https://github.com/docker-library/python/issues/21 例如编译安装python3.5.2,脚本如下: wget https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/zeusis/packages/Python-3.5.2.tgz tar -xf Python-3.5.2.tgz cd Python-3.5.2 ./configure --prefix=/usr/local --enable-shared make make

[C++实现python字符串函数库]字符串匹配函数startswith与endswith 这两个函数用于匹配字符串的开头或末尾,判断是否包含另一个字符串,它们返回bool值.startswith()函数判断文本的指定范围字符段是否以某个字符开始,endswith()函数判断文本是否以某个字符结束.默认的指定范围为整个字符串: >>> >>> a 'abcdefghijklmn' >>> a.startswith('abc') True >>

正如那句 Python 社区中很有名的话所说的:“battery included”,Python 的一大好处在于它有一套很有用的标准库(standard library).标准库是随着 Python 一起安装在你的电脑中的,是 Python 的一部分 (当然也有特殊情况.有些场合会因为系统安全性的要求,不使用全部的标准库,比如说Google App Engine). 利用已有的类(class)和函数(function)进行开发,可以省去你从头写所有程序的苦恼.这些标准库就是盖房子已经烧好的砖,

一直以来技术群里会有新入行的同学提问关于urllib和urllib2以及cookielib相关的问题.所以我打算在这里总结一下,避免大家反复回答同样的问题浪费资源. 这篇属于教程类的文字,如果你已经非常了解urllib2和cookielib那么请忽略本篇. 首先从一段代码开始, #cookie import urllib2 import cookielib cookie = cookielib.CookieJar() opener = urllib2.build_opener(urllib2.H

Python调用C库 Python可以利用ctypes库很方便地调用C的库函数. C库例程: # file: a.c int sum(int a, int b){   int t = 0;   int i = 0;   for(; i < b;i++) t += a;   return t; } shell> gcc -fPIC -g -c -Wall a.c && gcc -shared -Wl,-soname,liba.so -o liba.so a.o   Python程

使用boost.python封装C++库 C++以高性能著称,但是编写较为复杂．而简洁是Python的强项．如果能珠联璧合,就能发挥两家之长．本文尝试用boost库的python模块封装C++ 前期准备 需要安装Python和boost库,特别注意的是,在安装boost时,要指明with-python的版本 sudo apt install python3-dev build-essential git clone https://github.com/boostorg/boost.git cd

测试开发 来源:https://www.jianshu.com/p/ea6f7fb69501 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. 链接 selenium - web UI自动化测试. 链接 --推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览.链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 链接 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架

我在执行yum -y install nc命令的时候出现如下报错 There was a problem importing one of the Python modulesrequired to run yum. The error leading to this problem was: cannot import name partial Please install a package which provides this module, orverify that the modu

测试开发 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. selenium - web UI自动化测试. –推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览. selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架. Needle - Css 自动化测试框架. seleniumbase - 端到端自动化测试框架. pyt

这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库 网络 通用 urllib -网络库(stdlib). requests -网络库. grab – 网络库(基于pycurl). pycurl – 网络库(绑定libcurl). urllib3 – Python HTTP库,安全连接池.支持文件post.可用性高. httplib2 – 网络库. RoboBrowser – 一个简单的.极具Python风格的Python库,无需独立的浏览器即可浏览网页. MechanicalSoup -一个与网站

经典例子: 1.由26个字母组成的字符串 ^[A-Za-z]+$ 2. 中国境内邮政编码 [1-9]\d{5} 3.IP地址 0-99:[1-9]?\d 100-199:1\d{2} 200-249:2[0-4]\d 250-255:25[0-5] 组合起来: (([1-9]?\d|1\d{2}|2[0-4]\d|25[0-5]).){3}([1-9]?\d|1\d{2}|2[0-4]\d|25[0-5])   #不直接扩展4次是因为最后一段地址后没有点 ********************

由于我们是C++作驱动的Python开发,驱动需要加上Python静态库libpython2.7.so.libpython2.7.so.1.0.libpython2.7.a.此处我想在python源码上加上自己加的log,因此要重新编译Python生成共享库(动态库.静态库),再生成驱动. 一般快速编译安装Python源码步骤: ./configure make make install 如果要生成共享库libpython2.7.so.libpython2.7.so.1.0.libpython2

------------恢复内容开始------------ 1.基本概念 在数据分析工作中,Pandas 的使用频率是很高的, 一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高,转换起来就很方便. 另一方面,如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话,你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整. Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包. 在NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的 Pa

[摘要] 最近碰到了一个问题,项目中很多文件都是接手过来的中文命名的一些素材,结果在部署的时候文件名全都乱码了,导致项目无法正常运行. 后来请教了一位大佬怎么解决文件名乱码的问题,他说这个需要正面解决吗?不需要,把文件名全部改掉,文件名永远不要用中文,永远不要. 我想他这么说的话,一定也是凭经验得出来的. 这里也友情提示大家,项目里面文件永远不要用中文,永远不要! 好,那不用中文用啥?平时来看,一般我们都会用英文来命名,一般也不会出现中文,比如 resource, controller, res

Python常用的库简单介绍一下fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配. esmre ,正则表达式的加速器. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib ,[Python]标准库,计算文本差异 . Levenshtein ,快速计算字符串相似度. Chardet 字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. shortuuid ,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy ,Uni

用C语音编写python的扩展模块,也就是python调c库   1.用C语言扩展Python的功能: http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-pythc/ 2.用C语言编写Python扩展模块: http://hi.baidu.com/jinmu190/blog/item/c5475846eee39c056a63e5f1.html 3.怎样编写python脚本的C扩展模块 http://blog.csdn.net/dengxu11/articl

读者您好.今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具.我主要用它替代tkinter.你一定会爱上它的. Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支.对于用

一.前言: 网上关于python的交叉编译的文章很多,但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了,而且很多标题是第三方库的交叉编译,但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库,可参考性不强,最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑,记录一下! 二.交叉编译介绍: 1.什么是交叉编译:在一个平台上生成另一个平台上的可执行代码. 2.为什么要交叉编译:在进行嵌入式系统的开发时,运行程序的目标平台通常具有有限的存储空间和运算能力,比如常见的ARM 平台,其一般的静态存储空间比

Python底层socket库将Unix关于网络通信的系统调用对象化处理,是底层函数的高级封装,socket()函数返回一个套接字,它的方法实现了各种套接字系统调用.read与write与Python对文件的操作一致,缓冲区都是自动分配的. 套接字地址有多种表示方式,分为不同的系列. AF_UNIX地址系列:单个字符串 AF_INET地址系列:(host,port),其中host可以为主机名也可以为ip地址,port为整数.如("www.host.com",10)或("100

[C++实现python字符串函数库]strip.lstrip.rstrip方法 这三个方法用于删除字符串首尾处指定的字符,默认删除空白符(包括'\n', '\r', '\t', ' '). s.strip(rm) 删除s字符串中开头.结尾处,位于 rm删除序列的字符 s.lstrip(rm) 删除s字符串中开头处,位于 rm删除序列的字符 s.rstrip(rm) 删除s字符串中结尾处,位于 rm删除序列的字符 示例: >>> s=' abcdefg ' #默认情况下删除空白符 >

[C++实现python字符串函数库]split()与rsplit()方法 前言 本系列文章将介绍python提供的字符串函数,并尝试使用C++来实现这些函数.这些C++函数在这里做单独的分析,最后我们将把这些函数放在命名空间中,真正作为一个函数库来使用. 本节内容 在本节,我们将实现两个python字符串分割函数.这两个函数的函数原型为: split(spe = None,maxsplit= -1) rsplit(spe= None ,maxsplit = -1) 这两个方法使用参数spe作为