unicodedata.normalize()清理字符串 # normalize()的第一个参数指定字符串标准化的方式,分别有NFD/NFC >>> s1 = 'Spicy Jalape\u00f1o' >>> s2 = 'Spicy Jalapen\u0303o' >>> import unicodedata # NFC表示字符应该是整体组成(可能是使用单一编码) >>> t1 = unicodedata.normalize('NF

Django中用户权限模块 1 auth模块 auth模块是Django提供的标准权限管理系统,可以提供用户身份认证, 用户组和权限管理. auth可以和admin模块配合使用, 快速建立网站的管理系统. 在INSTALLED_APPS中添加'django.contrib.auth'使用该APP, auth模块默认启用. 2 User属性与方法 (1) 属性 User是auth模块中维护用户信息的关系模式(继承了models.Model), 数据库中该表被命名为auth_user. 参照后续源码

作者:Dennis Brinkrolf 译者:豌豆花下猫@Python猫 原题:10 Unknown Security Pitfalls for Python 英文:https://blog.sonarsource.com/10-unknown-security-pitfalls-for-python 声明:本翻译是出于交流学习的目的,基于 CC BY-NC-SA 4.0 授权协议.为便于阅读,内容略有改动. Python 开发者们在使用标准库和通用框架时,都以为自己的程序具有可靠的安全性.然而

问题: 过滤用户输入中前后多余的空白字符 '    ++++abc123---    ' 过滤某windows下编辑文本中的'\r': 'hello world \r\n' 去掉文本中unicode组合字符,音调 "Zhào Qián Sūn Lǐ Zhōu Wú Zhèng Wáng" 如何解决以上问题? 去掉两端字符串: strip(), rstrip(),lstrip() #!/usr/bin/python3 s = ' -----abc123++++ ' # 删除两边空字符 p

#!/usr/bin/env python # # Copyright 2009 Facebook # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may # not use this file except in compliance with the License. You may obtain # a copy of the License at # # http://www.apa

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问题: 过滤用户输入中前后多余的空白字符 '    ++++abc123---    ' 过滤某windows下编辑文本中的'\r': 'hello world \r\n' 去掉文本中unicode组合字符,音调 "Zhào Qián Sūn Lǐ Zhōu Wú Zhèng Wáng" 如何解决以上问题? 去掉两端字符串: strip(), rstrip(),lstrip() #!/usr/bin/python3 s = ' -----abc123++++ ' # 删除两边空字符 p

深度学习中优化操作: dropout l1, l2正则化 momentum normalization 1.为什么Normalization?     深度神经网络模型的训练为什么会很困难?其中一个重要的原因是,深度神经网络涉及到很多层的叠加,而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会非常剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 对于每一层网络得到输出向

[翻译].NET 5中的性能改进 在.NET Core之前的版本中,其实已经在博客中介绍了在该版本中发现的重大性能改进. 从.NET Core 2.0到.NET Core 2.1到.NET Core 3.0的每一篇文章,发现谈论越来越多的东西. 然而有趣的是,每次都想知道下一次是否有足够的意义的改进以保证再发表一篇文章. .NET 5已经实现了许多性能改进,尽管直到今年秋天才计划发布最终版本,并且到那时很有可能会有更多的改进,但是还要强调一下,现在已提供的改进. 在这篇文章中,重点介绍约250个

Python中的文字对象 Python 3.x中处理文字的对象有str, bytes, bytearray. bytes和bytearray可以使用除了用作格式化的方法(format, format_map)以及几个特殊的基于Unicode的方法(casefold, isdecimal, isidentifier, isnumeric, isprintable, encode)以外几乎所有str的方法. bytes有一个类方法,可以通过序列来构建字符串,而这个方法不可以用在str上. >>&g

第二章:字符串和文本 几乎所有有用的程序都会涉及到某些文本处理,不管是解析数据还是产生输出. 这一章将重点关注文本的操作处理,比如提取字符串,搜索,替换以及解析等. 大部分的问题都能简单的调用字符串的内建方法完成. 但是,一些更为复杂的操作可能需要正则表达式或者强大的解析器,所有这些主题我们都会详细讲解. 并且在操作Unicode时候碰到的一些棘手的问题在这里也会被提及到. 2.1 使用多个界定符分割字符串关键:str.split(str="", num=string.count(st

Django的标准库存放在 django.contrib 包中.每个子包都是一个独立的附加功能包. 这些子包一般是互相独立的,不过有些django.contrib子包需要依赖其他子包,其中django.contrib.auth 为Django的用户验证框架 Django内置了用户认证系统,处理用户账号,用户组,权限,基于cookie的session,并且内置了一些快捷函数 官方网址  https://docs.djangoproject.com/en/1.11/topics/auth/ auth

6. 字符串忽略大小写的搜索替换 >>> text = 'UPPER PYTHON, lower python, Mixed Python' >>> re.findall('python', text, flags=re.IGNORECASE) ['PYTHON', 'python', 'Python'] >>> re.sub('python', 'snake', text, flags=re.IGNORECASE) 'UPPER snake, low

分割字符串 根据某个分割符分割 >>> a = '1,2,3,4' >>> a.split(',') ['] 根据多个分隔符分割 >>> line = 'asdf fjdk; afed, fjek,asdf, foo' >>> import re>>> re.split(r'[;,\s]\s*', line)# 用 re 匹配分隔符,['asdf', 'fjdk', 'afed', 'fjek', 'asdf', '

文本和字节序列 人使用文本,计算机使用字节序列 1. 大纲: 字符.码位和字节表述 bytes.bytearray和memoryview等二进制序列的独特特性 全部Unicode和陈旧字符集的编解码器 避免和处理编码错误 处理文本文件的最佳实践 默认编码的陷阱和标准I/O的问题 规范化Unicode文本,进行安全的比较 规范化.大小写折叠和暴力移除音调符号的实用函数 使用locale模块和PyUCA库正确地排序Unicode文本 Unicode数据库中的字符元数据 能处理字符串和字节序列的双模式

0x00知识点 nginx配置 配置文件存放目录:/etc/nginx主配置文件:/etc/nginx/conf/nginx.conf管理脚本:/usr/lib64/systemd/system/nginx.service模块:/usr/lisb64/nginx/modules应用程序:/usr/sbin/nginx程序默认存放位置:/usr/share/nginx/html日志默认存放位置:/var/log/nginx配置文件目录为:/usr/local/nginx/conf/nginx.co

一.字符串的表示和存储 字符串是字符的序列,每个字符都有有一个数字作为标识,同时会有一个将标识转换为存储字节的编码方案: s = 'hello world python' for c in s: print(c, end=' ') h e l l o w o r l d p y t h o n ACSII为协议内的每个字符分别对应一个数字,然后以这个数字的二进制形式存储到计算机; s = 'hello world python' for c in s: num = ord(c) print(nu

\xa0表示不间断空白符,爬虫中遇到它的概率不可谓不小,而经常和它一同出现的还有\u3000.\u2800.\t等Unicode字符串.单从对\xa0.\t.\u3000等含空白字符的处理来说,有以下几种方法可行: 使用re.sub 使用正则表达式可以轻松匹配所有空白字符,它对于Unicode字符也是有效的,比如: >>> import re >>> s = 'T-shirt\xa0\xa0短袖圆领衫,\u3000体恤衫\xa0买一件\t吧' >>>

问题:例如清除在web页面表单中填入了pýtĥöñis这样的文本 解决方法:str.translate()方法 s = 'p\xfdt\u0125\xf6\xf1\x0cis\tawesome\r\n' print(s) # (a) Remapping whitespace 先建立一个小型的转换表,然后使用translate()方法 remap = { ord('\t') : ' ', ord('\f') : ' ', ord('\r') : None # Deleted } a = s.tra

问题:确保所有的Unicode字符串都拥有相同的底层 解决方案:为解决同一个文本拥有多种不同的表示形式问题,应该先将文本统一表示为规范形式,这可以通过unicodedata模块来完成, unicodedata.normalize(字符串规定采用的规范,字符串). 在Unicode中,有些特定的字符可以被表示成多种合法的代码点序列. NFC:表示全组成的字符(即,如果可能的话就使用单个代码点):NFD:表示组合字符,每个字符应该能完全分解开: s1 = 'Spicy Jalape\u00f1o'