作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei subprocess包主要功能是执行外部的命令和程序.subprocess的功能与shell类似.subprocess包中定义有数个创建子进程的函数,这些函数分别以不同的方式创建子进程,所以我们可以根据需要来从中选取一个使用.另外subprocess还提供了一些管理标准流(standard stream)和管道(pipe)的工具,从而在进程间使用文本通信. 使用subprocess包中的函数创建子进程的时候,要注意

[声明]欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 秦学苦练:http://www.cnblogs.com/Qinstudy/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/Qinstudy/p/8987520.html [正文]  秦学苦练博主,你好!现在有个项目是关于声源定位的,需要用到Python的第三方库:声学库(也就做声学包,英文名叫Acoular),我自己去安装Python的第三方包Acoular,按照官网上的安装方法总是不行!秦学苦练博主,能解答下我的疑惑吗? acoular声

使用ctypes在Python中调用C++动态库 入门操作 使用ctypes库可以直接调用C语言编写的动态库,而如果是调用C++编写的动态库,需要使用extern关键字对动态库的函数进行声明: #include <iostream> using namespace std; extern "C" { void greet() { cout << "hello python" << endl; } } 将上述的C++程序编译成动态链

""" python中使用模块和库编程 导入模块 import modulename [as alias] from modulename import fun1,fun2,... modulename:模块名 alias:模块的别名 fun1.fun2:模块中的函数 执行模块 使用import语句和from语句执行导入操作时,导入的模块将被自动执行.模块中的赋值语句被执行后会创建变量,def语句被执行后 会创建函数对象.模块中的全部语句都会被执行,但只执行一次,如果impo

当一个json 数据很大的时候.load起来是很耗时的.python中常见的json解析库有cjson,simplesjson,json, 初步比较了一下, 对于loads来讲 simplejson 的速度要好于 其他两者, cjson和json 差不多. 网上有很多说 cjson的速度最快的,但我这边测试发现没有simplejson的性能好:

python中json的序列化与反序列化有很多库,具体选择使用哪一个,或者哪一个速度更快呢? 先上结果 json序列化与反序列化速度对比(按总时间排序:测试数据100 * 10000) ujson 序列化: 2.084 反序列化: 1.157 总时间: 3.241 yajl 序列化: 1.910 反序列化: 1.970 总时间: 3.880 cjson 序列化: 3.305 反序列化: 1.328 总时间: 4.632 simplejson 序列化: 10.279 反序列化: 4.658 总时间

<本文来自公众号“大邓带你玩python”,转载> 用百分之20时间,学会解决百分之80的问题. 常用的库有time.datetime.其中datetime库是对time库的封装,所以使用起来更加便捷.date是指日期时间(年月日)处理,time往往更加细小的单位(小时分秒等)的时间处理. 一.datetime库 datetime.date类 表示日期的类,常用的属性有year.month.day.参数都为整数. import datetime #任何一天 someday = datetime

DateTime 的时区问题 Python的datetime可以处理2种类型的时间,分别为offset-naive和offset-aware.前者是指没有包含时区信息的时间,后者是指包含时区信息的时间,只有同类型的时间才能进行减法运算和比较. datetime模块的函数在默认情况下都只生成offset-naive类型的datetime对象,例如now().utcnow().fromtimestamp().utcfromtimestamp()和strftime(). 其中now()和fromtim

testdata是用于生成测试数据的一个安装包,它不仅提供DictFactory类来生成数据,还提供特定的扩展功能.每个Factory实例均可用于生成用户所需要的特定个数的数据,这将使我们更好地统计分析结果 如果你的目的是生成数据并将其存储到数据库或基于数据库的文档,DictFactory将会变得更加快捷 首先安装testdata,我用的是python2.7版本,在用 pip install python-testdata 遇到下面的报错信息 Command "python setup.py e

场景 在cmd中使用pip install moviepy时,需要安装一些依赖库,很长时间后提示: 远程主机中断了一个现有的连接. 原因是默认镜像源下载过慢,将其修改为国内或者设置安装时的源. 这里以设置豆瓣镜像源为例. 实现 pip install moviepy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 效果 可以看到安装速度很快,成功实现安装.

常用的库有time.datetime.其中datetime库是对time库的封装,所以使用起来更加便捷.date是指日期时间(年月日)处理,time往往更加细小的单位(小时分秒等)的时间处理. 一.datetime库 datetime.date类 表示日期的类,常用的属性有year.month.day.参数都为整数. import datetime #任何一天 someday = datetime.date(year=2018,month=1,day=1) someday datetime.da

使用enumerate,可以自动进行索引下标的赋值,本例代码中使用enumerate,进行excel单元格的赋值操作. 代码如果重复被调用,可将该代码封装成类进行使用 1 import openpyxl 2 #加载excel文件 3 wb = openpyxl.load_workbook('test_datas/test_cases.xlsx') 4 #定位工作簿 5 sheet = wb['test'] 6 #测试数据 7 datas = [ 8 {'originalExamCode': 'M

PyTesser PyTesser is an Optical Character Recognition module for Python. It takes as input an image or image file and outputs a string. PyTesser uses the Tesseract OCR engine, converting images to an accepted format and calling the Tesseract executab

场景 在使用pip进行安装库时,使用默认的库会很慢,甚至有时会出现远程主机中断了一个现有连接. 怎样在使用pip install 时指定镜像源为豆瓣镜像源. 实现 pip install moviepy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

[参考文献] http://www.jb51.net/article/65287.htm

在Python中,使用SQLAlchemy可以对数据库进行操作. SQLAlchemy是Python中的一个标准库. 要使用SQLAlchemy,首先要创建连接: url = mysql+pymysql://root:123@localhost/dbname?charset=utf8mb4 engine = create_engine(url) 注意这里URL的写法,其中,pymysql是在Python3.x中用于连接MYSQL服务器的一个库 Python2中使用mysqldb 通过create

Python之dict(或对象)与json之间的互相转化 在Python语言中,json数据与dict字典以及对象之间的转化,是必不可少的操作. 在Python中自带json库.通过import json导入. 在json模块有2个方法, loads():将json数据转化成dict数据 dumps():将dict数据转化成json数据 load():读取json文件数据,转成dict数据 dump():将dict数据转化成json数据后写入json文件 下面是具体的示例: dict字典转jso

场景 moviepy官网: https://pypi.org/project/moviepy/ 是一个用于视频编辑的Python库:切割.连接.标题插入.视频合成.非线性编辑,视频处理和定制效果的创建. Github: https://github.com/Zulko/moviepy 实现 首先你需要安装moviepy 打开cmd输入: pip install moviepy 其次需要安装ffmpeg,因为网络问题,这里使用豆瓣镜像 pip install imageio-ffmpeg -i h

在Python语言中,json数据与dict字典以及对象之间的转化,是必不可少的操作. 在Python中自带json库.通过import json导入. 在json模块有2个方法, loads():将json数据转化成dict数据 dumps():将dict数据转化成json数据 load():读取json文件数据,转成dict数据 dump():将dict数据转化成json数据后写入json文件 下面是具体的示例: dict字典转json数据 import json def dict_to_j

python导入类与导入函数,模块基本一样,一个模块fun,其中包含三个类 class Dog(): def __init__(self,name): self.name=name def bark(self): print (self.name +" is barking.") class Cat(): def __init__(self,name): self.name=name def catch_mouse(self): print(self.name + " is

python中要操作数据库,要使用该数据库在python中对应的驱动库,本文介绍python操作mysql数据库 1.首先安装pymysql 2.导入库 3.建立连接 4.建立游标 5.发起请求 6.得到结果 7.关闭游标.连接 import pymysql import yaml from pymysql.cursors import DictCursor from config.setting import conf class DBhandler(): def __init__(self,