夜夜夜夜

在一些语言中，在函数中可以（嵌套）定义另一个函数时，如果内部的函数引用了外部的函数的变量，则可能产生闭包。闭包可以用来在一个函数与一组“私有”变量之间创建关联关系。在给定函数被多次调用的过程中，这些私有变量能够保持其持久性。——维基百科def make_printer(msg): def printer(): print msg # 夹带私货（外部变量） ...

关于Python中的yield在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。一、迭代器(iterator)在Python中，for循环可以用于Python中的任何类型，包括列表、元祖等等，实际上，for循环可用于任何“可迭代对象”，这其实就是迭代器迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前

最近下了一些电影，名字都太长了，想要批量重命名，强迫症写了一个脚本，如下：#！/usr/bin/pythonimport os;def rename(): path="F:\\迅雷下载" filenamelist=os.listdir(path) x=1 for fullname in filenamelist: try:

class Foo(object): def test(self)://定义了实例方法 print("object") @classmethod def test2(clss)://定义了类方法 print("class") @staticmethod def test3()://定义了静态方法 print("s

1、python2x下urlretrieve方法： 直接将远程数据下载到本地。 urllib.urlretrieve(url[, filename[, reporthook[, data]]]) 参数说明： url：外部或者本地url filename：指定了保存到本地的路径（如果未指定该参数，urllib会生成一个临时文件来保存数据）； reporthook：是一个回调函数，当连接上服

先说说Python2中的url与urllib2（参考此处）：urllib和urllib2都是接受URL请求的相关模块，但是提供了不同的功能。两个最显著的不同如下：1、urllib2可以接受一个Request类的实例来设置URL请求的headers，例如： req = urllib2.Request( url=url, data=post

第一次接触futures这个库是在tornado中，4.0的tornado会经常的使用他，因为tornado本身的那个corouting的异步功能，是需要逻辑里面所调用的模块本身就支持异步才可以的。而且如果用futures之后，在一定程度上缓解了这个事情。 concurrent.futures 是python3新增加的一个库，用于并发处理，提供了多线程和多进程的并发功能 类似于其他语言里的线程池（

与 其他语言相同，在python中，try/except语句主要是用于处理程序正常执行过程中出现的一些异常情况，如语法错误（python作为脚本语言 没有编译的环节，在执行过程中对语法进行检测，出错后发出异常消息）、数据除零错误、从未定义的变量上取值等；而try/finally语句则主要用于在 无论是否发生异常情况，都需要执行一些清理工作的场合，如在通信过程中，无论通信是否发生错误，都需要在通

首先来看看他们的基本含义：点星问号（md一直不明白水印为什么不是我的主页而是csdn的主页）正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式"ab*"如果用于查找"abbbc"，将找到"abbb"。而如果使用非贪婪的数量词"

1、正则表达式在Python中，可以参考此处2、Linux中的正则表达式与通配符的不同。首先正则表达式与通配符是完全不一样的东西！在文本过滤工具里，都是用正则表达式，比如像awk，sed，vi，grep，这些是针对文件的内容的，re是一种字符串处理的表示方式而通配符多用在文件名上，比如查找find，ls，cp，等等，wtilcard代表的是bash操作接口的一个功能

首先是等待请求的服务器：import zmqhost = '127.0.0.1'port = 6789context = zmq.Context()server = context.socket(zmq.REP)server.bind("tcp://%s:%s" % (host, port))while True: # Wait for next request fro

下面是Python3.5官方文档里关于的compile的说明：re.compile(pattern, flags=0)Compile a regular expression pattern into a regular expression object, which can be used for matching using its match() and search() metho

前提知识：1、Python里函数也是一种对象：def shout(word="yes"): return word.capitalize()+"!"print shout()# outputs : 'Yes!'# As an object, you can assign the function to a variable like any# other object

一、为什么选择Anaconda？ 1.1 什么是 Anaconda？Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。1.2 什么是 conda ？conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。packages 管理： 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科

1、不与 PyQt4 兼容 2、不再对Python老版本提供支持（Python 2.6 之前） 3、不再实现PyQt4不推荐的API接口PyQt5 不支持任何在PyQt4版本中标记为不推荐或舍弃的Qt API（如果有就会当Bug处理） 4、不再提供多版本API接口PyQt4 支持多版本的API（如QString ，QVariant 等） PyQt5 只支持最新的API版本(除QVarian

自python2.6开始，新增了一种格式化字符串的函数str.format()，可谓威力十足。那么，他跟之前的%型格式化字符串相比，有什么优越的存在呢？让我们来揭开它羞答答的面纱。语法： 它通过{}和:来代替%。映射示例：通过位置In [1]: '{0},{1}'.format('kzc',18) Out[1]: 'kzc,18' In [2]: '{},{}'.format('kzc',

Python有着丰富精巧的功能和技巧，会让你惊叹“哇！Python这么酷”。 下面看看python特有的一些brilliant的特性： 1、生成器 生成器是产生一个值的序列的对象，它可以用作迭代器，也就是可以用于for语句，或者用于next函数中来得到下一个值。 含有yield关键字的函数就是生成器，如：def fibonacci_generator(): a, b = 0, 1

任务： 今天有一个需求，是每天统计出参加银联扫码活动的商家信息，主扫的交易笔数，总金额，被扫的交易笔数，总金额，以及主扫+被扫的统计信息。 分析：首先要做个程序，每天跑一下就生成结果文件，或者直接显示出结果。涉及到的有： 1、使用cx_oracle查询，获取数据，数据存入本地文件或者显示到ui的文本框/标签中。 2、打算不再使用tkinter，转用很强大的qt库，pyqt5，来做界面 3、

由于使用cx_oracle连接oracle然后导入数据文件速度太慢（要导的数据有几百G），出于速度的考虑，选择了oracle自带的sql loader工具，使用python脚本写界面，与用户交互，然后使用system（）去批量调用sql loader，对于导入失败的bad数据以及日志数据，我用了c++写了一个程序，把bad文件转换成了ok的数据，然后又写了一个脚本处理这些bad数据。 1、pyth

1.环境配置与疑难问题解决 先是在我自己电脑上开发的，最终环境如下： win7 64位，python3.4.4 64位，Oracle 11g Release 2 (11.2.0.1.0) 64位 另，编辑器用的notepad++和ultraedit oracle 下载：要先在oracle官网注册账号，32位下载地址 64位下载地址 安装：即使版本对了也是各种问题

python写的快速排序算法：def qsort(seq): if seq==[]: return[] else: pivot=seq[0] lesser=qsort([x for x in seq[1:] if x <pivot]) greater=qsort([x for x in seq

简单介绍一下所使用的高并发框架tornado，它是一个用python编写的可扩展的非阻塞式web服务器及其相关工具的开源框架，在处理严峻的网络流量时表现得足够强健，但却在创建和编写时有着足够的轻量级，并能够被用在大量的应用和工具中。 先简单介绍一下 用tornado实现的经典helloworld程序如下：import tornado.ioloopimport tornado.webclass

1、首先这句话并不是类似其他编程语言里的main()函数，python程序是自上而下执行的，不需要main入口 2、有句话经典的概括了这段代码的意义：“Make a script both importable and executable”，意思就是说让你写的脚本模块既可以导入到别的模块中用，另外该模块自己也可执行。 在python编译器读取源文件的时候会执行它找到的所有代码，而在执行之前会根

os.sep:取代操作系统特定的路径分隔符 os.name:指示你正在使用的工作平台。比如对于Windows，它是’nt’，而对于Linux/Unix用户，它是’posix’。 os.getcwd:得到当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径。 os.getenv()和os.putenv:分别用来读取和设置环境变量 os.listdir():返回指定目录下的所有文件和目录名 os

import gzipimport reimport http.cookiejarimport urllib.requestimport urllib.parsedef ungzip(data): try: # 尝试解压 print('正在解压.....') data = gzip.decompress(data)

使用time（）的一个程序：import timedef timer(func): def _timer(*args,**kwargs): #参数是函数调用传递过来的参数 begin=time.time() time.sleep(2) func(*args,**kwargs) a = time.time()-begin

简介：ZeroMQ并不是一个对socket的封装，不能用它去实现已有的网络协议。它有自己的模式，不同于更底层的点对点通讯模式。它有比tcp协议更高一级的协议。（当然ZeroMQ不一定基于TCP协议，它也可以用于进程间和进程内通讯）它改变了通讯都基于一对一的连接这个假设。 ZeroMQ把通讯的需要看成4类，其中一类是一对一结对通讯，用来支持传统的TCP

Python中的对象包含三要素：id、type、value其中id用来唯一标识一个对象，type标识对象的类型，value是对象的值is判断的是a对象是否就是b对象，是通过id来判断的==判断的是a对象的值是否和b对象的值相等，是通过value来判断的>>> a = 1>>> b = 1.0>>> a is bFalse>>> a == bTrue>>>

我们先来看看看几个简单的例子：>>> for i,j in enumerate(('a','b','c')): print i,j 0 a1 b2 c>>> for i,j in enumerate([1,2,3]): print i,j 0 11 22 3>>> for i,j in enumerate({'a':1,'b':2}): print i,j 0 a

windows下安装python的第三方模块，下面以defusedxml模块为例：官方下载地址：https://pypi.python.org/pypi/defusedxml/#downloads1、下载到本地后，解压下载包，里面有个setup.py文件2、在cmd命令行下，切换到setup.py所在目录，执行python setup.py install3

python2x中：[str].decode(str对应的编码)=[unicode]，并且用什么码编码就用什么码解码[unicode].encode(你想要的编码方式)=[str]，解释器编码方式要与字符串的编码方式一样才能解出正确的字符。python3x中：str不能解码了，str对象压根没有decode属性了，在Python3x中不在有unicode这一说了，只有s

现在我假设你的python安装在D:\Python27目录下，设置环境变量方法如下：  【方法一】我的电脑->属性->高级->环境变量->系统变量  在系统变量里找到PATH，双击PATH，在结尾加上 ";D:\Python27"(不要引号)  【方法二】运行->cmd  输入set PATH=%PATH%;D:\Python27  接下来，再在当前的

f=open('C:\Users\dairen\PycharmProjects\untitled\hotel.txt',’rt‘)上面这句报错，我个人的解决方案有如下3种：f=open("C:\\Users\\dairen\\PycharmProjects\\untitled\\hotel.txt",'rt')f=open("C:/Users/dairen/PycharmP

import reimport urllib.requestimport urllibfrom collections import dequeimport crawler2queue = deque()visited = set()url = 'http://www.baidu.com' oper = crawler2.makeMyOpener()queue.append(u

#！/usr/bin/pythonimport osimport timesource=['/python','/root/mysql']target_dir='/pythonbak'target=target_dir+'/'+time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')+'.zip'zip_command="zip -qr '%s' %s"%(target, ' '.jo

首先两者的差别不大，最明显的区别在于调用print的方式，我们根据这就可一眼区分出2x还是3x版本，最重要的区别则是处理Unicode字符的方式。一、 print 从语句变为函数原: print 1, 2+3改为: print ( 1, 2+3 )二、range 与 xrange原 : range( 0, 4 ) 结果 是 列表 [0,1,2,3 ]改为：list( range(

Python Thread类表示在单独的控制线程中运行的活动。有两种方法可以指定这种活动： 1、给构造函数传递回调对象mthread=threading.Thread(target=xxxx,args=(xxxx))mthread.start()2、在子类中重写run() 方法 这里举个小例子：import threading, timeclass MyThread(threading.Th

Windows下同时安装了Python3.5与anaconda3：1、在安装Python第三方模块时，总是安装到anaconda默认的环境下，安装不到Python3.5库，所以干脆就在anaconda自带的IPython下进行编程工作，使用的模块都用conda来安装，这时候我们需要知道当前的工作目录（很多时候要导入文件，读取文件），方法如下：import osos.getcwd()

发布者会发出包含话题和值的消息，订阅者会声明他们对什么话题感兴趣（声明要订阅什么话题，然后去listen），每个发布者只负责广播，并不知道谁在监听。发布者：redis_pub.pyimport redis import random conn = redis.Redis() cats = ['siamese', 'persian', 'maine coon', 'norwegian fores

以下环境都是python3.5环境1、启动redis服务器2、命令行运行dry客户端：python redis_dryer.py &其内容如下（不懂可以留言）：import redisconn = redis.Redis()print('Dryer is starting')while True: msg = conn.blpop('dishes') if not