野路子云遇见不同的自己

最近刚好在我的Linux服务器上部署一个Web服务, 使用了python的Flask框架, 因此本文主要介绍flask在linux环境上的部署。Flask是一个轻量级的框架，非常适合快速开发小型到中型的 Web 应用。然而，Flask 自带的服务器通常是用于开发目的，不适合直接用于生产环境。因此, 这里就需要Gunicorn这样的 WSGI HTTP 服务器来提供更强大、更稳定的服务。

pyenv global 3.10.5 # global 是全局设置。#local 可以在当前文件夹设置一个版本文件来跟踪当前版本。#列出所有可以安装的python版本。#安装pyenv 版本管理。#列出当前安装过的版本。

本篇文章篇幅不长，主要也没啥好说的，验证码研究多了，识别和轨迹就那几套方法，换汤不换药函数a(e, t)中的重头戏：c.guid()、_.encrypt()、i.encrypt()、c.arrayToHex()四个函数我们放到浩瀚篇再说吧，不然我这紫极魔瞳四大境界变成三大境界了，哈哈哈。

有这样一张大图片，想要截取中间滑块的图片，怎么办。需要用到PIL这个库来处理。经过以上代码就可以处理成如下图所示。

Python Pandera 是一个用于数据验证和清洗的库，它的目标是帮助数据科学家和分析师确保数据的质量，并使数据准备过程更加可维护和可重复。Pandera 提供了一种声明性的方式来定义数据的验证规则，可以轻松地将这些规则应用于数据集，以识别和纠正不良数据。Pandera 的设计理念是将数据验证和清洗与数据分析代码分离，从而降低了错误的风险，并提高了代码的可读性和可维护性。首先，需要定义数据验证规则。在 Pandera 中，可以使用Schema对象来定义规则。# 导入 Pandera 库。

以上是Python中的10个常用接口自动化装饰器，它们可以简化接口测试代码、提高代码的可维护性和可重用性，并增加测试的稳定性和覆盖率。根据具体的需求和场景，可以选择合适的装饰器来优化接口自动化测试代码。

使用这个很棒的自动化脚本，可以帮助把图像处理的更好，你可以像在 Photoshop 中一样编辑它们。该脚本使用流行的是 Pillow 模块。

wget http://npm.taobao.org/mirrors/python/3.9.0/Python-3.9.0.tgz 下载pyhton3.9([国内taobao镜像)[wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.0/Python-3.9.0.tgz(官方地址)]强制创建软连接到python ln -sf /usr/local/python3/bin/python3.9 /usr/bin/python3。运行以下命令安装MySQL。

异常捕获装饰器是 Python 中强大而灵活的工具，提供了一种优雅处理异常的方式。通过在关键函数上应用装饰器，能够捕获并处理可能发生的异常，从而增强程序的健壮性和容错性。这种装饰器在实际应用中展现了卓越的效用，特别适用于 Web 开发和数据处理等场景。在 Web 开发中，异常捕获装饰器能够确保服务器在面对请求处理过程中的异常时，提供有意义的错误信息，而不是向用户展示不友好的错误页面。这有助于改善用户体验，使系统更加可靠。

以下方法将统计字符串中的元音 (‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’) 的个数，它是通过正则表达式做的。这个方法可以将布尔型的值去掉，例如（False，None，0，“”），它使用 filter() 函数。以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。下面的代码可以将列表连接成单个字符串，且每一个元素间的分隔方式设置为了逗号。如下方法首先会应用一个给定的函数，然后再返回应用函数后结果有差别的列表元素。将列表内的所有元素，包括子列表，都展开成一个列表。

_doc__属性是用于存储对象的文档字符串的属性，通过访问对象的__doc__属性，我们可以获取对象的文档字符串。在编写代码时，我们应该充分利用__doc__属性，为对象编写详细的文档字符串，以提高代码的可读性和可维护性。其中一个特殊的属性是__doc__属性。__doc__属性是一个对象的内置属性，用于存储对象的文档字符串。模块也可以有文档字符串，我们可以通过模块名.__doc__的方式来获取模块的文档字符串。类也可以有文档字符串，我们可以通过类名.__doc__的方式来获取类的文档字符串。

内置函数就是Python给你提供的, 拿来直接用的函数，比如print，input等。截止到python版本3.6.2 ，一共提供了68个内置函数，具体如下👇和数字相关1. 数据类型2. 进制转换3. 数学运算和数据结构相关1. 序列2. 数据集合3. 相关内置函数和作用域相关和迭代器生成器相关字符串类型代码的执行输入输出内存相关文件操作相关模块相关帮 助调用相关查看内置属性。

JSON全称为，一般翻译为JS标记，是一种轻量级的数据交换格式。是基于ECMAScript的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。易于阅读易于机器生成有效提升网络速度等。JSONPath是一种用于解析JSON数据的表达语言。经常用于解析和处理多层嵌套的JSON数据，其用法与解析XML数据的XPath表达式语言非常相似。

在Python中，通过原生SQL语句进行数据库操作是一种传统的方式，但现代的Python开发中，使用ORM（Object-Relational Mapping）工具和数据库连接库可以更加高效和优雅地进行增删改查操作。本文将详细介绍Python中放弃原生SQL的理由，并演示使用ORM和数据库连接库的丰富示例代码，助你更好地理解和应用这些技术。

本文是一个较为完整的教程，侧重于介绍如何开发拦截脚本，帮助读者能够快速得到一个自定义的代理工具。本文假设读者有基本的 python 知识，且已经安装好了一个3 开发环境。如果你对的熟悉程度大于对 python，可移步到，anyproxy 的功能与 mitmproxy 基本一致，但使用 js 编写定制脚本。除此之外我就不知道有什么其他类似的工具了，如果你知道，欢迎评论告诉我。本文基于 mitmproxy v4，当前版本号为。顾名思义，mitmproxy 就是用于 MITM 的 proxy，MITM 即。

上面的这些包可以在Jupyter Notebook中将dataframe转换为交互式表。Itables 和Qgrid比较轻量，可以让我们快速的查看数据，但是如果你想进行更多的操作，例如生成一些简单的可视化图表，那么Pivottablejs和Pygwalker是一个很好的工具。

Requests是一个Python的第三方库，用于发送HTTP请求。它简化了与Web服务进行交互的过程，提供了一种简单而优雅的方式来处理HTTP请求和响应，支持各种HTTP方法和常见的身份验证方式。无论是爬取网页内容、发送API请求还是模拟用户登录，Requests都是一个强大而灵活的工具。一、下载和安装要使用Requests，首先需要安装它。二、使用方式使用Requests非常简单，只需要导入库并调用相应的方法即可。

如今，人工智能技术正在快速崛起,AI助手、语音识别、机器翻译等工具深深渗透到我们的工作和生活中。这些智能工具极大地提高了我们的工作效率,使我们能更加专注于创造性的任务。本文将为读者推荐一些实用的AI神器,只要掌握其中一个,就能极大地提升你的工作能力,事半功倍。这些工具涵盖语音转文字、图像处理、知识问答等职场常见场景，是装备你的职业技能,实现职场升级的“利器”！如果你渴望在职场中脱颖而出,那么就跟随本文的步伐,掌握这些领先的AI神器吧!它们一定会让你在职场中如鱼得水,一鸣惊人!

Python爬虫是一种自动化程序，可以从互联网上获取信息并提取数据。通过模拟网页浏览器的行为，爬虫可以访问网页、抓取数据、解析内容，并将其保存到本地或用于进一步分析。

img2table是一个基于OpenCV 图像处理的用于 PDF 和图像的表识别和提取 Python库。由于其设计基于神经网络的解决方案，提供了一种实用且更轻便的替代方案，尤其是在 CPU 上使用时。该库的特点：识别图像和PDF文件中的表格，包括在表格单元级别的边界框。通过支持OCR服务/工具（Tesseract、PaddleOCR、AWS Textract、Google Vision和Azure OCR目前支持）来提取表格内容。处理复杂的表格结构，如合并单元格。实现纠正图像的倾斜和旋转的方法。

需要把所有表数据汇总，把每个人的得分、积分分别加起来，然后按总积分排名，总积分一致时，名次一致且非连续排序；来编程需求啦，不过这次需求来自媳妇，大概就是用Python批量处理Excel文件，实现自动化办公。8、将合并后的DataFrame输出到一个新Excel文件。3、将各表数据合并到主DataFrame。2、获取所有Excel文件的文件路径。6、按总积分列的值进行排序，重置索引。4、计算总积分和总排名。7、获取需要输出的结果。

python 中列表推导式，主要完成快速赋值，快速生成列表、元组、字典等应用场景。是一个非常好用的工具。在一些排序过程还可以做为参数传入函数。print("结束:",(endTime - startTime),"秒")1.先来一个尝试一下。2. 深入接触一下。

【代码】第二天：来学一个迭代列表。只有可迭代对象才能迭代。

字典的操作在编写程序时比较常见，下面的操作是字典快速赋值比较有用：快快学起来吧。

它包括一个内置的语言：Django模板语言 (DTL)，这是一种简单、非侵入式的语言，用于定义模板的结构和逻辑。你可以定义一个基础模板（base template），然后让其他模板继承这个基础模板并覆盖其中的某些部分。通过这个例子，我们可以看到Django模板系统的强大和灵活性，它可以帮助我们快速地创建动态的网页。除了继承，Django模板还支持包含（include）其他模板，这可以帮助你将模板分解为小的、可重用的部分。注意，不同的模板引擎可能需要不同的配置，并且提供的模板语言也可能不同。

其次输入conda config --set show_channel_urls yes生成 .condarc文件。最后在管理员界面输入conda clean -i 清除索引缓存。最后在c盘用户目录下找到该文件并打开编辑输入以下代码并保存。首先win+r输入cmd进入管理员界面。win+r输入cmd进入管理员界面输入。python配置阿里源。

with open('./learn.yaml','r',encoding='utf8') as file:#utf8可识别中文。with open('./learn.yaml','r',encoding='utf8') as file:#utf8可识别中文。with open('./learn.yaml','r',encoding='utf8') as file:#utf8可识别中文。单引号中的特殊字符转到python中会被转义，双引号不会被转义，最后输出的是特殊字符。在yaml文件中输入。

一道面试题大家拿去用吧，是转换图形的

python 第三方库 xToolkit库工具使用详细教程香不香

django-admin startproject mysite2 #创建项目。修改 setting.py 文件 添加一行 添加templates的文件夹。pip install django #安装django。新建一个 views.py 文件。url.py 文件中添加路由信息。

1 Django框架使用系列（一） 开篇准备实例

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