口

<大话设计模式>Python版代码实现 上一周把<大话设计模式>看完了,对面向对象技术有了新的理解,对于一个在C下写代码比较多.偶尔会用到一些脚本语言写脚本的人来说,很是开阔眼界.<大话设计模式>的代码使用C#写成的,而在本人接触到的面向对象语言中,只对C++和Python还算了解,为了加深对各个模式的理解,我在网上下载了一个C++版的源代码,并根据自己的理解边读这本书边动手实践C++源代码,同时将其改写成了Python代码,算是一箭三雕吧. 由于这些代码的目的是展示各

python 三行代码实现快速排序 最近在看 python cookbook , 里面的例子很精彩,这里就帮过来,做个备忘录 主要利用了行数的递归调用和Python的切片特性,解释一下每行代码的含义: 第1行: #coding:utf-8 指定utf-8 编码 第2行:定义函数名和参数 第3行: 判断列表长度是否小于等于1, 如果小于等于1,直接返回列表 第4行:返回递归函数拼接的列表,[lt for lt in L[1:] if lt <= L[0]] 列表推导表达式,返回一个比 L[0] 小

准备 相信各位对python的语言简洁已经深有领会了.那么,今天就带大家一探究竟.看看一行python代码究竟能干些什么大新闻.赶紧抄起手中的家伙,跟我来试试吧. 首先你得先在命令行进入python.像下面一样. 1> python2Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 08:06:12) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win323Type "help", "copyright&q

孤荷凌寒自学python第三十二天python的代码块中的异常的捕获 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) 今天简单了解了Python的错误陷阱,了解到其与过去学过的其它语言非常类似,也是使用try……catch……语句块来实现的. 在代码编写过程中,由于人的思维的不够严密,再优秀的程序员也无法保证自己一点错误都不出,因此,程序中的错误代码是经常存在的. 在程序运行中,由于参数和环境的改变,运算过程中发生异常也是常见的情况. 但如果程序在中途出现异常错误,而无法自行解决时,就会