Python小记

最新推荐文章于 2025-11-28 15:37:34 发布
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#python

检查路径错误

import sys

print(sys.path)

python小记-临时变量
qq_40140808的博客
07-28 1379
临时变量是在程序执行过程中用于暂时存储数据或中间结果的变量。它们在计算过程中具有临时性，一般不会长期保留数据，而是在需要的时候使用，完成特定的计算或操作后就会被释放。临时变量的作用包括但不限于以下几个方面：存储中间结果：在复杂的计算过程中，可能需要多次进行计算或操作，临时变量可以用于存储中间结果，方便后续的计算。数据交换：临时变量常用于交换两个变量的值，比如在排序算法中交换数组中的元素，或者在程序中交换两个变量的值。
python小记--攻防世界Misc文件类型解题脚本编写
tzyyyyyy的博客
11-11 890
python小记--攻防世界Misc文件类型解题脚本编写 将所有逗号转换为空格
python小记
weixin_46770425的博客
07-11 134
【代码】python小记。
python小记01
SF_1626的博客
11-16 245
boolean，True False，在使用时，需要注意的是首字母必须大写。字符串比较时，使用unicode比较大小，abc与abcdefg比是前三个字符相等，但是abc后面没有了，那就比长度，abc<abcdefg 所以是false。整型无上限，但是打印时，需要将数字转字符串，但是数字转字符串时有位数限制，默认4300，有需要可以直接修改。在声明整型时，如果位数过长，可以使用下划线分割，更加易读。字符串类型，单引号双引号等价，但是不能换行，换行需要加括号，三个单引号和双引号可以换行。
python小记04
SF_1626的博客
11-20 162
元组：类似列表 不能增删改，只能查。函数_解包列表或元组传参。
python小记02
SF_1626的博客
11-17 144
符合条件的语句需要缩进，最好是4个空格，可以写多行语句，多行语句缩进一致。分支，需要注意的是，if后和条件之间有个空格。而是使用索引来控制范围。
python小记3
m0_74007393的博客
12-06 884
1. 程序的描述方式 2. 程序的组织结构 3. 顺序结构 4. 常用的条件语句 5. and和or运算 6. 循环结构for与while 7. 程序跳转语句break和continu 2.程序的组织结构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rrIJ1KwE-1670290067759)(attachment:image.png)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rBgrUVsG-1670290067759)(atta
python 小记
深空深蓝的博客
12-04 267
最近使用了一下鼎鼎有名的 python 去做一些工作。记录一下使用心得。 基础语法 #!/bin/usr/python3 import os # import ... def function: pass if xxx: pass else if xxx: pass else: pass # 条件的并和或使用 and / or 即可 if xxx and xxx: pass i...
python小记--攻防世界Test-flag-please-ignore解题脚本编写
tzyyyyyy的博客
11-08 1007
攻防世界Test-flag-please-ignore 十六转十进制 十进制转ASCII解题脚本编写
Python小记：11. Python中%的用处
今天写代码了吗
07-23 8002
Python中%有三种种用处 在其他平台中使用Python时，%可能还有其他的用途 1.数值运算 %代表取模，返回除法的余数。 11%2 #result：1 2.%操作符 用于字符串的格式化（string formatting） 表示方法：%[(name)][flags][width].[precision]typecode （name）为命名 flag中，+表示右对齐，-表示左对齐，''表示左侧填一个空格（目的是与负数对齐），0表示用0填充 width表示显示宽度 precision表示小数点后的
python小记（九）：用于比较6D姿势的计算ADD-S的函数(1)
2401_84008929的博客
04-21 1045
示例数据 T_gt = np.array([[1, 0, 0, 0], # 真实姿态的变换矩阵 [0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]])T_pred = np.array([[0.999, 0, 0.035, 0.1], # 预测姿态的变换矩阵（有轻微的平移和旋转） [0, 1, 0, 0.2], [-0.035, 0, 0.999, 0.3], [0, 0, 0, 1]])M = np.array([[0, 0, 0], # 三维点集，代表物体模型上的一些
Python自动化测试框架开发
2509_93945719的博客
11-26 564
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
2301_78843735的博客
11-24 722
【摘要】本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验。文章首先描述了作者遭遇降薪后寻求新工作的过程，并反思了在面试中因基础知识不足而失利的情况。随后系统整理了软件测试岗位的常见面试知识点，涵盖16个技术栈：包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python基础、性能测试等核心内容。其中详细列举了各技术栈的高频面试题，如测试步骤设计、Linux命令使用、Python编程题、MySQL优化等。最后提到完整的面试宝典包含近200页内容，旨在帮助求职者高效准备面试，提升通过率。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
最新发布
人工智能领域博客
11-28 524
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 384
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
ubuntu20.04搭建YOLOv11 GPU运行环境
qing2019的博客
11-27 364
本文记录了在Ubuntu系统上安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和cuDNN的全过程。首先通过ubuntu-drivers devices查询并安装NVIDIA驱动535版本（实际应安装570版本），重启后验证驱动安装成功。接着从NVIDIA官网下载CUDA 12.8工具包，通过一系列命令完成安装并配置环境变量。然后下载对应版本的cuDNN v8.9.7，复制相关文件到CUDA目录并设置权限。最后安装与CUDA 12.8兼容的PyTorch版本，测试确认安装成功。整个过程涵盖了驱动安装、CUDA环境搭建到深
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 497
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
使用python的pywin32库实现CANape工程自动化案例
qq_42746084的博客
11-24 974
摘要 本教程介绍使用Python控制CANape进行自动化数据采集与MF4文件分析的方法。主要内容包括： 环境配置：需Windows系统、CANape软件、Python 3.8+及相关库（pywin32、asammdf等） 核心功能： 通过COM接口控制CANape 实现基础数据采集、条件触发录制、定时批量采集等功能 支持批量标定参数写入与验证 提供MF4文件离线分析方案 典型应用案例： 基础数据采集与保存 基于信号阈值的触发录制 定时批量数据采集 批量标定参数验证 技术实现： 使用win32com操作CA
四、python其它高级语法
2301_79964758的博客
11-25 632
本文介绍了Python中的迭代器和生成器概念。迭代器通过实现__iter__和__next__方法实现惰性加载，示例演示了自定义迭代器模拟range功能。生成器是迭代器的语法糖，通过推导式或yield关键字创建，具有内存占用小的优势（示例显示生成器仅占用192字节，而列表占用8448728字节）。此外还介绍了property属性的两种实现方式：装饰器方式（@property和@属性名.setter）和类属性方式（property()函数），用于将方法封装为属性访问。
Python 3.6.8
08-19
<think>我们正在讨论Python 3.6.8环境下的subprocess模块兼容性问题。根据用户提供的引用，我们知道用户可能正在使用Python 3.6.8（比如在Windows 7系统上，或者通过CentOS7安装的）。因此，我们需要特别关注Python 3.6.8中subprocess模块的特性以及可能存在的兼容性问题。 在Python 3.6.8中，subprocess模块已经存在，但有一些特性是后续版本才加入的。例如： - `capture_output`参数在Python 3.7中引入。 - `text`参数在Python 3.7中引入（作为`universal_newlines`的别名）。 因此，在Python 3.6.8中使用subprocess时，需要注意避免使用这些新特性，而采用旧版本的方法。 ### 核心兼容性问题总结（Python 3.6.8）： 1. **不能使用`capture_output`参数**：在Python 3.6.8中，我们需要显式设置`stdout`和`stderr`为`subprocess.PIPE`来捕获输出。 2. **文本模式**：应使用`universal_newlines=True`（而不是`text`）来获取字符串输出（而非字节串）。 3. **其他特性**：`run()`函数在Python 3.5中引入，因此在3.6.8中可以使用，但更早的版本（如3.4）则不行。 ### 示例代码（Python 3.6.8兼容）： ```python import subprocess # 执行命令并捕获输出（兼容Python 3.6.8） result = subprocess.run( ["ls", "-l"], stdout=subprocess.PIPE, # 捕获标准输出 stderr=subprocess.PIPE, # 捕获标准错误 universal_newlines=True, # 将输出转换为字符串（Python 3.7+中可用text=True） check=True # 如果命令返回非零状态码则抛出异常 ) print("标准输出:", result.stdout) print("标准错误:", result.stderr) ``` ### 错误处理： 在Python 3.6.8中，如果命令执行失败（返回非零状态码），并且设置了`check=True`，则会抛出`CalledProcessError`异常。我们可以捕获这个异常并处理： ```python try: subprocess.run( ["false"], # 这个命令会返回1，表示失败 check=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True ) except subprocess.CalledProcessError as e: print(f"命令失败，返回码: {e.returncode}") print(f"标准错误输出: {e.stderr}") ``` ### 编码处理： 在Python 3.6中，我们可以通过`encoding`参数指定编码（注意：指定`encoding`也会自动启用文本模式，相当于设置了`universal_newlines=True`）： ```python result = subprocess.run( ["echo", "hello"], stdout=subprocess.PIPE, encoding="utf-8" # 指定编码，输出将为字符串 ) ``` ### 在Python 3.6.8中执行命令的兼容性封装函数： ```python import subprocess import sys def run_command(cmd, capture_output=True, text_mode=True, check=False, encoding=None): """ 在Python 3.6.8中安全执行命令的封装函数。 :param cmd: 命令列表，如['ls', '-l'] :param capture_output: 是否捕获输出 :param text_mode: 是否以文本模式返回（返回字符串） :param check: 是否检查命令返回值（非零时抛出异常） :param encoding: 指定编码，如'utf-8' :return: 完成的结果对象 """ kwargs = {} # 处理输出捕获 if capture_output: kwargs['stdout'] = subprocess.PIPE kwargs['stderr'] = subprocess.PIPE # 处理文本模式 if text_mode or encoding is not None: # 在Python 3.6中，我们可以使用universal_newlines或encoding if encoding is not None: kwargs['encoding'] = encoding else: kwargs['universal_newlines'] = True # 检查命令执行结果 kwargs['check'] = check # 执行命令 return subprocess.run(cmd, **kwargs) # 使用示例 result = run_command(["ls", "-l"]) print(result.stdout) ``` ### 注意事项： 1. **命令参数安全**：避免使用`shell=True`，除非必要，因为这可能导致命令注入漏洞。如果必须使用，请确保参数是静态的或经过严格验证。 2. **路径处理**：在跨平台脚本中，注意命令路径的差异。例如，在Windows上使用`dir`，而在Linux上使用`ls`。 3. **环境变量**：如果需要修改环境变量，可以使用`env`参数传递一个字典。 ### 总结： 在Python 3.6.8中使用`subprocess`模块时，避免使用Python 3.7+引入的特性（如`capture_output`和`text`）。通过使用显式的`stdout=subprocess.PIPE`和`stderr=subprocess.PIPE`来捕获输出，并使用`universal_newlines=True`或`encoding`参数来获取文本输出。对于需要兼容多个Python版本（包括3.6）的代码，建议使用条件判断或封装函数来处理版本差异。 [^1]: Python3.6.8升级Python3.12.0版本小记中提到升级后cmd查看python版本仍为原版本，说明在升级Python时需要注意环境变量的配置。 [^2]: Python 3.6.8安装包下载，适用于Windows系统，支持x86和x64架构。 [^3]: Python 3.6.8版本特性概述，包含了对异步编程的增强、类型注解、f-string以及字典迭代顺序的改进等关键特性。 [^4]: CentOS7下安装python3.6.8的配置命令示例。 §§相关问题§§ 1. 在Python 3.6.8中如何捕获子进程的错误输出？ 2. 如何安全地在Python 3.6.8中执行需要管理员权限的命令？ 3. Python 3.6.8的subprocess模块与Python 3.7+相比有哪些功能缺失？ 4. 在Windows系统上使用Python 3.6.8的subprocess模块有哪些特别注意事项？ 5. 如何在不支持`capture_output`参数的Python版本中同时捕获标准输出和标准错误？</think>### Python 3.6.8 中 subprocess 模块的兼容性指南 在 Python 3.6.8 环境中使用 `subprocess` 模块时，需特别注意以下兼容性问题（相比 Python 3.8+）： #### ⚠️ 主要兼容性限制 1. **`capture_output` 参数不可用** Python 3.7+ 新增的便捷参数在 3.6.8 中需手动实现： ```python # Python 3.6.8 写法 result = subprocess.run( ["ls", "-l"], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, universal_newlines=True # 替代 text=True ) ``` 2. **`text` 参数不可用** 需使用 `universal_newlines=True` 获取文本输出： ```python # 替代方案 output = subprocess.check_output( ["echo", "hello"], universal_newlines=True # 返回字符串而非字节 ) ``` 3. **异常信息不完整** `CalledProcessError` 在 3.6.8 中不包含 stdout/stderr： ```python try: subprocess.run(["invalid_cmd"], check=True) except subprocess.CalledProcessError as e: # e.stderr/e.stdout 不可用 print(f"仅能获取返回码: {e.returncode}") ``` #### ✅ 兼容性封装函数（支持 Python 3.6.8） ```python import subprocess import sys def run_command(cmd, capture_output=True, text_mode=True): """兼容 Python 3.6.8 的命令执行函数""" kwargs = {} # 输出捕获配置 if capture_output: if sys.version_info >= (3, 7): kwargs["capture_output"] = True else: kwargs.update({"stdout": subprocess.PIPE, "stderr": subprocess.PIPE}) # 文本模式配置 if text_mode: if sys.version_info >= (3, 7): kwargs["text"] = True else: kwargs["universal_newlines"] = True try: result = subprocess.run(cmd, **kwargs) return result.stdout if capture_output else result.returncode except FileNotFoundError: return "命令不存在" except subprocess.CalledProcessError as e: return f"命令执行失败: {e.returncode}" # 使用示例 output = run_command(["python", "--version"]) print(output) # Python 3.6.8 ``` #### 跨平台注意事项 1. **路径处理差异** 在 Windows 上需处理路径分隔符： ```python import os path = "C:\\Users" if sys.platform == "win32" else "/home" ``` 2. **命令可用性** Linux 专属命令在 Windows 不可用： ```python if sys.platform == "linux": run_command(["lsblk"]) # 仅Linux执行 ``` #### 安装注意事项 在 CentOS 7 安装 Python 3.6.8 时需指定安装路径[^4]： ```bash ./configure --prefix=/usr/local/python3.6 make && make install ``` ### 总结建议 1. 避免使用 Python 3.7+ 新增参数（`capture_output`, `text`） 2. 使用 `universal_newlines=True` 替代 `text=True` 3. 手动实现输出捕获（`stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE`） 4. 对关键命令添加异常捕获和平台判断 5. 使用兼容性封装函数确保跨版本兼容 > 对于新项目，建议升级到 Python 3.8+ 以获得更完整的 `subprocess` 功能支持。若需在 Windows 7 使用 Python 3.6.8，可从官方仓库获取安装包[^2]。
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