1. 用argparse模块解析命令行选项 我们在上一篇博客<Linux:可执行程序的Shell传参格式规范>中介绍了Linux系统Shell命令行下可执行程序应该遵守的传参规范(包括了各种选项及其参数).Python命令行程序做为其中一种,其传参中也包括了位置参数(positional arguments)和可选参数(optional arguments): (注意,可选参数的选项名称以--或-打头,位置参数和可选参数的先后顺序可以任意排布) 那么在Python程序中我们如何解析在命令行中提

在Kivy中,通过pyjnius扩展能够间接调用Java代码,而pyjnius利用的是Java的反射机制.可是在Python对象和Java对象中转来转去总让人感觉到十分别扭.好在android提供了binder这个进程间通信的功能,Java中的Service也是基于Binder的C++代码封装来实现进程间通信的,这也为从Python代码中绕开pyjnius直接訪问Java代码提供了可能,既然Java的Service是基于C++的封装来实现的,也相同能够在Python中封装相同的C++代码,这篇文

初学pytest. 将pytest写进Python代码中 不同运行方式都可正常运行     =======================**********************======================================= ============================================================================ 若是没有将pytest写进Python代码,直接运行的话将不能执行pytest: 没

在python代码中判断python版本: if sys.version_info < (3, 0): lib.make_flows.argtypes = [c_char_p, c_char_p, c_int, c_int, c_int] lib.make_flows(avi, newpath, 0, 0, 10) else: in_path = bytes(avi, 'utf8') out_path = bytes(newpath, 'utf8') lib.make_flows(in_path

业务场景大概是这样的,我要对用户博文进行分词(这个步骤可以看这篇文章如何在hive调用python的时候使用第三方不存在的库-how to use external python library in hadoop) 然后在对每条博文进行分词之后呢,我需要做的就是对分词之后的结果去除停用词,但是在公司hadoop集群是是没有我们所需要的停用词文件的,其实解决这个问题很类似我上面列出来的文章,就是如果在hive的自定义函数中使用我们自己的文件或者包 解决办法大概是这样: 首先在shell脚本中加入

在具体的Django应用中,通过引入 django.conf.settings 使用配置,例: from django.conf import settings settings.configure(DEBUG=True, TEMPLATE_DEBUG=True, TEMPLATE_DIRS=('/home/web-apps/myapp', '/home/web-apps/base')) 转自:http://django-chinese-docs-14.readthedocs.org/en/la

我们有时会在方法中写一些注释代码,用来提示这个方法是干嘛的之类,看下面代码: class Game_object: def __init__(self, name): self.name = name def pickUp(self): pass #some code class Coin(Game_object): def __init__(self, value): Game_object.__init__(self) self.value = value def spend(self, b

python中写入中文时报错如下图所示: 依照网上解决方法:在py文件中加入:#encoding=utf-8 然后继续报错如下图所示: 解决方法: 在py文件中加入: import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')

DateTimeField.auto_now 这个参数的默认值为false,设置为true时,能够在保存该字段时,将其值设置为当前时间,并且每次修改model,都会自动更新.因此这个参数在需要存储“最后修改时间”的场景下,十分方便.需要注意的是,设置该参数为true时,并不简单地意味着字段的默认值为当前时间,而是指字段会被“强制”更新到当前时间,你无法程序中手动为字段赋值:如果使用django再带的admin管理器,那么该字段在admin中是只读的. DateTimeField.auto_now

这是Python函数可变参数 args及kwargs *args表示任何多个无名参数,它是一个tuple **kwargs表示关键字参数,它是一个dict 测试代码如下: def foo(*args,**kwargs): print ('args=',args) print ('kwargs=',kwargs) print ('**********************') if __name__=='__main__': foo(1,2,3) foo(a=1,b=2,c=3) foo(1,2

一.针对raw_input输入的字符进行类型判断及转换: raw_input输入默认为字符,如果输入的是数字字符,想自动转换,即:输入为a,不做操作,如果输入为3,即转化为整数. 可利用try..except..的方法,让程序将raw_input()输入的值转换为int,如果输入的是‘23’则直接转换为数字23,如果输入的是‘xx’则会try失败然后运行except的部分. #!/usr/bin/python27 #_*_ coding:utf-8 _*_ def myint(s): if st

错误代码 import tempfile import subprocess import shlex import os import numpy as np import scipy.io script_dirname = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) def get_windows(image_fnames, cmd='selective_search_rcnn',image_tag): """ Run MATLA

解决方法: 把文件编码方式改为gbk即可.在代码开头写上: # coding=gbk

log表示以e为底数的对数函数符号.其验证代码如下: a=np.log(np.e )print(a)print(np.e)

os.environ['TZ'] = 'Asia/Shanghai' os.environ['TZ'] = 'Europe/London' hour_cur = time.strftime('%H')

android开发主要用到的是java代码,但是当开发涉及到一些算法时,往往用python可以提高软件的运行速度,也更加便捷,这里分享自己项目调用python代码的方式,主要有以下几个步骤(个人方法,欢迎指教): 1:配置调用环境 2:创建一个pythonHelper类用于搭建一个传参的桥梁: 3:拿到python文件,python代码中必须包含所需要调用的方法,参数和返回值必须对应好.否则会报空指针错误. 4:因为配置好了环境,再编写一段python环境下的代码来完成调用. 5:java中调用

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中

如何使用 Pylint 来规范 Python 代码风格 转载自https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-pylint/   Pylint 是什么 Pylint 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准(Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8,具体信息,请参阅参考资料)和有潜在问题的代码.目前 Pylint 的最新版本是 pylint-0.18.1. Pylint 是一个 Pyth

本文档所提供的编码规范,适用于主要的Python发行版中组成标准库的Python代码.请参阅PEP关于Python的C实现的C编码风格指南的描述. 本文档和PEP257(文档字符串规范)改编自Guido的<Python Style Guide>一文,并从<Barry's style guide>添加了部分内容作为补充. 这篇风格指南随着时间的推移而逐渐演变,随着语言本身的变化,一些过去的约定已经过时,并确定了更多新的约定. 许多项目都有自己的编码风格指南.如果有任何冲突,优先使用该

昨日内容回顾 操作系统纸带打孔计算机批处理 —— 磁带 联机 脱机多道操作系统 —— 极大的提高了CPU的利用率 在计算机中 可以有超过一个进程 进程遇到IO的时候 切换给另外的进程使用CPU 数据隔离 进程与进程之间的数据是隔离的 时空复用 在同一时刻 多个程序宏观上的并行分时系统 —— 反而降低了CPU的效率 提高了用户体验 将时间分片 每一个进程都能够使用CPU一个时间片的时间 时间片轮转 一个进程在使用cpu的时候时间片到了, 就会切换到另一个进程实时系统 —— 实时的响应任务 有一个进