我们看到一些比较写的比较好文章或者博客的时候,想保存下来到本地当一个pdf文件,当做自己的知识储备,以后即使这个博客或者文章的连接不存在了,或者被删掉,咱们自己也还有. 当然咱们作为一个coder,这样的事情肯定不能手动保存下来然后再转成pdf存起来对不对,有失咱们码农的身份,当然要自动化的来实现了~ 准备工作 那怎么办呢,python里面有个模块是pdfkit,他可以帮咱们把一个html(也就是一个网页)变成一个pdf文件. pdfkit是python对wkhtmltopdf这个把网页转成pd

前言 前面我们对博客园的文章进行了爬取,结果比较令人满意,可以一下子下载某个博主的所有文章了.但是,我们获取的只有文章中的文本内容,并且是没有排版的,看起来也比较费劲... 咋么办的?一个比较好的方法是将文章的正文内容转化成pdf,就不要考虑排版的事情了,看起来比较美观,也不会丢失一些关键信息. python中将html转化为pdf的常用工具是Wkhtmltopdf工具包,在python环境下,pdfkit是这个工具包的封装类.如何使用pdfkit以及如何配置呢?分如下几个步骤. 1.下载wkh

一. 需求 公司要做一个H5手机端适配页面,因技术问题所以H5是外包的,每次前端给我们源码,我们把源码传到服务器让其他人访问看是否存在bug,这个不是很麻烦吗?有人说,可以让前端在他们的服务器上先托管,等我们验收了后在给源码不结了嘛,是的呀!所有的人都愿意这样,but…… 要是能在本地搭建环境直接访问是不是更好的.问题是我们这边程序此刻没时间与H5前端对接,既浪费我们时间又浪费他们时间.所以开发一个service服务器让测试人员直接参与,这样就可以把我们完美分工了. 二.Python搭建web服

大部分app打开pdf文件是通过intent调起手机中能打开pdf文件的工具,来查看pdf文件,如果需求是,用户在app内下载好pdf文件后,不通过第三方的工具,本地打开. 这样的需求要怎么实现呢?上网查了一些资料,发现了一个很好用PDF开源库. 使用起来也很简单,首先添加PDFView的引用 compile 'com.github.barteksc:android-pdf-viewer:2.4.0' 布局中引用PdfView <LinearLayout xmlns:android="ht

因为工作原因,需要定期清理某个文件夹下面创建时间超过1年的所有文件,所以今天集中学习了一下Python对于本地文件及文件夹的操作.网上 这篇文章 简明扼要地整理出最常见的os方法,抄袭如下: os.listdir(dirname):列出dirname下的目录和文件 os.getcwd():获得当前工作目录 os.curdir:返回当前目录('.') os.chdir(dirname):改变工作目录到dirname os.path.isdir(name):判断name是不是一个目录,name不是目

python搭建本地服务器 python3以上版本 'python3 -m http.server 8000' 默认是8000端口,可以指定端口,打开浏览器输入http://127.0.0.1:8000即可访问目录下的所有文件. 这个命令平时敲起来还是要耗时几秒,建议加入到alias里去. vim ~/.bash_profile alias http='python3 -m http.server 8000' # 开启8000端口 source ~/.bash_profile cd ~/任意目录

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生物信息学经典资料,解决生物学问题,通过"编程技法"的形式,涵盖尽可能多的组织.分析.表现结果的策略.在每章结尾都会有为生物研究者设计的编程题目,适合教学和自学.由六部分组成:Python语言基本介绍,语言所有成分介绍,高级编程,数据可视化,生物信息通用包Biopython,最后给出20个"编程秘笈",范围涵盖了从二级结构预测.多序列比对到蛋白质三维结构的广泛话题.附录包括了大量的生物信息常用资源的信息. 学习参考: <Python生物信息学数据管理>中

用数学工具解决实际问题仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计.而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法,对于一个计算机专业的人士,应当熟悉其应用在诸如机器翻译,语音识别,垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域. 在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题.在这些问题的解决过程中,还潜移默化的帮助形成建模决策的方法论,建模误差和数值误差怎么取舍,怎样为具体问题建立数学模型,如何抓住问题中的主要矛盾(模型中的关键参数),再一步一步的优化或者验证模型的有效性

自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一. 推荐学习自然语言处理的一本综合学习指南<精通Python自然语言处理>,介绍了如何用Python实现各种NLP任务,以帮助读者创建基于真实生活应用的项目.全书共10章,分别涉及字符串操作.统计语言建模.形态学.词性标注.语法解析.语义分析.情感分析.信息检索.语篇分析和NLP系统评估等主题. 学习参考: <精通Python自然语言处理>中文PDF,225页,带目录和书签,彩色配图,文字能够复制:英文PDF,238页,

推荐非常适合入门神经网络编程的一本书<Python神经网络编程>,主要是三部分: 介绍神经网络的基本原理和知识:用Python写一个神经网络训练识别手写数字:对识别手写数字的程序的一些优化. 清晰易懂,只用了一点数学(目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),就把神经网络的构造和原理讲得很清楚.讲完理论,作者在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解.个人感觉是,如果预先有一点点python的知识,会更容易理解这些代

学习python处理金融数据,建议学习<Python金融实战>,比较实用,只不过Yahoo财经的API改了,书里的方法不再有效要改一改,还有就是会有一些代码缩进小问题,总体上对金融分析很实用. <Python金融实战>通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用,从Python的安装.基础语法,再到一系列简单的编程示例,本书循序渐进地引导读者学习Python.同时,本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格.金融图形绘制.时间序列.期权定价模型.期权定价等内容,深

百度云盘|Python性能分析与优化PDF高清完整版免费下载 提取码:ubjt 内容简介 全面掌握Python代码性能分析和优化方法,消除性能瓶颈,迅速改善程序性能! 对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力.本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈. 本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍高级的优化主题.首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具.然后介绍了

最近因为想要看漫画,无奈下载的漫画是jpg的格式,网上的转换器还没一个好用的,于是乎就打算用python自己DIY一下: 这里主要用了reportlab.开始打算随便写几行,结果为若干坑纠结了挺久,于是乎就想想干脆把代码写好点吧. 实现了以下的几项功能: 将当前文件夹下的图片保存到一个pdf中,支持选择pdf大小等 如果有需要可以遍历它下面的所有文件夹 简单的来说完全满足我将漫画转成pdf格式的需求了. 碰到了一些问题,这里记录下: 一.中文路径: 这个实在是略蛋疼,总之就是尽量都decode一

在 Linux 服务器上或安装了 Python 的机器上,Python自带了一个WEB服务器 SimpleHTTPServer,我们可以很简单的使用  python -m SimpleHTTPServer 快速搭建一个http服务,提供一个文件浏览的web服务,而ios自带了 python,windows需要安装python才能使用. 1,当前目录发布到8001端口(明令后边的8001端口是可选的,不设置的话使用默认端口8000),该服务是前台运行的,control+c会关闭该服务. pytho

主要使用的是wkhtmltopdf的Python封装--pdfkit 安装 1. Install python-pdfkit: $ pip install pdfkit 2. Install wkhtmltopdf: Debian/Ubuntu: $ sudo apt-get install wkhtmltopdf Redhat/CentOS sudo yum intsall wkhtmltopdf 使用 一个简单的例子: import pdfkit pdfkit.from_url('http:

开发工具: Python语言集成开发环境 Wingware WingIDE Professional v3.2.12 Python语言集成开发环境 Wingware WingIDE Professional v3.2.9.1 高效Python/Django开发工具:JetBrains PyCharm v1.1.1 (附注册机) Python和Django开发工具:JetBrains PyCharm v1.1 学习资料: Python 3程序开发指南 (第二版) 中文PDF下载 Programmi

Uin_phone.txt 本地文件内容 有1000条,这里只是展示前几条,供参考 133584752 133584759 133584764 133584773 133584775 133584777 133584780 133584781 133584785 133584788 代码展示 #!/usr/bin/env python import MySQLdb #导入mysql模块 db = MySQLdb.connect(','Uin_phone') cursor = db.cursor(

Python数据可视化编程实战(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1vAvKwCry4P4QeofW-RqZ_A 提取码:9pcd 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · <Python数据可视化编程实战>是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过60余种方法创建美观的数据可视化效果. 全书共8章,分别介绍了准备工作环境.了解数据.绘制并定制化图表.

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