前言: 上一周,在52的精华帖中,看到有位大佬用Python制作了鬼泣5的修改器,看完才知道,原来Python也可以对内存进行操作,出于对技术的好奇,看完以后,决定自己也尝试一下. 要用到的工具: CE,Ollybdg, 用Python,读取这款游戏中,人物的血量. 先打开游戏吧,打开CE,对游戏附加. 输入199在输入框中,先进行一次扫描 接着去打怪,扣血以后在进行一次扫描 等一会,人物会自动回血,然后你会神奇的发现,这两个数据中有一个的数值会变成199,然后上次数值哪里显示198,那就是我们

问题 Python 脚本使用 requests 模块做 HTTP 请求,验证代理 IP 的可用性,速度等. 设定 HTTP 请求的 connect timeout 与 read response timeout 均为 3 秒,allow_redirects 设定为 False.Linux shell 启动 10 个 Python 进程持续从 Redis 队列中读取数据.监控软件持续获取进程内存信息.多个小时之后出现,极个别进程内存占用量暴增,其余进程内存均处于正常且相等的水平. 脚本分析 猜测

[转]Python之mmap内存映射模块(大文本处理)说明 背景: 通常在UNIX下面处理文本文件的方法是sed.awk等shell命令,对于处理大文件受CPU,IO等因素影响,对服务器也有一定的压力.关于sed的说明可以看了解sed的工作原理,本文将介绍通过python的mmap模块来实现对大文件的处理,来对比看他们的差异. 说明: mmap是一种虚拟内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系.关于系统中mm

Python变量与内存管理 –与C语言中的变量做对比,更好的理解Python的变量. 变量 变量在C语言中  全局变量:其存放在内存的静态变量区中.  局部变量:代码块中存放在内存的代码区当中,当被调用后存放在内存栈区. 而Python的变量存储,则是使用类似堆的方式管理内存,由Python内部机制统一分配回收内存. Python中的变量与变量存储–引用与对象 Python作为OOP(面向对象)编程,一直信奉着一个信条,就是万物皆对象.  所谓对象,它可以看成经过一系列的抽象以后,将具有共性的一

项目中要用到这个,所以记录一下. python下读取excel文件方法多种,用的是普通的xlrd插件,因为它各种版本的excel文件都可读. 首先在https://pypi.python.org/pypi/xlrd下载插件安装,命令是“python setup.py install”,然后直接import xlrd就可以了. 下面是找到的现成函数,一个是按表的索引读,一个是按表名读,其实都一样啦. import xlrd def open_excel(filename= 'file.xls'):

Delphi中使用python脚本读取Excel数据2007-10-18 17:28:22标签:Delphi Excel python原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://seewind.blog.51cto.com/249547/46669前段时间,在正式项目中使用Python来读取Excel表格的数据.具体需求是,项目数据库中有些数据需要根据Excel表格里面的数据进行一些调整,功能应该比较简单.为了学习Pyth

Python逐块读取大文件行数的代码 - 为程序员服务 python数文件行数最简单的方法是使用enumerate方法,但是如果文件很大的话,这个方法就有点慢了,我们可以逐块的读取文件的内容,然后按块来数块内的\n数,从而确定行数. 如下实现代码: def blocks(file, size=65536): while True: b = files.read(size) if not b: break yield b with open("file", "r")

译言网 | 使用Python在2M内存中排序一百万个32位整数 使用Python在2M内存中排序一百万个32位整数 译者:小鼠 发表时间:2008-11-13浏览量:6757评论数:2挑错数:0 作者演示了如何在2M内存的环境下,完成对一百万个32位整数排序. 有人开玩笑地问我 如何使用python在2M内存中排序一百万个32位整数.为了应付这个挑战,我学习了一下缓冲I/O.很 明显,这是一个开玩笑的问题.假设是二进制编码,单单是数据就已经占了4M!唯一的解释就是: 给定一个包含一百万个32位整

===================================================== 基于最简单的FFmpeg样品系列读写内存列表: 最简单的基于FFmpeg的内存读写的样例:内存播放器 最简单的基于FFmpeg的内存读写的样例:内存转码器 ===================================================== 上篇文章记录了一个基于FFmpeg的内存播放器,能够使用FFmpeg读取并播放内存中的数据. 这篇文章记录一个基于FFmpeg的

关于python读取xml文章很多,但大多文章都是贴一个xml文件,然后再贴个处理文件的代码.这样并不利于初学者的学习,希望这篇文章可以更通俗易懂的教如何使用python 来读取xml 文件. 什么是xml? xml即可扩展标记语言,它可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. abc.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <catalog> <max

python在读取文件时出现“UnicodeDecodeError:'gbk' codec can't decode byte 0x89 in position 68: illegal multibyte sequence”错误 翻译为:“GBK”编解码器不能解码位置68中的字节0x89:非法多字节序列 可能是解码的时候读取文件和编辑器所用的编码导致的(我读取的文档是UTF - 8,但pycharm是GBK). 解决办法有两种: 第一种: f= open('file','r', encoding

 Win32之内存管理 一丶虚拟内存和物理内存 我们知道每个应用程序都有自己独立的4GB空间.  假设A进程的 地址123 存储了10  那么B进程的123地址 存储了20 那么它们两个是互不影响的. 但是值是真实存在的. 而值是存储在物理内存的.如下图所示. 根据上图所示. 我们可以分清虚拟内存跟物理内存. 如果我们更改了物理内存的值.那么就会影响A进程或者B进程. 当然如果你学过内核驱动.就知道内核驱动读写就是你这个意思.我也有写过一个简单的内核驱动读写.详情请看内核驱动目录. 所以说虚拟内

1.项目 ->属性->C/C++ -->预编译头文件,改为“不适用预编译头” 出现ATL::CSimplestring错误,psz_data无法读取内存 2.修改如下:鼠标右击 项目 ->属性->C/C++ -->预编译头文件,改为“使用/Yu” 出现:找不到预编译头文件的错误 3.鼠标右击 项目 ->属性->C/C++ -->预编译头文件,改为“创建/Yu” 问题解决

转自:https://my.oschina.net/markco/blog/601773 利用meliae来监控python进程的内存占用情况 meliae是一个python进程内存占用监控.分析工具,它的安装需要依赖pyrex包. 一.安装: 安装python内存分析工具sudo pip install cythonsudo pip install meliae 二.使用: meliae会把某个时刻的内存给dump到一个文件中,然后再对该文件进行分析,当我们的某个python程序占用内存很大,

Python json 读取 json 文件并转为 dict 在 D 盘 新建 test.json: { "test": "测试\n换行", "dict": { "list": [0, "str\""], "num": 0 } } json 格式编写: json 格式大致以 python 的 dict {} 格式来编写即可,只是要注意字符串不能用单引号'  ',一定要用双引号&

Python+Pandas 读取Oracle数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance') print (db.version) cr=db.cursor() sql='select * from sys_user' cr.execute(sql)

python文件读取和写入案例  直接上代码吧 都是说明 百度上找了很多,最终得出思路 没有直接可以读取修改的扩展,只能先读取,然后复制一份,然后在复制出来的文件里面追加保存 然后删除读的那个,但是缺点是有的部分样式会缺失 # -*- coding: utf-8 -*- import xlrd #excel读取扩展库 from datetime import datetime from xlrd import xldate_as_tuple #excel追加修改扩展库 from xlutils.

对于Python来说,内存管理涉及所有包含Python对象和堆. Python内存管理器在内部确保对堆的管理和分配. Python内存管理器具有不同的组件,可处理各种动态存储管理方面,如共享,分段,预分配或缓存. 在最低级别,原始内存分配器确保堆中有足够的空间通过与操作系统的内存管理器交互来存储所有与Python相关的数据.在原始内存分配器之上,几个特定于对象的分配器在同一堆上运行,并实现适合于每种对象类型的特性的不同内存管理策略. 例如,整数对象在堆内的管理方式与字符串,元组或字典不同,因为整

http://xiaorui.cc http://xiaorui.cc/2017/08/20/python服务端内存泄露的处理过程/

一.python文件读取 1.基本操作 读取文件信息时要注意文件编码,文件编码有UFT-8.ASCII或UTF-16等. 不过在python中最为常用的是UTF-8,所以如果不特别说明就默认UTF-8编码. 读取文件可以使用 rt 模式下的 open()函数,示例如下: #以字符串的形式读取一个文件 with open('somefile.txt', 'rt') as f: data = f.read() with open('somefile.txt', 'rt') as f: for lin

在代码实现的过程中,我们经常选择将一些固定的参数值写入到一个单独的配置文件中.在python中读取配置文件官方提供了configParser方法. 主要有如下方法(找官文):   (这家伙很懒,直接复制官方文档尴尬) 使用方法如下: import configparser config = configparser.ConfigParser() config.read(configFilePath) config.get(section=section, option=option) 写的比较简