1. 增加 import sys 2. 将 Ui_MainWindow(object) 中的 object 修改成修改成 QtGui.QMainWindow 3. 在 Ui_MainWindow 类中加入: def __init__(self): super(Ui_MainWindow,self).__init__() self.setupUi(self) self.retranslateUi(self) 4. 在末尾加入代码: app = QtGui.QApplication(sys.argv

datafile.txt  #文件 Man: this is the right room for an argument. Other Man: I've told you once. Man: No you haven't Other Man: Yes, I have. (pause) Man: When? Other Man: Just now. Man: No you didn't Other Man: Yes I did. Man: You didn't Other Man: I'm

如图所示:执行py文件后,打印__name__的名是模块名,而非__main__ 查了好久,发现这个问题跟unittest这个类有关系,执行单元测试的py脚本时,不要右键run unittest,在pycharm菜单上的run下直接点run,选择你要运行的文件就可以. 否则就会出现执行了测试用例,但是却没有执行 __main__方法后面的内容

1. 实验环境 ubuntu14.4 + django1.9.7 2. 问题描述 在配置完数据库mysite/settings.py后,通常需要运行 python manage.py syncdb 为数据库中每个应用建立一个数据库表.然而如果你安装的Django Version >= 1.9,那么会出现如下问题: gzxultra@gzxultraPC:~/django_try/mysite$ python manage.py syncdbUnknown command: 'syncdb'Typ

pktgen 操作手册:http://pktgen-dpdk.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html 执行到这一步时: $ cd <PktgenInstallDir>/tools $ ./run.py -s default 运行 run.py 后系统提示我没有对应的 config file. root@ubuntu:/home/chang/pktgen-dpdk/tools# ./run.py >>> sdk '/home/

背景: 在上一篇已经介绍过如何利用python调用aapt获取包名 https://www.cnblogs.com/reseelei-despair/p/11078750.html 但是因为每次都要修改py文件内的安装包所在路径,感觉不是很方便,所以想办法用bat脚本实现直接将文件拖入bat文件直接运行获取到相关信息 思路: 批处理脚本直接运行py文件,修改py文件,导入sys模块,直接在cmd中将安装包路径传入py后运行 代码: bat脚本代码如下 @echo off COLOR 2 set

前提: 1.已安装python版本(一般都是2.X) 2.已安装easy_install python安装,记得配置Python的环境变量,例如:我的直接在Path上加 G:\Python 验证安装Python成功:cmd 输入python 或者python -V ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(二):xlrd初体验 相关链接: Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(一):初识Python Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(二):xlrd初体验 Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(三):终极需求 一.什么是xlrd xlrd是python语言中读取excel的扩展工具,可以实现指定表单.指定单元格的读取. 二.安装xlrd 官网安装:到python官

python注释.脚本参数.字节码 --道心 python安装 1.下载安装包 https://www.python.org/downloads/ 2.安装 默认安装路径:C:\python27 3.配置环境变量 [右键计算机]-->[属性]-->[高级系统设置]-->[高级]-->[环境变量]-->[在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行,双击] --> [Python安装目录追加到变值值中,用 : 分割] 如:原来的值;C:\python27,切记前面有分号

转自:http://www.cnblogs.com/forward-wang/p/5970806.html 生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是广义的,可以是类.函数.线程.进程等).产生数据的模块,就形象地称为生产者:而处理数据的模块,就称为消费者. 单单抽象出生产者和消费者,还够不上是生产者消费者模式.该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间,作为一个中介.生产者把数据放入缓冲区,而消费者从缓冲

flask简介: flask是一轻量级的web应用框架,它的实现是一个 wsgi 的微("Micro")框架,当然微("Micro")也不意味这它的功能存在不足,它的核心代码保持简单和扩展性,Flask没有默认使用的数据库.窗体验证工具.然而,Flask保留了扩增的弹性,用 extension 可以增加其他功能,用Flask-extension:可以增加ORM.窗体验证工具.文件上传.各种开放式身份验证技术. 安装 flask 第1步:确保本机已经安装有python

在windows 命令行上安装Django 在CMD命令行中输入以下命令进行安装. pip install Django 在windows python安装目录上会出现 一个django-admin.exe程序  (需要把 django-admin.exe 添加环境变量) .创建Django程序 终端命令:django-admin startproject sitename IDE创建Django程序时,本质上都是自动执行上述命令 上述的sitename是自己定义的项目名称! 其他常用命令: p

爬虫代理IP池 在公司做分布式深网爬虫,搭建了一套稳定的代理池服务,为上千个爬虫提供有效的代理,保证各个爬虫拿到的都是对应网站有效的代理IP,从而保证爬虫快速稳定的运行,当然在公司做的东西不能开源出来.不过呢,闲暇时间手痒,所以就想利用一些免费的资源搞一个简单的代理池服务. 1.问题 代理IP从何而来? 刚自学爬虫的时候没有代理IP就去西刺.快代理之类有免费代理的网站去爬,还是有个别代理能用.当然,如果你有更好的代理接口也可以自己接入. 免费代理的采集也很简单,无非就是:访问页面页面 —> 正则

python下载地址: 进入https://www.python.org/download/releases/3.3.4/,下载Windows X86-64 MSI Installer (3.3.4) 并安装. 验证python是否安装成功: 进入控制台,输入python检查是否可以运行. 安装辅助工具: easy_install: https://pypi.python.org/pypi/setuptools#installation-instructions页面下载ez_setup.py后运

一.概述 二.从demo_app开始 三.WSGI中的application 四.区分URL 五.重构 1.正则匹配URL 2.DRY 3.抽象出框架 六.参考 一.概述 在Python中,WSGI(Web Server Gateway Interface)定义了Web服务器与Web应用(或Web框架)之间的标准接口.在WSGI的规范下,各种各样的Web服务器和Web框架都可以很好的交互. 由于WSGI的存在,用Python写一个简单的Web框架也变得非常容易.然而,同很多其他的强大软件一样,要

我们基于上一节的代码来开始这一节的内容. 上节源代码:zqxt_views(django 1.4 - django 1.10).zip [更新于 2016-09-06 00:13:23] 1. 打开 zqxt_views/urls.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from django.conf.urls import url from django.contrib import admin from calc import views as calc_views     url

在学习Celery之前,我先简单的去了解了一下什么是生产者消费者模式. 生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中,经常会碰到如下场景:某个模块负责产生数据,这些数据由另一个模块来负责处理(此处的模块是广义的,可以是类.函数.线程.进程等).产生数据的模块,就形象地称为生产者:而处理数据的模块,就称为消费者. 单单抽象出生产者和消费者,还够不上是生产者消费者模式.该模式还需要有一个缓冲区处于生产者和消费者之间,作为一个中介.生产者把数据放入缓冲区,而消费者从缓冲区取出数据,如下图所示: 生产者消费

题记:早已听闻python爬虫框架的大名.近些天学习了下其中的Scrapy爬虫框架,将自己理解的跟大家分享.有表述不当之处,望大神们斧正. 一.初窥Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架. 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中. 其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫. 本文档将

前言: 听说Pylearn2是个蛮适合搞深度学习的库,它建立在Theano之上,支持GPU(估计得以后工作才玩这个,现在木有这个硬件条件)运算,由DL大牛Bengio小组弄出来的,再加上Pylearn2里面已经集成了一部分常见的DL算法,本着很想读读这些算法的源码和细节这一想法,打算学习下Pylearn2的使用. 网上这方面的中文资料简直是太少了,虽然本博文没什么实质内容,但也写贴出来,说不定可以帮到一些初学者. 从Bengio的一篇paper: Pylearn2: a machine lear

@tags caffe 前面根据train_lenet.sh改写了train_lenet.py后,在根目录下执行它,得到一系列输出,内容如下: I1013 10:05:16.721294 1684 caffe.cpp:218] Using GPUs 0 I1013 10:05:17.525264 1684 caffe.cpp:223] GPU 0: GeForce GTX 970M I1013 10:05:17.790920 1684 common.cpp:36] System entropy