JimCal

############################################################# File: py_search.py - 查找文件里的特定字符(串)# - 遍历目录和搜索文件中的关键字# Date: 2014/08/19# By : LinJK############################################

首先安装IronPython:新建一个WPF桌面客户端项目:编辑窗口如下：添加对IronPython的引用://添加python文件到项目:编写测试代码:

原文链接: http://blog.youkuaiyun.com/chosen0ne/article/details/73193061. logging介绍        Python的logging模块提供了通用的日志系统，可以方便第三方模块或者是应用使用。这个模块提供不同的日志级别，并可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTP GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可

在python中，"import MySQLdb"时出现如下错误：提示错误"Library not loaded: libmysqlclient.18.dylib"，比较简单的方法是在 .bash_profile中导出环境变量DYLD_LIBRARY_PATH，如下:然后使变更生效"source ~/.bash_profile"即可正确导入MySQLdb模块。

在Spring Cloud的Netfix技术框架中，有一个很重要的管家：Eureka，它作为服务注册中心，提供给各个微服务注册进去，方便整合监控各个微服务等，其以Java语言为基础，同时也有部分客户端实现了服务注册协议，也可以注册进去，这里就试试用python吧，首先搜索一下：        有这个库，这里就使用它的异步实现的wasp-eureka吧，安装很简单：pip install w

k-近邻算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离对数据集进行分类，数据范围主要为数值型和标称型，基本工作原理如下：存在一个样本数据集合，也称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系（属于监督学习，因为我们知道了样本数据对应的结果）。一个算法通过对这些训练样本集训练基本稳定后，就可以使用它了，我们输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本

为了方便，这里使用Docker方式安装Tensorflow。在学习阶段，更推荐使用才云科技的镜像： docker pull cargo.caicloud.io/tensorflow/tensorflow:0.12.0下载镜像完成后，启动：docker run -it -d -p 8888:8888 -p 6006:6006 cargo.caicloud.io/tensorflo

原文链接：《自动生成Sqlalchemy的models文件》自动生成Sqlalchemy的models文件的包早用过了，今天维护一个较老的工程，有个字段类型做了改动，调了得10几分钟才搞定。记录下自动生成models文件的python包sqlacodegen sqlacodegen已经加入pypi，只需要使用pip install sqlacodegen就可以安装了 安装后即可

下载psutil源码包：wget https://pypi.python.org/packages/source/p/psutil/psutil-2.0.0.tar.gz然后解压安装：sudo python setup.py install，出现如下错误：需要安装依赖包：sudo yum install python-devel.x86_64。重新安装即可。

1. 下载fdfs_client-py-1.2.6.tar.gz2. 解压后进入目录执行"python setup.py install":3. 新建测试文件test_fdfs.py:

下载针对linux平台的源码包，这里下载3.1.0的：它使用cmake来产生makefile文件的，我们先建立一个Build文件，用来存放编译后文件：执行cmake, 注意，cmake版本需要大于2.8.7才行(这里在Centos7上编译)出现几个错误：前面两个安装依赖包即可:后面提示下载ippicv失败，估计忘了问题，这里找到缺少的软件然后下载它并存放到这

#!/usr/bin/python#------------------------------------------------#File : ctrl_hv2.0.py#Date : 2014/08/28#By : LinJK#Version : Python 3.4.1#Coding : UTF-8#Note:# When user input

DJango在开发完成后，需要部署到服务器上，不可能使用内置的测试服务器的，这里记录以下流程：    1. DJango版本：                UWSgi版本：                Nginx版本:            2. 使用Django新建一个工程并进入到工程目录下:            3. 新建一个APP, 在django中

下面记录一下使用DJango实现文件上传功能步骤：         1. 在模板文件夹下新增一个页面用来展示：                2. 编辑views.py文件，增加函数来显示这个页面:    3. 编辑urls.py，处理路由规则：          这里加了两条，第二条是点击上传后调用的    4. 重启uwsgi     5. 测试, 这里基于

最近发现了一个不错的跨平台开发库，Kivy(官网: https://kivy.org/#home)，类似Qt，其代码可以在Windows, Mac OS, Linux, Android和iOS上运行，大概了解了下使用，比较适合自己开发小工具吧，到实际项目估计得踩坑，具体还没踩过，体验下先。        要安装kivy，可以在github下载源码或用pip安装，它需要pygame、cairo等

1. 安装支持模块                    2. 新建一个测试Excel工作簿1.xlsx:        3. 测试代码和结果:

Tornado是一种Python的Web服务框架，通过非阻塞型I/O，使得它可以很容易地每秒处理数以千计的连接。下面来安装使用一下：1. pip install tornado --user -U通过这种方式安装是没有安装实例代码的，如需要安装实例代码，需要下载tar.gz压缩包来编译安装: tornado-4.4.3.tar.gz，然后如下安装：2. 测试代码: 

在《Tornado - 基于Python的Web服务器框架》讲到一个性能很不错的python的web服务器框架tornado，现在就使用它在树莓派开发板上搭建一个简单地监控开发板状态网站。这里先给出这个小项目的文件目录总体结构：hardware文件夹是对开发板进行操作的硬件层static是项目中用到的静态文件，如这里用到了bootstrap和echarts框架等template

在Mac安装好OpenCV3.1后，如下，找到cv2.so：然后复制它到python安装目录下的lib/site-packages目录下，我这里使用的是anaconda的python包：注意，python对opencv的使用时通过numpy的，因此，munpy也必须安装，这里使用的anaconda已经内置了这个库，测试一下是否可以使用:OK。

Python操作图像的模块为: Pillow:基本使用：1. 加载图像：可以看到该图像是1280*800分辨率的，颜色通道为RGB2. 获取图像参数这里获取了图片名字和尺寸，然后使用png格式保存了这个图片，可以看到，pillow新建了一个png图片，虽然它们内容一样，但是格式是不一样的。 3. 裁剪图片(用到crop函数)从源码看到，原图保留，pillow

忽然发现，最近几个版本的Matlab提供了对python的访问接口，现在来测试下，首先进入matlab的这个目录下：然后加sudo执行"python setup.py install"，如果不加，后面在引入"matlab.engine"是会提示找不到库：好，安装成功，现在来测试一下使用，首先是导入相关库，然后启动matlab引擎，注意，这时候matlab软件并没有打开，只是pyth

在OS X系统安装mkdocs后，出现“mkdocs: command not found”错误，但是在site-packages下面看到确实已安装，可如下解决：