甘焕的博客

本文介绍了如何在python中安装MYSQL Connector。

直接利用“pip install mysql_python”安装肯定是不行的，提示如下错误： File "setup_posix.py", line 26, in mysql_config raise EnvironmentError("%s not found" % (mysql_config.path,)) EnvironmentError: mysql_con...

首先配置好virtualenv，具体过程请参见《搭建高效的Python开发环境》。用Visual Code打开python项目，选择菜单“调试>打开配置”，出现“launch.json”的编辑视图，在文件顶部很容易就找到如下内容：{ "name": "Python", "type": "python", "request": "launch", "stopOnEntr

在Python中，判断一个对象是否是方法有如下三种方法。1. 根据“_ call _”属性判断有时候用python就有这么一种感悟，各种钩子函数就是通过内置的“”属性实现，python学得好不好，就是对“”属性理解得透彻不透彻。python函数在调用时，一定会首先调用其相关“_ call _”函数（没有空格），请参见python总结(四)：类装饰器与方法的动态添加中的用法。add = lambda

在MacOS安装virtualenvwrapper，提示如下错误:Exception:Traceback (most recent call last): File "/Library/Python/2.7/site-packages/pip/basecommand.py", line 215, in main status = self.run(options, args) Fi

1. 寻找masterpid通过执行如下命令，可以获取Gunicorn进程树：pstree -ap|grep gunicorn得到如下的结果。|-grep,6194 --col gunicorn | `-gunicorn,30080 /usr/local/bin/gunicorn collect:app -c collect_gunicorn.py | |-gunicorn,

在python中，装饰器处理作用于方法上用于增强方法外，还可以作用与类，用于类的功能增强与修订，实现代理模式、装饰模式等效果，甚至可以达到继承以及mixin的效果。1. 定义类装饰器定义类装饰器非常简单，仅接受唯一的参数——待装饰的类，这里以统计类的初始化实例为例，每初始化一个实例，则计数加1，如下：def instCounter(cls): oldInit = cls.__init__

如果有AOP的编程经验，理解Python的装饰器就是分分钟的事。既然是装饰器，那么对被装饰的对象来说，一定是功能得到了增强，按方法能增强的地方进行划分，又可以分为以下四类： 1. 方法调用前； 2. 方法调用后； 3. 方法调用前后(环绕)； 4. 方法调用异常；我们以一个简单的加法运算来进行说明，按方法的增强点依次进行功能增强，首先看加法的代码，非常简单：def add (a, b):

相比与其他动态语言，如scala、javascript(es6版本以上)、groovy等，python处理字符串插值显得较为笨拙，没有在语言中就内置了支持，总结起来，大概有三种方法。1. 字符串format方法这是字符串自身携带的方法，非常高效，并且容易理解，建议作为首选，实现方式如下：# 将函数参数转换为字典def format(**args): tmpl = 'My name is

在编写bash终端应用程序中，如果字符串里含有中文字符，可能会出现乱码。这里以Win 10为例进行代码测试，utf8.py的内容如下：#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-value = '蚁方阵'print value以Windows的CMD终端运行代码：python utf8.py# 输出 铓佹柟闃 乱码至于乱码的原因，因为python文

通过元类，可以修改类的方法与实现，根据“_ init_”与“_ new_”方法钩子的不同，可以在类创建后与类创建前添加控制，在类创建前可提供默认实现，在类创建后可以提供方法检查、属性检查与覆盖实现。在大部分的情况下，通过继承可以实现元类的大部分功能，所以在99%的情况下，元类基本都用不上，但是需要对类自身进行操作时，元类就排上了用场，下面是具体步骤。1. 创建元类元类必须要继承types，或者是其他

在调试代码时，发现引用的第三方架包突然提示如下错误：E1002:<line,row>:Employee.__init__: Use of super on an old style class仔细诊断代码，发现相关的内容如下：class Base: def __init__(self, username, age): self.username = username

python的一切数据都是对象，包括函数、基本数据类型、自定义数据类型等等，这其中最复杂的就是对象内部存储的数据结构(引用)，包括类属性、数据描述符、实例属性及非数据描述符，不仅它们的优先级不一样，而且它们的回调函数也存在很大的差异，这也是本文需要阐述的地方。如果以前有过Javascript的编程经验，初上Python肯定会对“.”运算符与“[]”之间的差异难以理解，它们不仅不能替换，而且完全不相关

在CentOS 7中，默认的python版本是2.7.5，这对于python程序多版本的开发与维护还是远远不够的，如下：[root@localhost ~]# python --versionPython 2.7.51. 安装pip从pip官方上下载get-pip.py，然后执行如下命令即可完成安装：# 下载地址为 https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

升级Kafka服务器后，运行正常的Python程序突然报错： File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/kafka/record/legacy_records.py", line 240, in __iter__ self._buffer = memoryview(self._decompress(key_offset)) ...