经常写文章的小白们会遇到这样的问题,知道想表达的意思,想出了大概描述的词汇,但就是缺乏完整漂亮的句子,也许曾经在某个地方看到过,但是找不到了.另外一种情况,阅读了大量的报告,用的时候想到了其中的某个结论或者数据,想要追根溯源却有点难.可惜word软件不提供在一堆文件里查找的功能,也没有类似于正则表达式的检索方法,只好自力更生来实现了. python大法好. 依赖的包:python-docx 安装:pip install python-docx 引用:import docx .docx文件的结构比

首先python是不能直接读写doc格式的文件的,这是python先天的缺陷.但是可以利用python-docx (0.8.6)库可以读取.docx文件或.txt文件,且一路畅通无阻. 这样的话,可以先将doc格式转化为docx格式,但是不能直接修改文件名的后缀(这样文件会被损坏,即使没被损坏可能也是乱码),那到底要怎么去转化呢? 直接上代码: from win32com import client as wc word = wc.Dispatch("Word.Application"

os --- 操作系统接口模块 源代码: Lib/os.py 该模块提供了一些方便使用操作系统相关功能的函数. 如果你是想读写一个文件,请参阅 open(),如果你想操作路径,请参阅 os.path 模块,如果你想在命令行上读取所有文件中的所有行请参阅 fileinput 模块. 有关创建临时文件和目录的方法,请参阅 tempfile 模块,对于高级文件目录处理,请参阅 shutil 模块. 关于这些函数的适用性的说明: 所有 Python 内建的操作系统相关的模块的设计都是为了使得在同一功能可

http://blog.51cto.com/lizhenliang/category16.html

概述: UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字符串表示. 它可以保证时间和空间的唯一性,也称为GUID,全称为: UUID -- Universally Unique IDentifier Python 中叫 UUID GUID -- Globally Unique IDentifier C# 中叫 GUID 它通过MAC地址.时间戳.命名空间.随机数.伪随机数来保证生成ID的唯一性. UUID主要有五个算法,也就是五种方法来实现: 1.uuid1()--基于时间戳 由MAC地址

纯文本只能够实现一些简单有限的功能.如果想要实现自动序列化,也可以使用 shelve 模块和 pickle 模块来实现.但是,如果想要自动的实现数据并发访问,以及更标准,更通用的数据库(database)存储方式还是使用数据库. 1. Python 数据库 API 很多支持SQL标准的数据库在Python中都有对应的客户端模块.为了在提供相同功能(基本相同)的不同模块之间进行切换(兼容),Python 规定了一个标准的 DB API.目前API最新版本时 2.0,具体可以参考这里:http://

文件I/O是Python中最重要的技术之一,在Python中对文件进行I/O操作是非常简单的. 1. 打开文件 使用 open 函数来打开文件,语法如下: open(name[, mode[, buffering]]) 1.1 文件模式 open 函数除了必须提供的文件名参数外,其实还有一个 mode 的模式参数,如果没有指定参数值的话,它的默认值是: r.mode参数的可选值如下: 'r' 读模式 'w' 写模式 'a' 追加模式 'b' 二进制模式(可添加到其他模式使用) '+' 读/写模式

正表达式就是一段匹配文本片段的模式,在Python 中 re 模块包含了对正则表达式(regular expression)的支持. 1. 正则表达式的基本概念 1. 通配符 点号( . )可以匹配换行符之外的任何单个字符,被称之为通配符. 2. 特殊字符转义 将有特殊含义的字符作为普通字符使用时需要进行转义.例如想要匹配 python.org时需要将表达式写为: python\\.org 才行. 为什么使用两个反斜线? 这是为了通过解释器进行转义,需要进行两个级别的转义:1.通过解释器的转义:

我需要提取mysql和db2的数据进行对比,所以需要用python对其都进行操作. python对mysql进行操作应该没什么问题,就是安装drive后就可以了,在上一篇中有讲安装python-mysql的包即可... python操作db2,我查了有两种方法,一个是DB2的包,一个是ibm_db的包,在我安装db2后,没有找到DB2的包,但是自动安装了ibm_db的包,所以我就选择了直接import ibm_db 这里附上一些ibm_db的操作方法 https://www-01.ibm.com

原文:http://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2011/10/10/2205200.html 资料: Python官方Doc:<20.15. uuid — UUID objects according to RFC 4122> UUID的算法介绍:<A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace> 概述: UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字符串表示. 它可以保证时间和空

descriptor 在python中,如果一个新式类定义了__get__, __set__, __delete__方法中的一个或者多个,那么称之为descriptor.descriptor通常用来改变默认的属性访问(attribute lookup), 前提是descriptor的实例是类的属性(class attribute).下面的代码展示了简单的用法   # -*- coding: utf-8 -*- class Des(object): def __init__(self, init_

就是遇到类似标题上面的错误. 原因是没有安装对应python的python-dev依赖,不然编译到boost python模块的时候就会出错. 所以解决方案是sudo apt-get install python-dev就行了 然后用boost自带的b2工具编译boost python模块的时候就不会出错了 注意好好看以下文档,官方文档很重要. references: http://stackoverflow.com/questions/6782071/boostbuild-patchlevel

import osimport timesource= r"out_res.txt"target_dir= r"F:\python\Doc"target=target_dir+time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')+'.zip'zip_commond="makecab %s %s " %(source,target)print '\n Run the backup:',print zip_commond+'\n'if os.s

摘要: 我们可以使用uuid1的后16位来标识一个机器.  # use machine specific uuid, last 16 char will be the same if machine is the same  mid = uuid.uuid1().get_hex()[16:] 1  uuid的其他模块  概述:     UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字符串表示.     它可以保证时间和空间的唯一性,也称为GUID,全称为:             UUID

在Python中,属性查找(attribute lookup)是比较复杂的,特别是涉及到描述符descriptor的时候.     在上一文章末尾,给出了一段代码,就涉及到descriptor与attribute lookup的问题.而get系列函数(__get__, __getattr__, __getattribute__) 也很容易搞晕,本文就这些问题简单总结一下. 首先,我们知道: python中一切都是对象,"everything is object",包括类,类的实例,数字

本文将由浅入深详细介绍yield以及generator,包括以下内容:什么generator,生成generator的方法,generator的特点,generator基础及高级应用场景,generator使用中的注意事项.本文不包括enhanced generator即pep342相关内容,这部分内容在之后的博文介绍. generator基础 在python的函数(function)定义中,只要出现了yield表达式(Yield expression),那么事实上定义的是一个generator

本文主要介绍python中Enhanced generator即coroutine相关内容,包括基本语法.使用场景.注意事项,以及与其他语言协程实现的异同. enhanced generator 在上文介绍了yield和generator的使用场景和主意事项,只用到了generator的next方法,事实上generator还有更强大的功能.PEP 342为generator增加了一系列方法来使得generator更像一个协程Coroutine.做主要的变化在于早期的yield只能返回值(作为数

  注意:本文除非特殊指明,”python“都是代表CPython,即C语言实现的标准python,且本文所讨论的是版本为2.7的CPython. python为什么性能差: 当我们提到一门编程语言的效率时:通常有两层意思,第一是开发效率,这是对程序员而言,完成编码所需要的时间:另一个是运行效率,这是对计算机而言,完成计算任务所需要的时间.编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系,是很难同时兼顾的.不同的语言会有不同的侧重,python语言毫无疑问更在乎编码效率,life is short,we 

本文有些零碎,总题来说,包括两个问题:(1)可变对象(最常见的是list dict)被意外修改的问题,(2)对参数(parameter)的检查问题.这两个问题,本质都是因为动态语言(动态类型语言)的特性造成了,动态语言的好处就不细说了,本文是要讨论因为动态--这种灵活性带来的一些问题. 什么是动态语言(Dynamic Programming language)呢,是相对于静态语言而言,将很多静态语言编译(compilation)时期所做的事情推迟到运行时,在运行时修改代码的行为,比如添加新的对象

本系列将介绍如何用C/C++扩展Python模块,使用C语言编写Python模块,添加到Python中作为一个built-in模块.Python与C之间的交互目前有几种方案: 1. 原生的Python C/C++ API, 官网有非常详细的文档说明 2. boost python,一个C++的编程框架,对官方API进行了封装,可以方便的用C++扩展Python模块,省去了很多诸如引用计数的烦恼. http://www.boost.org/doc/libs/1_64_0/libs/python/d

多态与多态性 一,多态 1,多态指的是一类事物有多种形态(python里面原生多态) 1.1动物有多种形态:人,狗,猪 import abc class Animal(metaclass=abc.ABCMeta): #同一类事物:动物 @abc.abstractmethod def talk(self): pass class People(Animal): #动物的形态之一:人 def talk(self): print('say hello') class Dog(Animal): #动物的