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Python difflib对比配置文件差异脚本

/usr/bin/python import difflib import sys try: textfile1=sys.argv[1] #第一个配置文件路径参数 textfile2=sys.argv[

2018-01-18

Python rrdtool模块与网卡流量绘制脚本（转载）

rrdtool是一个复杂的工具，涉及较多参数概念，本节主要通过Python的rrdtool模块对rrdtool的几个常用方法进行封装，包括create、fetch、graph、info、update等方法

2018-01-18

利用Python爆破数据库备份文件

('His'); $sql_file_name = $file_name . '.sql'; 那么形成的文件名格式如：D20180118T101433.sql，理论上是可以爆破的，于是写了一段Python

2018-01-17

用Python从零开始创建区块链

作者认为最快的学习区块链的方式是自己创建一个，本文就跟随作者用Python来创建一个区块链。对数字货币的崛起感到新奇的我们，并且想知道其背后的技术——区块链是怎样实现的。

2018-01-17

第 11 章 Scrapy - Python web scraping and crawling framework

python-ptyprocess python3-attr python3-boto python3-bs4 python3-cffi-backend python3-click python3-colorama

2018-01-10

用Python爬取网易云音乐歌曲

前天给大家分享了用Python网络爬虫爬取了网易云歌词，在文尾说要爬取网易云歌曲，今天小编带大家一起来利用Python爬取网易云音乐，分分钟将网站上的音乐down到本地。

2018-01-09

使用 Python 进行线程编程线程的使用模式

Noah Gift, 软件工程师, Giftcs 简介：通过将线程和队列结合在一起，可以轻松地在 Python 中完成线程编程。

2018-01-07

基于Python网易云音乐歌词爬取

且听小编下回分解~~~ 为了给大家创建一个良好的Python学习环境，小编为大家创建了一个Python学习交流扣扣群，181125776，进群的验证码是：小王子，欢迎大家的加入~~ 欢迎拍砖， _祝大家周末愉快

2018-01-06

python标准库学习5 ---bisect — Array bisection algorithm

#coding=utf-8 import bisect list = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 6 , 7 , 8 , 9 ] #假定list已经排序 print bisect.bisect_left( list , 5 ) #返回5应该插入的索引位置 print bisect.bisect_right( list , 5 ) print bisect.bisect( list , 5 ) bisect.insort_left( list , 5 , 0 , len ( list )) print list bisect.insort_right( list , 5 ) print list def index(a, x): 'Locate the leftmost value exactly equal to x' i = bisect_left(a, x) if i ! = len (a) and a[i] = = x: return i raise ValueError def find_lt(a, x): 'Find rightmost value less than x' i = bisect_left(a, x) if i: return a[i - 1 ] raise ValueError def find_le(a, x): 'Find rightmost value less than or equal to x' i = bisect_right(a, x) if i: return a[i - 1 ] raise ValueError def find_gt(a, x): 'Find leftmost value greater than x' i = bisect_right(a, x) if i ! = len (a): return a[i] raise ValueError def find_ge(a, x): 'Find leftmost item greater than or equal to x' i = bisect_left(a, x) if i ! = len (a): return a[i] raise ValueError >>> def grade(score, breakpoints = [ 60 , 70 , 80 , 90 ], grades = 'FDCBA' ): ... i = bisect(breakpoints, score) ... return grades[i] ... >>> [grade(score) for score in [ 33 , 99 , 77 , 70 , 89 , 90 , 100 ]] [ 'F' , 'A' , 'C' , 'C' , 'B' , 'A' , 'A' ] >>> data = [( 'red' , 5 ), ( 'blue' , 1 ), ( 'yellow' , 8 ), ( 'black' , 0 )] >>> data.sort(key = lambda r: r[ 1 ]) >>> keys = [r[ 1 ] for r in data] # precomputed list of keys >>> data[bisect_left(keys, 0 )] ( 'black' , 0 ) >>> data[bisect_left(keys, 1 )] ( 'blue' , 1 ) >>> data[bisect_left(keys, 5 )] ( 'red' , 5 ) >>> data[bisect_left(keys, 8 )] ( 'yellow' , 8 ) ============================================================================== 本文转自被遗忘的博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2011/11/26/2264244.html，如需转载请自行联系原作者

2018-01-04

Python-利用beautifulsoup写个豆瓣热门图书爬虫

Anaconda3里边自带了bs4的包，省的我自己安装了。最近觉得模块化的写法可以让代码变得清晰易读。而且随着代码的增多，找bug也会更方便。（目前我还写不出这么多）而且模块化有种工具化的思想，拿来主义的思想在里面，使用工具可是人等少数智慧动物的专利啊。之后也要多学习使用[try - except]的写法，可以直观的看出错误。初学网页爬虫，目前只会爬取豆瓣这样清晰好看的静态网页，对于复杂的js控制的动态网页，我现在还束手无策。 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Tue Jan 2 17:44:30 2018 4 5 @author: xglc 6 找到豆瓣图书的【新书速递】内容 7 """ 8 import requests 9 from bs4 import BeautifulSoup 10 11 def _gethtml(): 12 try: 13 req = requests.get('https://book.douban.com/') 14 data1 = [] 15 data1.append(req.text) 16 except Exception as e: 17 raise e 18 return data1 19 20 def _getdata(html): 21 title = [] 22 author = [] 23 data2 = {} 24 soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') 25 for li in soup.find('ul',attrs={'class':'list-col list-col5 list-express slide-item'}).find_all("li"): 26 title.append(li.find('div',class_='info').find('div',class_='title').text) 27 author.append(li.find('div',class_='info').find('div',class_='author').text) 28 data2['title'] = title 29 data2['author'] = author 30 # print (data2) 31 return data2 32 33 def _txt(data3): 34 with open('f://book.txt','w') as f: 35 for title in data['title']: 36 f.write(title) 37 f.close 38 39 if __name__ == '__main__': 40 htmls = _gethtml() 41 data = _getdata(htmls[0]) 42 _txt(data) 43 # print (data['title']) View Code

2018-01-03

Windows系统下Eclipse上搭建Python开发环境

Windows系统下Eclipse上搭建Python开发环境在Eclipse上安装和搭建Python开发环境需要以下五步完成：（第一步）下载最新的Eclipse安装包。

2018-01-02

通过python玩微信“跳一跳”

我是偶然的机会在公众号里面看到关于这个游戏脚本的文章的，通过python实现，膜拜大神！我感觉很有趣，所以研究了一下代码，收获颇丰。

2018-01-01

使用Python Shapefile Library创建和编辑Shapefile文件

Python脚本是ArcGIS官方推荐的脚本语言，通过Python脚本能够很方便的调用ArcGIS中的各种工具和函数批量完成所需操作。

2018-01-01

升级python2.7.6出现的问题

用源码升级了python2.7.6以后发现，原来的退格，上下左右键都不能用了!!!!

2017-12-31

【开发者笔记】MQTT python测试笔记

python测试需要一个发送进程和接收进程，即一个发送客户端和一个接收客户端，如果这两个客户端工作在同一个topic下，那么就能进行消息互通了。

2017-12-28

[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子

[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json

2017-12-18

[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子

[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子 from pyspark.sql.types import * schema = StructType

2017-12-18

Spark(Python) 从内存中建立 RDD 的例子

Spark(Python) 从内存中建立 RDD 的例子： myData = ["Alice","Carlos","Frank","Barbara"] myRdd = sc.parallelize(myData

2017-12-17

[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子：

[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子： mydf001=sqlContext.read.format("jdbc").option("url"

2017-12-11

[Spark][python]RDD的collect 作用是什么？

[Spark][Python]sortByKey 例子的继续 RDD的collect() 作用是什么？

2017-12-11

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。