FinixLei的专栏 (https://github.com/FinixLei)

利用flask配合AI模型提供翻译服务

Python获取多进程执行的返回值

在multiprocessing的Pool所起的进程中再起进程

2020开年第一篇在之前的一篇博客中，我们对比了C++和Python的开发效率和运行效率。而对比Python和Bash shell，则是无解。因为shell可以实现的复杂功能较少而能利用的各种工具又较繁杂，所以基本不具备可比性。可是，当面对一个特定的问题，稍微比较一下shell和Python，还是蛮有趣的。本文就来记述这样一个问题。首先，出一道设计题。某人有若干条自己的Go对弈记录，包含对弈时...

Windows Epoch指的是 1601-01-01 00:00:00. 在有些场合下，会遇到需要将自这个时间点以来的秒数转换为正常时间。以下是一段完成此任务的Python代码。# coding=utf-8import sysfrom datetime import datetime def convert_seconds_from_1601(seconds): INTERV...

如何禁用import进来的第三方module的日志？ A： 众所周知，执行如下代码，可以打印logimport logging logger.logging.getLogger(‘name‘)logger.info(‘xxx’) logger.debug(‘xxx’)但是比较讨厌的一个问题是，在我们自己的程序import了第三方库之后，第三方库也有如上的语句，于是这些log...

本博客收集遇到的从Python 2到Python 3因写法不同而导致的坑。给出Python 2和Python 3都能兼容的写法。1. 如何兼容raw_input()和input()Python 2：raw_input() # 获取输入的字符串input() # 获取数字输入Python 3:input() # 获取任意输入，都转为字符串写一个Python2和...

问题描述： 有2个数组如下a = [3,3,3,4,4,4,5,6,7]b = [3,3,4,4]第1题：从数组a中删除所有在数组b中出现过的元素。对于上例来说，a删除结束应该等于 [5, 6, 7]. 第2题：实现 c = a - b ， c应该等于[3, 4, 5, 6, 7]. 先看第1题： 常规的思维大致会这么写代码：for i in a: if i i...

说是一道题，其实是项目中碰到的一个bug，在fix bug的过程中，提炼出了这么一道题。 题目：写一个类，该类实例化的时候会传入参数type_id代表“类型”。而对于每种“类型”的实例，都必须是单例。比如，该类叫做MultiSingle，它多次做 xx = MultiSingle(10) 所产生的实例xx，都是一个单例。而 yy = MultiSingle(20) 则是另一个单例。...

 先翻译一段文章：https://stackoverflow.com/questions/11344557/replacement-for-getstatusoutput-in-python-3在最后的“注意”一节中，给出笔者自己的看法。 在Python 2中，经常使用commands模块来执行shell的命令，尤其是常用getstatusoutput()函数。但是在Python ...

记录一些mock的用法

总结了一下Python打包与发布几种方法以及打包文件的格式

原文：https://packaging.python.org/wheel_egg/

原文：http://peak.telecommunity.com/DevCenter/PythonEggs 捡其重点翻译之。

何谓“观察者模式”？本人不喜欢将简单的东西弄得很复杂的样子，遂简要介绍如下。有一目标物（subject，即observable），有众多观察者（observers）关注其异动；目标物维护观察者列表，故若要新增观察者，则需向此目标物注册该新观察者；当目标物有状态变化时，会主动通知在其注册的所有观察者，方式为：以for循环调用所有观察者的notify()方法；故所有观察者都需要有notif

介绍了一个基于贝叶斯方法的Python写的20来行的拼写检查器

本文通过一个Perl程序和一个Python程序对于多达212MB，170多万行的文本文件的分析，比较了Perl和Python程序在执行以及开发上的效率。

简介Python的装饰器Decorator

Python核心编程笔记 - 杂记第1章至第8章

Python核心编程笔记 - 第11章 函数式编程

本文在参考了多篇文献的基础上，简单总结了super()的用法以及原理。

简单介绍有关__new__和__init__的区别

第13章 面向对象编程（二）

Chapter 13. OOP 第一部分

Python核心编程笔记 - 第12章 模块

前段时间在一边学一边做一个Jave EE的项目。做到最后，需要部署的时候，组里的小兄弟用了一个叫Fabric的python工具结合Maven和Jetty来实现了打包成war文件并部署的功能。用法很简单，简介如下。首先，写一个fabfile.py文件，放到某处，比如项目的根目录下，其内容完全是自定义以实现任何shell脚本可以做的事情。比如，下面这个：from fabric.api im

去年9月的时候，写了几个python脚本，用来从一家基金网站爬数据，然后进行分析，给出值得投资的若干只基金。分析的方法很简单，就是取前1个月，3个月，6个月，1年，2年和3年这所有种类的前100名或50名，然后取交集。能站在这交集中的，自然是表现比较稳定的基金。所以有时候交集实际为空。但这样简单的分析方法也很明显有一个缺陷，就是只要是近期表现好的基金，就很容易站在这交集中了。所以，实际上，这样的分

将gevent tutorial里的一个小例子略作修改，可以很好地看出协程为何可以比普通的单线程快很多。当然，这是有前提的。在下面的例子中，因为有大量的IO操作，所以才能发挥协程的高效性。在前面的博客中提到"one coroutine per connection"的说法，其实更普通一点，可以说"one coroutine per IO". 先看代码：import geventimpor

#coding=UTF8 from xml.etree import ElementTreexmlText = """ 110 """ #xmlText = open("xml.txt").read()#root = ElementTree.fromstring(xmlText)#root = ElementTree.pa

在上篇博客中，提到了对一个脚本进行的多次优化。当时以为已经优化得差不多了，但是当测试人员测试时，我才发现，踩到了Python的一个大坑。在上文的优化中，对每500个用户，会进行一些计算并记录结果在磁盘文件中。原本以为这么做，这些结果就在磁盘文件中了，而不会再继续占用内存；但实际上，Python的大坑就是Python不会自动清理这些内存。这是由其本身实现决定的。具体原因网上多有文章介绍，这里就不co...