牧之-_-

#/usr/bin/env python 'make text file.py---create text file' import os ls = os.linesep fname = raw_input("enter the file name:") #get file name while True: if os.path.exists(fname): print

#!/usr/bin/env python 'read text file.py====test the write file' #get file name fname = raw_input('Enter filename:') print #open file for reading try: fobj = open(fname,'r') except IOError,e:

要是ubuntu 没有动过，那直接 sudo apt-get install ipython。 一些文章中有过优化ubuntu, 比如关掉了 firefox一些功能，这样会遇到： dpkg：处理 install-info (--unpack)时出错：  子进程 已安装 post-installation 脚本 返回了错误号 127 在处理时有错误发生：  install-info 这时

对搜索引擎、文件索引、文档转换、数据检索、站点备份或迁移等应用程序来说，经常用到对网页(即HTML文件)的解析处理。事实上，通过Python语言提供的各种模块，我们无需借助Web服务器或者Web浏览器就能够解析和处理HTML文档。本文上篇中，我们介绍了一个可以帮助简化打开位于本地和Web上的HTML文档的Python模块。在本文中，我们将论述如何使用Python模块来迅速解析在HTML文件中的数据

Python中的strip用于去除字符串的首尾字符，lstrip用于去除左边的字符，rstrip用于去除右边的字符。 这三个函数都可传入一个参数，指定要去除的首尾字符。 需要注意的是，传入的是一个字符数组，编译器去除两端所有相应的字符，直到没有匹配的字符，比如： >>> theString = 'saaaay yes no yaaaaass' >>> print theStrin

阅读目录 数据读取数据清洗数据处理 在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来