经常希望可以执行一个命令行N次...windows下没有现成的工具(有?推荐给我!) 用python写一个... #!/usr/bin/evn python #coding: utf-8 """ times.py run a command line for n times """ import os import sys import string if __name__ == "__main__": n = 1 cmd =

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景.   下面就是我们完整的代码实现(已调试运行):   如图所示,我们将会检测到红色区域   最终的效果图:   本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自

mitmproxy+python代码篇 一.上个推文我们介绍了mitmdump的简单操作,下面我们开始学习,mitmdump配合python脚本的使用.第一点先讲日志输出.请看图片 先导入ctx模块:from mitmproxy import ctx.这个模块主要用于日志的输出.日志输出可以控制颜色 ctx.log.info      # 日志输出颜色为白色 ctx.log.warn     # 日志输出颜色为黄色 ctx.log.error     # 日志输出颜色为红色 我们运行脚本看看效果

为什么需要异步?why?来看一段代码. 问题1: for(var i=0;i<100000;i++){ } alert('hello world!!!'); 这段代码的意思是执行100...次后再执行alert,这样带来的问题是,严重堵塞了后面代码的执行,至于为什么,主要是因为JS是单线程的. 问题2: 我们通常要解决这样一个问题,如果我们需要在head里面加入script代码的话,一般会将代码写在window.onload里面(如果操作了dom的话),你有没有想过,为什么要加window.on

晚上闲暇之余随意翻了一下博客,看到https://www.jianshu.com/p/69bf0ed0b5cc作者提到了一段代码,刚开始看没啥感觉,仔细深入后引起了我的注意.里面使用了python最简单的语法,确产生了最神奇的效果,代码的世界太神奇了!先贴一下源码吧1.什么是可变参数,什么是关键字参数2.使用了什么基础的python语法3.为什么这段代码能引起我的注意 ```python def transfer_kwargs(*args): kwargs = {} for arg in arg

在Udacity上很多关于机器学习的课程几乎都是基于python语言的,博主“ttang”的博文“重新发现梯度下降法——backtracking line search”里对回溯线搜索的算法实现也是用python写的,这对没有接触过python的我来说,内心是非常“抓狂”的.看到代码有想看到运行结果的冲动,暂时又不想去下载软件,好在这段代码简单.清晰,不信,你看原代码[1] # -*- coding: cp936 -*- #optimization test, y = (x-3)^2 from

隔离python 运行环境 查看当前有哪些虚拟环境:workon 进入虚拟环境:workon django 退出虚拟环境:deactivate 创建虚拟环境: mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.6 envname (first) 指定python 3.6 版本 , envname 自定义的名称 删除虚拟环境:rmvirtualenv envname 自定义的名称 rmvirtualenv first Pycharm 设置代码同步 创建虚拟环境: mkvirtual

# 实现装饰模式的一段代码 import functools def log(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args,**kw): print('call %s()' % func.__name__) return func(*args,**kw) return wrapper # 把@log放到now()函数的定义处,相当于执行了语句:now = log(now) @log def now(): print('2015-3-25') no

with open("myfile.txt") as f: for line in f: print(line, end="") 以上这段代码执行完毕后,就算在处理过程中出问题了,文件 f 总是会关闭.

Python的pep8-代码规范 1.    代码布局设计 1.1    缩进 A.   使用四个空格来进行缩进 B.   换行的时候可以使用反斜杠,最好的方法是使用园括号,在使用反斜杠的时候,在反斜杠的后直接回车,不能有任何空格存在 比较好的做法如下: 对准开始的分隔符: # Aligned with opening delimiter. foo = long_function_name(var_one, var_two,              var_three, var_four) 包

大约在一年前,也就是2013年在Waza(地名),Alex Gaynor提到了一个很好的话题:为什么用Python.Ruby和Javascript写的程序总是运行的很慢呢?正如他强调的,关键就是现在出现了这个问题.换一句话说,尽管现在这种语言很慢,但不意味着没有解决办法,不意味着未来会一直这样. 当在网上问为什么Python比C语言更慢,回答最多的就是Python中有动态类型.然而,动态类型确实会在性能方面有影响,但是这并不是主要原因. 动态类型(像Python一样的主要编程语言都一样)使得编译

最近在leetcode刷题,明显的注意到同样的算法,python运行的要慢的多,查资料得到python运行的慢主要原因如下: 一.动态类型导致运行速度慢,在北邮人论坛里面的这篇帖子中有较为详细的解释,原文中有举例说明,本文没有例子讲解只是提取了原理来讲解,内容主要如下: (原文链接:http://bbs.byr.cn/#!article/Python/68) a.动态语言中的执行过程 Python等动态类型语言之所以慢,就是因为每一个简单的操作都需要大量的指令才能完成.他们的虚拟机拥有很强的优化

Appium使用Python运行appium测试的实例 一．  Appium之介绍 https://testerhome.com/topics/8038 详情参考--https://testerhome.com/topics/8038 Appium是一个移动端的自动化框架,可用于测试原生应用,移动网页应用和混合型应用,且是跨平台的.可用于IOS和Android以及firefox的操作系统.原生的应用是指用android或ios的sdk编写的应用,移动网页应用是指网页应用,类似于ios中safar

先说下上面问题的原因,上面问题是因为python中用到了第三方的类库,你的电脑上没有那个类库,所以程序没有运行,在控制台也就看不到输出.只要导入那个类库就好... python 导入类库,可以单独下载那个类库安装,也可以直接下载 Anaconda (这里面包含了python numpy pandas)不过比较大. 不过我,不是用的上面的两种方式,我是在pycharm 中打开的python程序,pycharm提示要不要自动下载类库(类似于ideal 中写java 代码的自动导包),我选择导入.(简

不管学啥语言,开始的第一行代码都是: print("hello word") 回车之后,就代表你正式进入代码的世界! 如果报错,恭喜你获得第一个书写bug,请检查单词拼写,双引号,中英文输入问题. 1.输出:print() 常规输出 你可以print任何东西,括号内可以放那些东西呢,回头讲,开始print任何东西吧,数字,符号,单词都可以 #1.输出一个数据 print("hello world") #双引号字符串 print('hello world~~~1111

pycharm下载与使用 1.pycharm官网下载(直接到pycharm下载地址) http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 2.版本选择 版本越新 免费越难 正版激活三个方式 淘宝买激活码 百度激活码(有的可能没用 需要自己一个个试) 第三方插件 1.pycharm 占据内存居多,运行的时候需要占据内存1GB+ 2.文件后缀名 存储python代码的文件后缀名一般叫.py 3.创建py文件 使用pycharm创建py

Python黑帽编程1.3  Python运行时与包管理工具 0.1  本系列教程说明 本系列教程,采用的大纲母本为<Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python>一书,为了解决很多同学对英文书的恐惧,解决看书之后实战过程中遇到的问题而作.由于原书很多地方过于简略,笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更,当然最重要的是个人偏好.教程同时提供图文和视频教程两种方式,供不同喜好的同学选择. 0.2 前言 前两

临界段代码(critical sections),也叫临界区(critical region),是指那些必须完整连续运行,不可被打断的代码段.μC/OS-Ⅲ系统中存在大量临界段代码.采用两种方式对临界段代码进行保护:关闭中断.给调度器上锁.两种临界段代码保护功能均通过宏定义实现. 对于中断处理程序和任务都会访问的临界段代码,必须使用关中断的方式进行保护:对于仅由任务访问的临界段代码,可以采用关中断的方式也可以采用给调度器上锁的方式进行保护. 同时,μC/OS-Ⅲ系统还具有测量关闭中断时间.调度器

本篇只是拿一段代码来对python中的字符串的一些使用做解释,来让大家更加了解python Python 3.4.0 (v3.4.0:04f714765c13, Mar 16 2014, 19:25:23) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information. >>> pystr=

Java和Python运行速度对比:同一个函数运行一百万次,Java耗时0.577秒,Python耗时78秒--135倍的差距. 版本:Java 8,Python 2.7.10 Java测试代码: import java.util.Date; public class test {  public static void main(String[] args)  {   Date start = new Date();   for (int i = 0; i < 1000000; i++)   

原文:http://blog.csdn.net/godspirits/article/details/2953721 BSS段 数据段 代码段 堆栈 (转+) 声明:大部分来自于维基百科,自由的百科全书. BSS段:在采用段式内存管理的架构中,BSS段(bss segment)通常是指用来存放程序中未初始化的全局变量的一块内存区域.BSS是英文Block Started by Symbol的简称.BSS段属于静态内存分配. 数据段:在采用段式内存管理的架构中,数据段(data segment)通