# author: 阿辉枫情 import re import struct import socket def IPSplitBlocks(minip, maxip): result = [] JudgeIp = re.compile(r'^(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]\d|\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]\d|\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]\d|\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d

成分目录的好习惯,使得代码保持整洁,为以后的代码管理提供方便. 一.概念 一般目录有以下几个: bin:程序入口,存放start文件. conf:存放固定的配置信息,比如:连接redis的配置信息.连接mysql的配置信息等. lib:存放main文件.tools文件等. logs:存放日志 文件: start文件:程序运行开始. main文件:存放主逻辑. tools文件:存放常用工具,比如:db连接.检查小数.等等. 二.引入自己文件夹下的模块 使用from 文件夹名.文件名 import

给定某字符,只需要保留其中的有效汉字或者字母,数字之类的.去掉特殊符号或者以某种格式进行拆分的时候,就可以采用re.split的方法.例如 =============================== RESTART: Shell =============================== >>> s = '''Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 18:41:36) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on wi

机器学习入门 (注:无基础可快速入门,想提高准确率还得多下功夫,文中各名词不做过多解释) Python语言.pandas包.sklearn包   建议在Jupyter环境操作 操作步骤 1.pandas包加载给机器学习训练的表格 依照机器学习领域的习惯,我们把特征叫做X,目标叫做y,通常一列数据最后一列作为目标列 2.映射数据列为整型(Python做决策树需要整型或者实数) 3.拆分训练集.测试集 4.sklearn创建训练模型.测试模型准确率等 5.预测结果导出 算法 1.PCA算法2.LDA

一.字符串拆分 str = "hola ha1 ha2 china ha3 " # partition 从左侧找到第一个目标,切割成三组数据的[元组] str1 = str.partition("a") print(str1) # ('hol', 'a', ' ha1 ha2 china ha3 ') # rpartition 从右侧找到第一个目标,切割成三组数据的[元组] str2 = str.rpartition("a") print(str

1 环境 操作系统:Windows10 Python版本:Python3.7 2 简介 实现多级目录差分,举例说明如下: 假设现有的目录结构如下:1.2.2.1.2.2.2.3.2.4.3.4.5.6.6.1.6.1.1.6.1.2.6.1.3.6.1.4.6.2.6.3.6.4.7.8.9.10. 经过差分后,得到的各级目录为: 一级目录:1.2.3.4.5.6.7.8.9.10 二级目录:2.1.2.2.2.3.2.4和6.1.6.2.6.3.6.4 三级目录:6.1.1.6.1.2.6.1

需求:现在有一个list ,range_data = ['m', 'M', 'h', 'c', 'X', 'Z', 'A', 'o'] 希望得到两个list,  一个是奇数list =['m', 'h', 'X', 'A'],    另一个是偶数 list:['M', 'c', 'Z', 'o'] 方法一: range_data = ['m', 'M', 'h', 'c', 'X', 'Z', 'A', 'o'] list_a = []list_b = [] for i in range_dat

方法一: >>> import itertools >>> a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] >>> list(itertools.chain.from_iterable(a)) [1, 2, 3, 4, 5, 6] 方法二: from collections import Iterable # return list def flatten(input_arr, output_arr=None): if output_arr

摘要:由于字符串数据几乎无处不在,因此掌握有关字符串的交易工具非常重要.幸运的是,Python 使字符串操作变得非常简单,尤其是与其他语言甚至旧版本的 Python 相比时. 本文分享自华为云社区<在 Python 中拆分.连接和连接字符串>,作者: Yuchuan . 生活中几乎没有什么保证:死亡.税收和需要处理字符串的程序员.字符串可以有多种形式.它们可以是非结构化文本.用户名.产品描述.数据库列名称,或者我们使用语言描述的任何其他内容. 由于字符串数据几乎无处不在,因此掌握有关字符串的交

Python正则表达式如何进行字符串替换实例 Python正则表达式在使用中会经常应用到字符串替换的代码.有很多人都不知道如何解决这个问题,下面的代码就告诉你其实这个问题无比的简单,希望你有所收获. 1.替换所有匹配的子串用newstring替换subject中所有与正则表达式regex匹配的子串     result, number = re.subn(regex, newstring, subject) 2.替换所有匹配的子串(使 用正则表达式对象)     rereobj = re.com

1.算数运算符 符号:+   -   *   /   %(取余.取模)   //(取整)   **(开方) 2.比较运算符 符号:>   >=   <   <=   ==(全等)   !=(不等于) 特点:比较运算的结果一定是布尔值(True/False) print(7 >= 3)   #True print(7 < 3)    #False 3.赋值&混合赋值运算符 赋值运算符符号:= 混合赋值运算符符号:+=   -=   *=   /=   %= a +

尽管从表面上看,Python似乎是任何人都可以学习的一种简单语言,但确实如此,许多人可能惊讶地知道一个人可以熟练掌握该语言. Python是其中的一门很容易学习的东西,但可能很难掌握. 在Python中,通常有多种处理方法,但是很容易做错事情,或者重新发明标准库并浪费时间,这仅仅是因为您不知道模块的存在. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提

通过CANOE 导出的log通常有很多个ID的数据,如何才能找到某一个ID下的特殊的信号?利用python可以简单的进行这个步骤,代码如下: 说明: 最终的效果是将log信息,分不同的ID进行拆分,并单独生成文件log_id.csv的文件夹. 1. 需要输入输入文件夹 2. 生成_out文件夹. 3. 没有错误处理 4. 采用"[A-F|\d]{3}"匹配CAN ID #log analy about CAN Signal for CANOE import os import re I

1. 将大文件拆分为小文件 I 通过二进制的方式将大文件读取出来,将其拆分存,以不同的文件方式存放在一个目录下面 II 提供两种操作方式交互式和命令行模式 #! usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import sys, os megebytes = 1024 * 1000 chunksize = int(1.4 * megebytes) def clear_dir(target_dir): """ 清空目录 :param target

函数:split()Python中有split()和os.path.split()两个函数,具体作用如下:split():拆分字符串.通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表(list)os.path.split():按照路径将文件名和路径分割开一.函数说明1.split()函数语法:str.split(str="",num=string.count(str))[n]参数说明:str:   表示为分隔符,默认为空格,但是不能为空('').若字符串中没有分隔符,则把整个字

因为需要将一个很大的excel按500条拆分为多个excel,手工操作实在太麻烦,就写了个python小脚本,现在是分为了多个sheet页,使用者可根据自己实际情况修改成多个文件的形式 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import xlrd import xlwt limit = raw_input('input limit number:') readbook = raw_input('input excel read path:') save

数:split() Python中有split()和os.path.split()两个函数,具体作用如下:split():拆分字符串.通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表(list)os.path.split():按照路径将文件名和路径分割开 一.函数说明1.split()函数语法:str.split(str="",num=string.count(str))[n] 参数说明:str:   表示为分隔符,默认为空格,但是不能为空('').若字符串中没有分隔符,则把整

Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行? 在数据处理过程中,经常会遇到以下类型的数据: 在同一列中,本该分别填入多行中的数据,被填在一行里了,然而在分析的时候,需要拆分成为多行. 在上图中,列名为”Country” ,index为4和5的单元格内,值为”UK/Australia”和”UK/Netherland”. 今天,我们来介绍将含有多值的内容分拆成多行的几种方法. 加载数据 PS:可以通过左右滑动来查看代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({

其实,这就是批量执行了ArcToolbox 分析工具-筛选 功能. 先上代码,后做解说: # in_feature:待拆分要素类 # out_folderpath:输出路径,注意最后加“/”以与字段名拼接出输出文件路径 # split_field:拆分标准字段 import arcpy in_feature="C:/Users/yang/Desktop/中国行政区矢量图/省级行政区域.shp" out_folderpath="C:/Users/yang/Desktop/1/&

# 在Python中可以根据某列的具体内容来拆分数据,保存成多个DataFrame! # 代码如下: ycsj = pfsj[pfsj['备注'].isin(['1'])] # 拆分数据: 结果: