• 关于 python用3.几 的搜索结果

问题

2018python技术问答集锦,希望能给喜欢python的同学一些帮助

技术小能手 2019-12-01 19:31:10 2040 浏览量 回答数 2

回答

很多初学者刚开始学python的时候,一定都遇到过这个问题,python的世界有2个版本,python2 和 python3 ,而且有些语法还不兼容.怎么办~~到底应该选择哪个版本来开发呢?好,今天我们就来聊聊这个话题.1.Python2和Python3的历史背景 Python语言是在20世纪90年代诞生的,算算到现在已经是25岁的大叔级的语言了(跟它同一个时代的还有一个鼎鼎大名的java是在1995发行的, 红了几十年). 但是Python真正成名比java晚了很多年,其实也主要是应用领域的时代变迁.(猜测为啥,对了大数据的出现)Python2是Python里面一个非常重要的版本,最早的版本是从2001的时候开始的,特别是从2006年开始py2.5的发布,python的功能逐渐强大起来,慢慢开始稳定下来,并且差不多1-2年左右递增一个版本,在08年左右开始慢慢的火起来了.而Python3最早是从2008开始发布,但是py3.0的版本非常不稳定,所以社区更新的很快,差不多几个月就更新一次。所以一开始的时候并没有很多人用,只到2014春暖花开的时候python3.4 deliver了才开始慢慢稳定下来.下面我们看一个数据,这是Python社区联和一些网站在2014做的一个调查,关于Python2/3,部分的结果如下: 1).97.51%用户还在写Python2的代码 2).60%的用户写Python3的代码 3).78.09%的用户更多地写Python2代码 4).77.09%的用户认可Python3目前有一些Linux里的操作系统已经默认使用Python3: 1).Arch Linux (轻量级的Linux操作系统) 2).Ubuntu 16.04 (一个桌面应用为主的Linux操作系统) 3).Fedora(Redhat桌面版本的延续)2.Python2和Python3的主要区别: 目前最新的数据是,Python有两个版本:一个是2.7.12版,一个是3.5.12版.那么Python2运行的好好的,为啥突然要出个Python3呢,其实是为了解决Python2里面一些历史问题 第一个是字符串的问题: Python 2 中文本和二进制数据是一个烂摊子,Python中的str 是代表二进制数据还是文本数据是有二义性,文字既能代表文本数据又能代表二进制数据这很麻烦,此类错误发生的时候,我们很难意识到。第二个是对Unicode的支持 由于python是在1991年2月开源发布,这意味着它早于在1991年10月发布的第一版 Unicode 标准。在接下来几年中,晚于 Unicode 标准出现的语言都选择在支持 Unicode 编码的基础上实现自己的 str 类型,这让 Python 2 处于尴尬的境地。 目前是一个python2/3共存的时代,这两个版本是不兼容的。 python2现在只是做bug的修复,新硬件和操作系统兼容的相关维护工作。不会再有新的功能加入,python2只支持到2020年. 现在Python正在朝着3版本进化,在进化过程中,大量的针对2.x版本的代码要修改后才能运行,所以目前有许多第三方库还暂时无法在3.x上使用。不过可以畅想一下,也许再过几年情况就会好很多,毕竟全世界有很多优秀的程序员正在把一些库从Py2往Py3上迁移.3.选择还是要根据自己的需求 若是企业的开发,要满足工作的需求,尤其是依赖的软件只能运行在Python2下,首选Python2.比如你的开发需要依赖大量的第三方的库(因为学Python非常大的一个原因就是因为它有成千上万的第三方包),像大量的数据分析,科学计算,还是选Python2吧.如果你是自己学习,研究的话,愿意拥抱变化,那么建议学Python3,因为它是未来的方向.结论: 编程其实主要是对编程思想的理解和经验的积累,千万不要因为纠结学Py2还是Py3而浪费大量时间。Py2和Py3里面的思想基本是相通的,招式是类似的.当你熟悉Python到一定的程序的时候,会Py2的人学Py3只需要很短的时间。所以不要再纠结细枝末节的语法差异,而耽误了宝贵的学习时间。最后说一下,原创真的不易,希望大家能够给点支持,欢迎转发转发转发,留言留言留言,重要的事情说三遍,也是对我的一点鼓励和动力. 也欢迎更多喜欢Python的同学关注微信公众号: 菜鸟学python,一起来学python吧

世事皆空 2019-12-02 01:07:50 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】Python数据爬取面试题库100问

珍宝珠 2019-12-01 21:55:53 6502 浏览量 回答数 3

新用户福利专场,云服务器ECS低至96.9元/年

新用户福利专场,云服务器ECS低至96.9元/年

问题

【精品问答】Python字符串面试知识点50问

珍宝珠 2019-12-01 22:06:38 25 浏览量 回答数 0

回答

作者:KJ(Kan Jia)链接:https://www.zhihu.com/question/21893155/answer/29567372来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。几年前刚刚初学python的时候, 也在pygame, panda3D, 和cocos2d-python之间犹豫过.多年以后, 自己实际上也没走上游戏这个行业, 但是现在看这样的问题顿时觉得轻松很多. 偶尔需要用python写一些桌面上的类游戏的效果, cocos2d-python版本成为我的(玩票)首选. 当然如果你是以游戏开发作为终身事业, 或者希望在游戏公司找一份工作, 那么你应该换一种学习路径...首先是pygame, panda3d这样的框架和cocos2d-python的比较: 第一大小, cocos2d-python的文件大概1.4M, 依赖的pyglet大概6M(解压缩以后). 这点绝对是panda3d这样的大家伙搞不定的, pygame, 压缩包大概1.4M, 另外还有一大堆依赖包, 比如pysdl...其实这里面还有更加深刻的差别. pygame的设计和实现在2000年左右, cocos2d则出现在2008年. 从技术上, pygame依赖的是pyopengl这样的库, 而cocos2d则依赖pyglet.传统的pyopengl这样的库用的是什么做法. 一般来说, 就是将原来C语言的dll编译成适合python调用的模块(也是dll/so的形式), 所以如果你用pip或者通过源码安装pyopengl这样的库的时候, 往往需要调用gcc, 需要安装好python-dev, 需要opengl-dev, 最后生成给你一个只能在python中import的dll.pyglet为什么不同呢? 因为在它被写出来的前几年, python世界里面有一个叫ctypes的东东出现了, 不久居然被python2.5收入了标准库, 变成了可以被直接import的东西. 通过这样一个神奇的标准库, 在python中可以直接打开dll文件调用其中的函数...于是, pyglet这个库, 它全部是用python语言写了一套opengl的包装. 事实上你根本不用安装gcc编译器就能安装好pyglet这个库. 更直接的说, 从网上下载下来解压缩, 把包copy到你的项目中即可.cocos2d-python, 也是纯python写的, 没有任何binary... 这意味着, 你写一个游戏, 然后将cocos和pyglet放在同一个目录下面, 接下来, 只要是装有python2.7的mac/linux/windows, 都可以直接跑起来. 这就是干净...说完了技术上的维度, 我们再来谈谈理念上的pygame和cocos2d都有sprite的概念, 但是使用方便性上是不一样的. pygame里面基本上就是一个层, 所有的操作, 比如旋转, 缩放, 都需要引入transform来处理. 而cocos2d的layer已经能够直接旋转, 缩放了. 接下来, 在cocos2d里面, 层出不穷的action让我们感受到了无与伦比的方便. 各种action组合, 比如一边移动一边旋转, 这才是现代的游戏framework.我个人以为, 很多东西都是相通的, 如果你是cocos2d-python的程序员, 只要这些理念上理解了, 应该不妨碍做iphone或者html5去写程序. 估计就是换成flash或者sprite kit, 一样很快上手.所以, 作为一个偶尔用用的游戏框架票友, 我最近真的用cocos2d-python写了一些桌面上的东东.关于文档少的问题, 确实cocos2d-python被冷落好久了, 因为cocos2d-x什么都包含, 包括各种desktop. 但是我看了看框架代码和游戏的example, 基本上很快摸索出来了.

xuning715 2019-12-02 01:10:22 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】python技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:48 448858 浏览量 回答数 12

问题

阿里云Ubuntu 16.04无法建立虚拟环境virtualenv,提示资源不存在

summer_x_sun 2019-12-01 19:40:13 2037 浏览量 回答数 2

问题

【精品问答】Python实战100例 - 附源码

珍宝珠 2019-12-01 22:01:18 7689 浏览量 回答数 8

回答

python可以做shell脚本吗? 首先介绍一个函数: os.system(command) 这个函数可以调用shell运行命令行command并且返回它的返回值。试一下在 python的解释器里输入os.system(”ls -l”),就可以看到”ls”列出了当前目录下的文件。可以说,通过这个函数,python就拥有了shell的所有能力。呵呵。。不过,通常这条命令不需要用到。因为shell常用的那些命令在python中通常有对应而且同样简洁的写法。 shell中最常用的是ls命令,python对应的写法是:os.listdir(dirname),这个函数返回字符串列表,里面是所有的文件名,不过不包含”.”和”..”。如果要遍历整个目录的话就会比较复杂一点。我们等下再说吧。先在解释器里试一下: os.listdir(”/”) [’tmp’, ‘misc’, ‘opt’, ‘root’, ‘.autorelabel’, ’sbin’, ’srv’, ‘.autofsck’, ‘mnt’, ‘usr’, ‘var’, ‘etc’, ’selinux’, ‘lib’, ‘net’, ‘lost found’, ’sys’, ‘media’, ‘dev’, ‘proc’, ‘boot’, ‘home’, ‘bin’] 就像这样,接下去所有命令都可以在python的解释器里直接运行观看结果。 对应于cp命令的是:shutil.copy(src,dest),这个函数有两个参数,参数src是指源文件的名字,参数dest则是目标文件或者目标目录的名字。 如果dest是一个目录名,就会在那个目录下创建一个相同名字的文件。与shutil.copy函数相类似的是 shutil.copy2(src,dest),不过copy2还会复制最后存取时间和最后更新时间。 不过,shell的cp命令还可以复制目录,python的shutil.copy却不行,第一个参数只能是一个文件。这怎么办?其实,python还有个shutil.copytree(src,dst[,symlinks]) 。参数多了一个symlinks,它是一个布尔值,如果是True的话就创建符号链接。 移动或者重命名文件和目录呢?估计被聪明的朋友猜到了,shutil.move(src,dst),呵呵。。与mv命令类似,如果src和dst在同一个文件系统上,shutil.move只是简单改一下名字,如果src和dst在不同的文件系统上,shutil.move会先把src复制到dst,然后删除src文件。看到现在,大多数朋友应该已经对 python的能力有点眉目了,接下来我就列个表,介绍一下其它的函数: os.chdir(dirname)把当前工作目录切换到dirname下 os.getcwd()返回当前的工作目录路径 os.chroot(dirname)把dirname作为进程的根目录。和*nix下的chroot命令类似 os.chmod(path,mode)更改path的权限位。mode可以是以下值(使用or)的组合: os.S_ISUIDos.S_ISGIDos.S_ENFMTos.S_ISVTXos.S_IREADos.S_IWRITEos.S_IEXECos.S_IRWXUos.S_IRUSRos.S_IWUSRos.S_IXUSRos.S_IRWXGos.S_IRGRPos.S_IWGRPos.S_IXGRPos.S_IRWXOos.S_IROTHos.S_IWOTHos.S_IXOTH 具体它们是什么含义,就不仔细说了,基本上就是R代表读,W代表写,X代表执行权限。USR 代表用户,GRP代表组,OTH代表其它。 os.chown(path,uid,gid)改变文件的属主。uid和gid为-1的时候不改变原来的属主。 os.link(src,dst)创建硬连接 os.mkdir(path,[mode])创建目录。mode的意义参见os.chmod(),默认是0777 os.makedirs(path,[mode])和os.mkdir()类似,不过会先创建不存在的父目录。 os.readlink(path)返回path这个符号链接所指向的路径 os.remove(path)删除文件,不能用于删除目录 os.rmdir(path)删除文件夹,不能用于删除文件 os.symlink(src,dst)创建符号链接 shutil.rmtree(path[,ignore_errors[,onerror]]) 删除文件夹介绍了这么多,其实只要查一下os和shutil两个模块的文档就有了,呵呵。。真正编写 shell脚本的时候还需要注意: 1.环境变量。python的环境变量保存在os.environ这个字典里,可以用普通字典的方法修改它,使用system启动其它程序的时候会自动被继承。比如: os.environ[”fish”]=”nothing”不过也要注意,环境变量的值只能是字符串。和shell有些不同的是,python没有 export环境变量这个概念。为什么没有呢?因为python没有必要有:-) 2.os.path这个模块里包含了很多关于路径名处理的函数。在shell里路径名处理好像不是很重要,但是在python里经常需要用到。最常用的两个是分离和合并目录名和文件名: os.path.split(path) -> (dirname,basename)这个函数会把一个路径分离为两部分,比如:os.path.split(”/foo /bar.dat”)会返回(”/foo”,”bar.dat”) os.path.join(dirname,basename)这个函数会把目录名和文件名组合成一个完整的路径名,比如:os.path.join(”/foo”,”bar.dat”)会返回”/foo/bar.dat”。这个函数和os.path.split()刚好相反。 还有这些函数: os.path.abspath(path)把path转成绝对路径 os.path.expanduser(path)把path中包含的”~”和”~user”转换成用户目录 os.path.expandvars(path)根据环境变量的值替换path中包含的”$name”和”${name}”,比如环境变量 FISH=nothing,那os.path.expandvars(”$FISH/abc”)会返回”nothing/abc” os.path.normpath(path)去掉path中包含的”.”和”..” os.path.splitext(path)把path分离成基本名和扩展名。比如:os.path.splitext(”/foo /bar.tar.bz2″)返回(’/foo/bar.tar’, ‘.bz2′)。要注意它和os.path.split()的区别 3.在os模块有一个很好用的函数叫os.stat()没有介绍,因为os.path模块里包含了一组和它具有同样功能的函数,但是名字更好记一点。 os.path.exists(path)判断文件或者目录是否存在 os.path.isfile(判断path所指向的是否是一个普通文件,而不是目录 os.path.isdir(path) 判断path所指向的是否是一个目录,而不是普通文件 os.path.islink(path)判断path所指向的是否是一个符号链接 os.path.ismount(path)判断path所指向的是否是一个挂接点(mount point) os.path.getatime(path)返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间。 os.path.getmtime(path)返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间 os.path.getctime(path)返回path所指向的文件的创建时间 os.path.getsize(path返回path所指向的文件的大小 4.应用python编写shell脚本经常要用到os,shutil,glob(正则表达式的文件名),tempfile(临时文件),pwd(操作/etc/passwd文件),grp(操作/etc/group文件),commands(取得一个命令的输出)。前面两个已经基本上介绍完了,后面几个很简单,看一下文档就可以了。 5.sys.argv是一个列表,保存了python程序的命令行参数。其中 sys.argv[0]是程序本身的名字。不能光说不练,接下来我们就编写一个用于复制文件的简单脚本。前两天叫我写脚本的同事有个几万个文件的目录,他想复制这些文件到其它的目录,又不能直接复制目录本身。他试了一下”cp src/* dest/”结果报了一个命令行太长的错误,让我帮他写一个脚本。操起python来:import sys,os.path,shutilfor f in os.listdir(sys.argv[1]):shutil.copy(os.path.join(sys.argv[1],f),sys.argv[2]) 再试一下linuxapp版里的帖子——把一个文件夹下的所有文件重命名成 10001~10999。可以这样写:import os.path,sysdirname=sys.argv[1]i=10001for f in os.listdir(dirname):src=os.path.join(dirname,f)if os.path.isdir(src):continueos.rename(src,str(i)) i =1 os.chkdir(path) 转换到目录path 下。 os.system('md a') 可以直接创建目录。 os.name字符串指示你正在使用的平台。比如对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是'posix'。● os.getcwd()函数得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径。● os.getenv()和os.putenv()函数分别用来读取和设置环境变量。● os.listdir()返回指定目录下的所有文件和目录名。● os.remove()函数用来删除一个文件。● os.system()函数用来运行shell命令。● os.linesep字符串给出当前平台使用的行终止符。例如,Windows使用'rn',Linux使用'n'而Mac使用'r'。● os.path.split()函数返回一个路径的目录名和文件名。 os.path.split('/home/swaroop/byte/code/poem.txt') ('/home/swaroop/byte/code', 'poem.txt')● os.path.isfile()和os.path.isdir()函数分别检验给出的路径是一个文件还是目录。类似地,os.path.exists()函数用来检验给出的路径是否真地存在。 文件重定向 已有PY文件new1.py ,在命令行下输入:new1>new.txt 可以将new1运行的结果输出到文件new.txt,这称为流重定向。

元芳啊 2019-12-02 01:04:36 0 浏览量 回答数 0

问题

python返回字符问题

落地花开啦 2019-12-01 19:52:29 1544 浏览量 回答数 2

回答

Python 变量类型变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。基于变量的数据类型,解释器会分配指定内存,并决定什么数据可以被存储在内存中。因此,变量可以指定不同的数据类型,这些变量可以存储整数,小数或字符。 变量赋值Python 中的变量赋值不需要类型声明。每个变量在内存中创建,都包括变量的标识,名称和数据这些信息。每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。等号(=)用来给变量赋值。等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值。例如:实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- counter = 100 # 赋值整型变量miles = 1000.0 # 浮点型name = "John" # 字符串 print counterprint milesprint name 运行实例 »以上实例中,100,1000.0和"John"分别赋值给counter,miles,name变量。执行以上程序会输出如下结果:1001000.0John多个变量赋值Python允许你同时为多个变量赋值。例如:a = b = c = 1以上实例,创建一个整型对象,值为1,三个变量被分配到相同的内存空间上。您也可以为多个对象指定多个变量。例如:a, b, c = 1, 2, "john"以上实例,两个整型对象1和2的分配给变量 a 和 b,字符串对象 "john" 分配给变量 c。 标准数据类型在内存中存储的数据可以有多种类型。例如,一个人的年龄可以用数字来存储,他的名字可以用字符来存储。Python 定义了一些标准类型,用于存储各种类型的数据。Python有五个标准的数据类型:Numbers(数字)String(字符串)List(列表)Tuple(元组)Dictionary(字典) Python数字数字数据类型用于存储数值。他们是不可改变的数据类型,这意味着改变数字数据类型会分配一个新的对象。当你指定一个值时,Number对象就会被创建:var1 = 1var2 = 10您也可以使用del语句删除一些对象的引用。del语句的语法是:del var1[,var2[,var3[....,varN]]]]您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用。例如:del vardel var_a, var_bPython支持四种不同的数字类型:int(有符号整型)long(长整型[也可以代表八进制和十六进制])float(浮点型)complex(复数)实例一些数值类型的实例:int long float complex10 51924361L 0.0 3.14j100 -0x19323L 15.20 45.j-786 0122L -21.9 9.322e-36j080 0xDEFABCECBDAECBFBAEl 32.3e+18 .876j-0490 535633629843L -90. -.6545+0J-0x260 -052318172735L -32.54e100 3e+26J0x69 -4721885298529L 70.2E-12 4.53e-7j长整型也可以使用小写 l,但是还是建议您使用大写 L,避免与数字 1 混淆。Python使用 L 来显示长整型。Python 还支持复数,复数由实数部分和虚数部分构成,可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示, 复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。 Python字符串字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。一般记为 :s="a1a2···an"(n>=0)它是编程语言中表示文本的数据类型。python的字串列表有2种取值顺序:从左到右索引默认0开始的,最大范围是字符串长度少1从右到左索引默认-1开始的,最大范围是字符串开头如果你要实现从字符串中获取一段子字符串的话,可以使用变量 [头下标:尾下标],就可以截取相应的字符串,其中下标是从 0 开始算起,可以是正数或负数,下标可以为空表示取到头或尾。比如:s = 'ilovepython's[1:5]的结果是love。当使用以冒号分隔的字符串,python返回一个新的对象,结果包含了以这对偏移标识的连续的内容,左边的开始是包含了下边界。上面的结果包含了s[1]的值l,而取到的最大范围不包括上边界,就是s[5]的值p。加号(+)是字符串连接运算符,星号(*)是重复操作。如下实例:实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- str = 'Hello World!' print str # 输出完整字符串print str[0] # 输出字符串中的第一个字符print str[2:5] # 输出字符串中第三个至第五个之间的字符串print str[2:] # 输出从第三个字符开始的字符串print str * 2 # 输出字符串两次print str + "TEST" # 输出连接的字符串以上实例输出结果:Hello World!Hllollo World!Hello World!Hello World!Hello World!TESTPython列表List(列表) 是 Python 中使用最频繁的数据类型。列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符,数字,字符串甚至可以包含列表(即嵌套)。列表用 [ ] 标识,是 python 最通用的复合数据类型。列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标] ,就可以截取相应的列表,从左到右索引默认 0 开始,从右到左索引默认 -1 开始,下标可以为空表示取到头或尾。加号 + 是列表连接运算符,星号 * 是重复操作。如下实例:实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]tinylist = [123, 'john'] print list # 输出完整列表print list[0] # 输出列表的第一个元素print list[1:3] # 输出第二个至第三个元素 print list[2:] # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素print tinylist * 2 # 输出列表两次print list + tinylist # 打印组合的列表以上实例输出结果:['runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2]runoob[786, 2.23][2.23, 'john', 70.2][123, 'john', 123, 'john']['runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2, 123, 'john']Python元组元组是另一个数据类型,类似于List(列表)。元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值,相当于只读列表。实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )tinytuple = (123, 'john') print tuple # 输出完整元组print tuple[0] # 输出元组的第一个元素print tuple[1:3] # 输出第二个至第三个的元素 print tuple[2:] # 输出从第三个开始至列表末尾的所有元素print tinytuple * 2 # 输出元组两次print tuple + tinytuple # 打印组合的元组以上实例输出结果:('runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2)runoob(786, 2.23)(2.23, 'john', 70.2)(123, 'john', 123, 'john')('runoob', 786, 2.23, 'john', 70.2, 123, 'john')以下是元组无效的,因为元组是不允许更新的。而列表是允许更新的:实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- tuple = ( 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 )list = [ 'runoob', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]tuple[2] = 1000 # 元组中是非法应用list[2] = 1000 # 列表中是合法应用 Python 字典字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象集合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。字典用"{ }"标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。实例(Python 2.0+) !/usr/bin/python -- coding: UTF-8 -- dict = {}dict['one'] = "This is one"dict[2] = "This is two" tinydict = {'name': 'john','code':6734, 'dept': 'sales'} print dict['one'] # 输出键为'one' 的值print dict[2] # 输出键为 2 的值print tinydict # 输出完整的字典print tinydict.keys() # 输出所有键print tinydict.values() # 输出所有值输出结果为:This is oneThis is two{'dept': 'sales', 'code': 6734, 'name': 'john'}['dept', 'code', 'name']['sales', 6734, 'john']Python数据类型转换有时候,我们需要对数据内置的类型进行转换,数据类型的转换,你只需要将数据类型作为函数名即可。以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象,表示转换的值。函数 描述int(x [,base])将x转换为一个整数long(x [,base] )将x转换为一个长整数float(x)将x转换到一个浮点数complex(real [,imag])创建一个复数str(x)将对象 x 转换为字符串repr(x)将对象 x 转换为表达式字符串eval(str)用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象tuple(s)将序列 s 转换为一个元组list(s)将序列 s 转换为一个列表set(s)转换为可变集合dict(d)创建一个字典。d 必须是一个序列 (key,value)元组。frozenset(s)转换为不可变集合chr(x)将一个整数转换为一个字符unichr(x)将一个整数转换为Unicode字符ord(x)将一个字符转换为它的整数值hex(x)将一个整数转换为一个十六进制字符串oct(x)将一个整数转换为一个八进制字符串

xuning715 2019-12-02 01:10:21 0 浏览量 回答数 0

问题

scalene 一个 Python 的高性能 CPU 和内存分析器

huc_逆天 2020-05-21 17:13:10 17 浏览量 回答数 1

回答

几谢谢你的耐心解答,虽然没有说什么,。哈哈 这就是不兼容的代价 回复<aclass='referer'target='_blank'>@yak:刚刚看了DarkAngel朋友的回复,看了官网的介绍。自己没有英文的功底,借助百度翻译慢慢的拼接理解大概意思。现在看到了你的回复,方便很多,等下在继续对比一下官网的。理解再深刻一些。早点休息哦。晚安。谢谢呢回复@BJ-CHEN:http://www.zhihu.com/question/19698598你好,请问下能解释一下嘛?我刚入门。谢谢你的耐心解答。早点休息哦这不是PyCharm的问题,是Python3和Python2不兼容的体现。简单来说,Python3不再有raw_input这个内置函数。这种东西看官方文档来得最快,https://docs.python.org/3/whatsnew/3.0.html#builtins,第二条PEP3111可以看到,raw_input在Python3中被重命名为了input。那就是说2.7版本的raw_input=目前3.6的input?谢谢分享呢,刚刚我重新安装一个2.7的版本发现就可以运行了,早点休息哦。我是今天才接触这门语言。谢谢开源社区的朋友耐心的解答。 <divclass="zm-editable-contentclearfix">1.print不再是语句,而是函数,比如原来是print'abc'现在是print('abc') 2.在Python3中,没有旧式类,只有新式类,也就是说不用再像这样classFoobar(object):pass显式地子类化object 3.原来1/2(两个整数相除)结果是0,现在是0.5了 4.新的字符串格式化方法format取代% 5.raw_input重命名为input 6.xrange重命名为range 7.!=取代<> 8.long重命名为int 9.exceptException,e变成except(Exception)ase 10.exec变成函数我用的最多的就是print回复<aclass='referer'target='_blank'>@BJ-CHEN:第一行是为了让python在linux下找到python,第二行是编码问题的明确指示,没有也一般不会影响什么,建议有,尤其是编码问题,win下经常遇到#!/usr/bin/envpython#- -coding:utf-8--你好这两段在mac上还需要添加吗?好像我在2.7和3.6没有添加都没有报错,她是不是被当成注释了呢?

爱吃鱼的程序员 2020-06-08 21:05:57 0 浏览量 回答数 0

回答

编译过程中发现以下几个问题: 1、它提供的mkrpm.sh脚本会调用一个python-build命令编译python2.7.9,但版本库中并没有这个提供这个命令 2、将python-build注释掉,用自己编译好的python2.7.9,会报一个“RPMbuilderrors:”但没有其他提示, 我这里是编译通过了不过版本号比阿里云镜低一个版本号 等我后面写个教程 @2box商务的人已经采购完了才给我们之前不知道这个坑也没有特地要求回复 @江鸟:那你怎么不用vpc呢?我这个是拿来在vpc里面使用的 @2box又发现了新的坑阿里经典网络会修改mac地址过滤要转发的包导致作为网关转发失败客服也没有解决方案回复 @江鸟:我这边测试自己编译的VPN没有问题,但是IPSec如果用硬件网关去连接会出现连接不上的情况,如果对端改用自己编译的安装包去搭建就可以;后面换用它的镜像两种都就可以了,感觉是不是他之前功能有bug呢?醉后买了一个他们的虚拟化实例,实例里边有最新的flexgw-2.3.0-1.el6.x86_64.rpm

爱吃鱼的程序员 2020-06-09 15:45:27 0 浏览量 回答数 0

回答

解压sqlmap到硬盘比如D:/sqlmap,打开CMD,输入python D:sqlmapsqlmap.py 就可以用了。列几个基本命令./sqlmap.py –h //查看帮助信息./sqlmap.py –u “域名” //get注入./sqlmap.py –u “域名” --data “DATA”//post注入./sqlmap.py –u “域名” --cookie “COOKIE”//修改请求时的cookie./sqlmap.py –u “域名” --dbs //列数据库./sqlmap.py –u “域名” –-users //列用户./sqlmap.py –u “域名” –-passwords //获取密码hash./sqlmap.py –u “域名” –-tables -D DB_NAME //列DB_NAME的表./sqlmap.py –u “域名” –-columns –T TB_NAME -D DB_NAME //读取TB_NAME中的列./sqlmap.py –u “域名” –-dump –C C1,C2,C3 –T TB_NAME -D DB_NAME //读字段C1,C2,C3数据./sqlmap.py –u “域名” –-os-shell //取得一个shell

世事皆空 2019-12-02 01:09:25 0 浏览量 回答数 0

回答

1.字符串转义序列转义字符 描述(在行尾时) 续行符\ 反斜杠符号' 单引号" 双引号a 响铃b 退格(Backspace)e 转义000 空n 换行v 纵向制表符t 横向制表符r 回车f 换页oyy 八进制数yy代表的字符,例如:o12代表换行xyy 十进制数yy代表的字符,例如:x0a代表换行other 其它的字符以普通格式输出 2.字符串格式化 3.操作符 一、算术运算符 注意: 双斜杠 // 除法总是向下取整。 从符点数到整数的转换可能会舍入也可能截断,建议使用math.floor()和math.ceil()明确定义的转换。 Python定义pow(0, 0)和0 ** 0等于1。 二、比较运算符 运算符 描述< 小于<= 小于或等于 大于= 大于或等于== 等于 != 不等于is 判断两个标识符是不是引用自一个对象is not 判断两个标识符是不是引用自不同对象注意: 八个比较运算符优先级相同。 Python允许x < y <= z这样的链式比较,它相当于x < y and y <= z。 复数不能进行大小比较,只能比较是否相等。 三、逻辑运算符 运算符 描述 备注x or y if x is false, then y, elsex x andy if x is false, then x, elsey not x if x is false, then True,elseFalse 注意: or是个短路运算符,它只有在第一个运算数为False时才会计算第二个运算数的值。 and也是个短路运算符,它只有在第一个运算数为True时才会计算第二个运算数的值。 not的优先级比其他类型的运算符低,所以not a == b相当于not (a == b),而 a == not b是错误的。 四、位运算符 运算符 描述 备注x | y 按位或运算符 x ^ y 按位异或运算符 x & y 按位与运算符 x << n 左移动运算符 x >> n 右移动运算符 ~x 按位取反运算符 五、赋值运算符 复合赋值运算符与算术运算符是一一对应的: 六、成员运算符 Python提供了成员运算符,测试一个元素是否在一个序列(Sequence)中。 运算符 描述in 如果在指定的序列中找到值返回True,否则返回False。not in 如果在指定的序列中没有找到值返回True,否则返回False。 4.关键字总结 Python中的关键字包括如下: and del from not while as elif global or with assert else if pass yield break except import print class exec in raise continue finally is return def for lambda try你想看看有哪些关键字?OK,打开一个终端,就像这样~ long@zhouyl:~$ pythonPython 2.7.3 (default, Jan 2 2013, 16:53:07) [GCC 4.7.2] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. import keywordkeyword.kwlist ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield'] ============================== 华丽的 正文分隔符 ======================================== 看到这些关键字你还能记得多少?你不妨自己一个一个对照想想它的用法,下面是我总结的,我根据前面的学习笔记将上述关键字分为以下几类: 1.判断、循环 对于Python的循环及判断主要包括这些关键字: if elif else for while break continue and or is not in 这几个关键字在前面介绍 if 语法、while语法、for语法以及and...or语法中已有介绍,下面再一笔带过: 1.1 if 语法 if语法与C语言、shell脚本之下的非常类似,最大的区别就是冒号以及严格的缩进,当然这两点也是Python区别于其他语言的地方: if condition1: do something elif condition2: do another thing else: also do something 1.2 while 语法 Python的while语法区别于C、shell下的while除了冒号及缩进之外,还有一点就是while可以携带一个可选的else语句: while condition: do something else: do something 注:else语句是可选的,但是使用while语句时一定要注意判断语句可以跳出! 1.3 for 语法 与while类似,Python的for循环也包括一个可选的else语句(跳出for循环时执行,但是如果是从break语句跳出则不执行else语句块中的代码!),而且for 加上 关键字in就组成了最常见的列表解析用法(以后会写个专门的博客)。 下面是for的一般用法: for i in range(1,10,2): do something if condition: break else: do something for的列表解析用法: for items in list: print items 1.4 and...or 语法 Python的and/or操作与其他语言不同的是它的返回值是参与判断的两个值之一,所以我们可以通过这个特性来实现Python下的 a ? b : c ! 有C语言基础的知道 “ a ? b : c ! ” 语法是判断 a,如果正确则执行b,否则执行 c! 而Python下我们可以这么用:“ a and b or c ”(此方法中必须保证b必须是True值),python自左向右执行此句,先判断a and b :如果a是True值,a and b语句仍需要执行b,而此时b是True值!所以a and b的值是b,而此时a and b or c就变成了b or c,因b是True值,所以b or c的结果也是b;如果a是False值,a and b语句的结果就是a,此时 a and b or c就转化为a or c,因为此时a是 False值,所以不管c是True 还是Flase,a or c的结果就是c!!!捋通逻辑的话,a and b or c 是不是就是Python下的a ? b : c ! 用法? 1.5 is ,not is 和 is not 是Python下判断同一性的关键字,通常用来判断 是 True 、False或者None(Python下的NULL)! 比如 if alue is True : ... (不记得本节的童鞋罚复习:python 学习笔记 2 -- 判断语句) 2.函数、模块、类 对于Python的函数及模块主要包括这些关键字: from import as def pass lambda return class 那么你还能记得它们么?下面简单介绍一下: 2.1 模块 Python的编程通常大量使用标准库中的模块,使用方法就是使用import 、from以及as 关键字。 比如: import sys # 导入sys模块 from sys import argv # 从sys模块中导入argv ,这个在前面介绍脚本传参数时使用到 import cPickle as p # 将cPickle模块导入并在此将它简单命名为p,此后直接可以使用p替代cPickle模块原名,这个在介绍文件输入输出时的存储器中使用到 2.2 函数 Python中定义函数时使用到def关键字,如果你当前不想写入真实的函数操作,可以使用pass关键字指代不做任何操作: def JustAFunction: pass 当然,在需要给函数返回值时就用到了return关键字,这里简单提一下Python下的函数返回值可以是多个(接收返回值时用相应数量的变量接收!)! 此外Python下有个神奇的Lambda函数,它允许你定义单行的最小函数,这是从Lisp中借用来的,可以用在任何需要函数的地方。比如: g = lambda x : x*2 # 定义一个Lambda函数用来计算参数的2倍并返回! print g(2) # 使用时使用lambda函数返回的变量作为这个函数的函数名,括号中带入相应参数即可! (不记得本节的童鞋罚复习:python 学习笔记 4 -- 函数篇) 3.异常 对于Python的异常主要包括这些关键字: try except finally raise 异常这一节还是比较简单的,将可能出现的异常放在 try: 后面的语句块中,使用except关键字捕获一定的异常并在接下来的语句块中做相应操作,而finally中接的是无论出现什么异常总在执行最后做finally: 后面的语句块(比如关闭文件等必要的操作!) raise关键字是在一定的情况下引发异常,通常结合自定义的异常类型使用。 (不记得本节的童鞋罚复习:python 学习笔记 6 -- 异常处理) 4.其他 上面的三类过后,还剩下这些关键字: print del global with assert yield exec 首先print 在前面的笔记或者任何地方你都能见到,所以还是比较熟悉的,此处就不多介绍了!del 关键字在前面的笔记中已有所涉及,比如删除列表中的某项,我们使用 “ del mylist[0] ” 可能这些剩下来的关键字你比较陌生,所以下面来介绍一下: 4.1.global 关键字 当你在函数定义内声明变量的时候,它们与函数外具有相同名称的其他变量没有任何关系,即变量名称对于函数来说是 局部 的。这称为变量的 作用域 。所有变量的作用域是它们被定义的块,从它们的名称被定义的那点开始。 eg. ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 !/usr/bin/python Filename: func_local.py def func(x): print'x is', x x = 2 print'Changed local x to', x x = 50 func(x) print'x is still', x 运行的结果是这样的:? 1 2 3 4 $ python func_local.py x is 50 # 运行func函数时,先打印x的值,此时带的值是作为参数带入的外部定义的50,所以能正常打印 x=50 Changed local x to 2 # 在func函数中将x赋2,并打印 x is still 50 # 运行完func函数,打印x的值,此时x的值仍然是之前赋给的50,而不是func函数中修改过的2,因为在函数中修改的只是函数内的局部变量 那么为什么我们要在这提到局部变量呢?bingo,聪明的你一下就猜到这个global就是用来定义全局变量的。也就是说如果你想要为一个在函数外定义的变量赋值,那么你就得告诉Python这个变量名不是局部的,而是 全局 的。我们使用global语句完成这一功能。没有global语句,是不可能为定义在函数外的变量赋值的。eg.? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 !/usr/bin/python Filename: func_global.py def func(): global x print'x is', x x = 2 print'Changed local x to', x x = 50 func() print'Value of x is', x 运行的结果是这样的:? 1 2 3 4 $ python func_global.py x is 50 Changed global x to 2 Value of x is 2 # global语句被用来声明x是全局的——因此,当我们在函数内把值赋给x的时候,这个变化也反映在我们在主块中使用x的值的时候。 你可以使用同一个global语句指定多个全局变量。例如global x, y, z。 4.2.with 关键字 有一些任务,可能事先需要设置,事后做清理工作。对于这种场景,Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理,你需要获取一个文件句柄,从文件中读取数据,然后关闭文件句柄。如果不用with语句,打开一个文件并读文件的代码如下:? 1 2 3 file = open("/tmp/foo.txt") data = file.read() file.close() 当然这样直接打开有两个问题:一是可能忘记关闭文件句柄;二是文件读取数据发生异常,没有进行任何处理。下面是添加上异常处理的版本:? 1 2 3 4 5 file = open("/tmp/foo.txt") try: data = file.read() finally: file.close() 虽然这段代码运行良好,但是太冗余了。这时候就是with一展身手的时候了。除了有更优雅的语法,with还可以很好的处理上下文环境产生的异常。下面是with版本的代码:? 1 2 with open("/tmp/foo.txt") as file: data = file.read() 这看起来充满魔法,但不仅仅是魔法,Python对with的处理还很聪明。基本思想是with所求值的对象必须有一个__enter__()方法,一个__exit__()方法。with语句的执行逻辑如下:紧跟with后面的语句被求值后,返回对象的__enter__()方法被调用,这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。当with后面的代码块全部被执行完之后,将调用前面返回对象的__exit__()方法。 下面例子可以具体说明with如何工作:? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 !/usr/bin/python with_example01.py classSample: def __enter__(self): print"In __enter__()" return"Foo" def __exit__(self, type, value, trace): print"In __exit__()" def get_sample(): returnSample() with get_sample() as sample: print"sample:", sample 运行代码,输出如下? 1 2 3 4 $python with_example01.py In __enter__() # __enter__()方法被执行 sample: Foo # __enter__()方法返回的值 - 这个例子中是"Foo",赋值给变量'sample',执行代码块,打印变量"sample"的值为"Foo" In __exit__() # __exit__()方法被调用 4.3.assert 关键字 assert语句是一种插入调试断点到程序的一种便捷的方式。assert语句用来声明某个条件是真的,当assert语句失败的时候,会引发一AssertionError,所以结合try...except我们就可以处理这样的异常。 mylist # 此时mylist是有三个元素的列表['a', 'b', 'c']assert len(mylist) is not None # 用assert判断列表不为空,正确无返回assert len(mylist) is None # 用assert判断列表为空 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AssertionError # 引发AssertionError异常 4.4.yield 关键字 我们先看一个示例:? 1 2 3 4 5 6 7 8 def fab(max): n, a, b = 0,0,1 whilen < max: yield b # print b a, b = b, a + b n = n + 1 ''' 使用这个函数:? 1 2 3 4 5 6 7 8 forn in fab(5): ... print n ... 1 1 2 3 5 简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator(生成器),带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable(可迭代的)对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 f = fab(5) f.next() 1 f.next() 1 f.next() 2 f.next() 3 f.next() 5 f.next() Traceback (most recent call last): File"", line 1, in StopIteration 当函数执行结束时,generator 自动抛出 StopIteration 异常,表示迭代完成。在 for 循环里,无需处理 StopIteration 异常,循环会正常结束。 我们可以得出以下结论:一个带有 yield 的函数就是一个 generator,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用 next()(在 for 循环中会自动调用 next())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个 yield 语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。 yield 的好处是显而易见的,把一个函数改写为一个 generator 就获得了迭代能力,比起用类的实例保存状态来计算下一个 next() 的值,不仅代码简洁,而且执行流程异常清晰。 注:如果看完此段你还未明白yield,没问题,因为yield是初学者的一个难点,那么你下一步需要做的就是……看一看下面参考资料中给的关于yield的博文! 4.5.exec 关键字 官方文档对于exec的解释: "This statement supports dynamic execution of Python code."也就是说使用exec可以动态执行Python代码(也可以是文件)。? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 longer = "print "Hello World ,my name is longer"" # 比如说我们定义了一个字符串 longer 'print "Hello World ,my name is longer"' exec(longer) # 使用exec 动态执行字符串中的代码 Hello World ,my name is longer exec(sayhi) # 使用exec直接打开文件名(指定sayhi,sayhi.py以及"sayhi.py"都会报一定的错,但是我觉得直接带sayhi报错非常典型) Traceback (most recent call last): File"", line 1, in TypeError: exec: arg 1must be a string, file, or code object # python IDE报错,提示exec的第一个参 数必须是一个字符串、文件或者一个代码对象 f = file("sayhi.py") # 使用file打开sayhi.py并创建f实例 exec(f) # 使用exec直接运行文件描述符f,运行正常!! Hi,thisis [''] script 上述给的例子比较简单,注意例子中exec语句的用法和eval_r(), execfile()是不一样的. exec是一个关键字(要不然我怎么会在这里介绍呢~~~), 而eval_r()和execfile()则是内建函数。更多关于exec的使用请详看引用资料或者Google之 在需要在字符中使用特殊字符时,python用反斜杠()转义字符。 原始字符串 有时我们并不想让转义字符生效,我们只想显示字符串原来的意思,这就要用r和R来定义原始字符串。如: print r’tr’ 实际输出为“tr”。 转义字符 描述 (在行尾时) 续行符 反斜杠符号 ’ 单引号 ” 双引号 a 响铃 b 退格(Backspace) e 转义 000 空 n 换行 v 纵向制表符 t 横向制表符 r 回车 f 换页 oyy 八进制数yy代表的字符,例如:o12代表换行 xyy 十进制数yy代表的字符,例如:x0a代表换行 other 其它的字符以普通格式输出

xuning715 2019-12-02 01:10:21 0 浏览量 回答数 0

问题

MongoDB:在一次查询中执行多次解引用怎么做?

蛮大人123 2019-12-01 19:54:20 1062 浏览量 回答数 1

回答

一.python读取txt文件 最简单的open函数: -- coding: utf-8 -- with open("test.txt","r",encoding="gbk",errors='ignore') as f: print(f.read()) 1234这里用open函数读取了一个txt文件,”encoding”表明了读取格式是“gbk”,还可以忽略错误编码。 另外,使用with语句操作文件IO是个好习惯,省去了每次打开都要close()。 二.python读取json文件 简单的test.json文件如下: { "glossary": { "title": "example glossary", "GlossDiv": { "title": "S", "GlossList": { "GlossEntry": { "ID": "SGML", "SortAs": "SGML", "GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language", "Acronym": "SGML", "Abbrev": "ISO 8879:1986", "GlossDef": { "para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.", "GlossSeeAlso": ["GML", "XML"] }, "GlossSee": "markup" } } } } }12345678910111213141516171819202122这里需要用python的json模块处理解析: import jsondata = json.load(open('example.json'))print(type(data))print(data)1234打印如下: {'glossary': {'title': 'example glossary', 'GlossDiv': {'title': 'S', 'GlossList': {'GlossEntry': {'ID': 'SGML', 'SortAs': 'SGML', 'GlossTerm': 'Standard Generalized Markup Language', 'Acronym': 'SGML', 'Abbrev': 'ISO 8879:1986', 'GlossDef': {'para': 'A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.', 'GlossSeeAlso': ['GML', 'XML']}, 'GlossSee': 'markup'}}}}}12可见json.load()函数返回值是dict,json数据现在就成了一个网状的Python字典。 接下来我们就可以用标准的键检索来进行解读,比如: print(data'glossary'['GlossList'])1打印结果如下: {'GlossEntry': {'ID': 'SGML', 'SortAs': 'SGML', 'GlossTerm': 'Standard Generalized Markup Language', 'Acronym': 'SGML', 'Abbrev': 'ISO 8879:1986', 'GlossDef': {'para': 'A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.', 'GlossSeeAlso': ['GML', 'XML']}, 'GlossSee': 'markup'}}1三.python 读取HFD5文件 HDF5 是一种层次化的格式(hierarchical format),经常用于存储复杂的科学数据。例如 MATLAB 就是用这个格式来存储数据。在存储带有关联的元数据(metadata)的复杂层次化数据的时候,这个格式非常有用,例如计算机模拟实验的运算结果等等。 与HDF5 相关的主要概念有以下几个: 文件 file: 层次化数据的容器,相当于树根(’root’ for tree)组 group: 树的一个节点(node for a tree)数据集 dataset: 数值数据的数组,可以非常非常大属性 attribute: 提供额外信息的小块的元数据 -- coding: utf-8 -- 创建hdf5文件 import datetimeimport osimport h5pyimport numpy as np imgData = np.zeros((30,3,128,256)) if not os.path.exists('test.hdf5'): with h5py.File('test.hdf5') as f: f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面 f['labels'] = range(100) 123456789101112131415创建完成之后读取: import datetimeimport osimport h5pyimport numpy as np with h5py.File('test.hdf5') as f: print(f) print(f.keys) 123456789除了上述方法,pandas还提供一个直接读取h5文件的函数: pd.HDFStore import datetimeimport osimport h5pyimport numpy as npimport pandas as pd data = pd.HDFStore("dataset_log.h5") print(type(data))123456789打印结果为: Closing remaining open files:dataset_log.h5...done

xuning715 2019-12-02 01:10:12 0 浏览量 回答数 0

回答

字面值 Python在2008年引入二进制字面值。现在C++14也有了。【更新:Thiago Macieira在评论中指出,GCC实际上早在2007年就已经支持了。】`1 static const int primes = 0b10100000100010100010100010101100;`Python早在1998年引入了 原始字符串字面值。在硬编码正则表达式或Windows路径时很方便。 C++11也添加了同样的特性,只是语法上略有不同:`1 const char* path = R"(c:thisstringhasbackslashes)";`基于范围的For循环(Range-Based For Loops)在Python中,for循环总是迭代遍历一个Python对象: 1for x in myList: 2 print(x) 与此同时,在近30年里。C++仅支持C风格for循环。最后,在C++11中, 基于范围的for循环被添加进去。C++ 1for (int x : myList) 2 std::cout << x; 与Python迭代协议不同,你可以迭代一个 std::vector 或任何实现了begin和end成员函数的类。有了基于范围的for循环后,我经常发现自己希望C++能内建像Python的xrange函数一样的函数。自动化Python一直以来都是一个动态类型语言。你不需要声明变量类型,因为类型是对象本身的属性。`1x = "Hello world!"print(x)`从另一方面来说,C++不是动态类型语言。是静态类型。不过在C++11中将 auto 关键字 改作他用以用于类型推导,你能够写 看起来很像动态类型的代码:C++ 1 auto x = "Hello world!"; 2 std::cout << x; 当你调用重载几个类型的函数时,比如 std::ostream::operator<< 或者一个模板函数,C++更像一个动态类型语言。C++14进一步充实以支持auto关键字,为auto添加了 返回值支持和lambda函数 参数支持。元组 Python从一开始就很好的定义了元组类型。当你需要把几个值整合在一起的时候,元组就非常适合,这样就再不需要命名类来实现同样的功能了。 triple = (5, 6, 7) print(triple[0]) C++在C++11标准库中添加了对元组的支持。C++11的建议书 甚至还提到了这么做是受Python启发的:C++ auto triple = std::make_tuple(5, 6, 7); std::cout << std::get<0>(triple); Pyton允许你把一个元组解析为多个独立的变量:`x, y, z = triple`在C++里,你可以使用std::tie实现同样的功能:C++`std::tie(x, y, z) = triple;`统一的初始化 在Python里,列表是内置类型。因此,你可以只使用一个表达式来创建Python列表: myList = [6, 3, 7, 8] myList.append(5); C++的向量(std::vector)与Python的列表最为相似。如今,C++11里新增的 统一的初始化可以让我们只使用一个表达式来创建向量和列表了:C++ auto myList = std::vector<int>{ 6, 3, 7, 8 }; myList.push_back(5); 在Python里,你还可以只使用一个表达式来创建一个 字典: myDict = {5: "foo", 6: "bar"} print(myDict[5]) 与此类似,统一的初始化也适用于有序映射(std::map)和无序映射(unordered_map):C++ auto myDict = std::unordered_map<int, const char*>{ { 5, "foo" }, { 6, "bar" } }; std::cout << myDict[5]; Lambda表达式 Python从1994年开始支持lambda函数。`1 myList.sort(key = lambda x: abs(x))`Lambda表达式是在C++11中被添加进去。`1std::sort(myList.begin(), myList.end(), [](int x, int y){ return std::abs(x) < std::abs(y); });`2001年,Python添加了 静态嵌套作用域,可以让lambda函数抓取定义在封闭函数内的变量。 1def adder(amount): return lambda x: x + amount 2print(adder(5)(5)) 同样,C++ lambda表达式支持一堆灵活的 抓取规则,可以让你做相似的事情: auto adder(int amount) { return [=](int x){ return x + amount; }; } std::cout << adder(5)(5); 标准算法Python内建 filter 函数可以让你有选择的从一个列表中拷贝项(虽然列表解析是首先):`1result = filter(lambda x: x >= 0, myList)`C++11中 引入了 std::copy_if ,让你可以使用一个类似的、相当功能的类型: auto result = std::vector<int>{}; std::copy_if(myList.begin(), myList.end(), std::back_inserter(result), [](int x){ return x >= 0; }); 其他的C++ 算法模仿了Python的内建函数包括 transform、 any_of、 all_of, min 以及 max。即将到来的 范围提案有潜力进一步简化这些表达式。 参数打包Python 从 1988 年就开始支持任意长度的参数列表. 你可以定义一个函数接受任意数量的实参,Python 会将他们放到一个元组(tuple)中, 你还可以将这个元组重新展开为一个实参列表,并把他们传递进另一个函数: def foo(*args): return tuple(*args) ... triple = foo(5, 6, 7) C++11 引入了对 参数包(parameter packs) 的支持. 它类似于 Python 的任意长度参数列表,而不同于 C 风格的可变参数列表, 这个参数包有自己的标识符来表示整个实参序列。关键区别在于:在 C++ 中,这个参数包不能在运行时做为一个单独的对象来操作。你只能通过模板元编程技术在编译时来操纵他们。 template <typename... T> auto foo(T&&... args) { return std::make_tuple(args...); } ...auto triple = foo(5, 6, 7); 并非所有的 C++ 11 和 14 中的特性都借鉴于 Python。只是其中很大一部分特性看似如此。 Python 被认为是一种对使用者亲近友好的编程语言。随着时间的推移以及这些特性逐渐被其他语言借鉴,它其中一些特质也逐渐暗淡下来。

a123456678 2019-12-02 01:56:27 0 浏览量 回答数 0

问题

Golang、python中登录开源中国,并发表博客? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-01 13:51:12 0 浏览量 回答数 1

问题

《手把手安装Cloudify 3.1》?报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-14 16:29:34 0 浏览量 回答数 1

回答

本文以Java语言和Python语言为例介绍如何使用Alibaba Cloud ESS SDK快速创建多可用区的伸缩组。 前提条件 使用本教程进行操作前,请确保您已经注册了阿里云账号。如还未注册,请先完成账号注册。 背景信息 弹性伸缩的伸缩组分为经典网络伸缩组和专有网络伸缩组。在创建专有网络伸缩组时,您需要配置伸缩组对应的交换机。伸缩组创建完成后,通过该伸缩组弹性扩张的ECS实例都使用该交换机。 原弹性伸缩服务限定一个专有网络伸缩组只能配置一个交换机,由于一个交换机只归属于一个可用区,当您配置好伸缩组的交换机以后,如果交换机所在的可用区因库存不足等原因不能创建ECS实例,您伸缩组中的伸缩配置、伸缩规则以及伸缩组对应的报警任务等都将失效。 为了优化上述问题,提高伸缩组的可用性,伸缩组新增多可用区参数(VSwitchIds.N)。您在创建伸缩组的时候可以使用该参数为伸缩组配置多个交换机,当一个交换机所在可用区无法创建ECS实例的时候,弹性伸缩服务会为您自动切换到其它交换机所在的可用区。在使用该参数的时候,您需要注意以下几点: 如果使用了VSwitchIds.N多可用区参数,VSwitchId参数将被忽略。 VSwitchIds.N参数中,N的取值范围为[1, 5],即一个伸缩组最多可以配置5个交换机。 VSwitchIds.N参数中指定的交换机必须在同一个专有网络下。 VSwitchIds.N参数中N代表交换机的优先级,编号为1的交换机为创建实例的第一选择,交换机优先级随编号的增大依次降低。 当优先级较高的交换机所在可用区无法创建实例时,会自动选择下一优先级的交换机来创建实例。在使用多可用区参数时,建议设置同一地域下不同可用区的交换机,降低因单可用区库存不足无法创建ECS实例的概率,提高伸缩组的可用性。 使用Alibaba Cloud ESS SDK for Java创建多可用区伸缩组 导入Alibaba Cloud ESS SDK for Java。 下载依赖库aliyun-java-sdk-core、aliyun-java-sdk-ess,您可以查看maven-central界面,搜索并下载相应的jar包,aliyun-java-sdk-ess对应的jar包的版本号需要是2.1.3及以上版本才能使用多可用区参数,aliyun-java-sdk-core对应的jar包的版本号推荐使用最新版本。 您也可以使用maven来管理您Java项目的依赖库,在项目对应的pom.xml文件中加入下面的依赖项: com.aliyun aliyun-java-sdk-ess 2.1.3 com.aliyun aliyun-java-sdk-core 3.5.0 使用Java SDK创建多可用区伸缩组。 将Alibaba Cloud ESS SDK for Java导入到Java工程后,您即可以通过SDK编码创建多可用区伸缩组,示例代码如下: public class EssSdkDemo { public static final String REGION_ID = "cn-hangzhou"; public static final String AK = "ak"; public static final String AKS = "aks"; public static final Integer MAX_SIZE = 10; public static final Integer MIN_SIZE = 1; public static final String SCALING_GROUP_NAME = "TestScalingGroup"; //交换机列表,交换机优先级从前往后依次降低,第一位的交换机优先级最高。 public static final String[] vswitchIdArray = { "vsw-id1", "vsw-id2", "vsw-id3", "vsw-id4", "vsw-id5" }; public static final List vswitchIds = Arrays.asList(vswitchIdArray); public static void main(String[] args) throws Exception { IClientProfile clientProfile = DefaultProfile.getProfile(REGION_ID, AK, AKS); IAcsClient client = new DefaultAcsClient(clientProfile); createScalingGroup(client); } /** * 创建多可用区伸缩组。 * @param client * @return * @throws Exception */ public static String createScalingGroup(IAcsClient client) throws Exception { CreateScalingGroupRequest request = new CreateScalingGroupRequest(); request.setRegionId("cn-beijing"); request.setMaxSize(MAX_SIZE); request.setMinSize(MIN_SIZE); request.setScalingGroupName(SCALING_GROUP_NAME); request.setVSwitchIds(vswitchIds); CreateScalingGroupResponse response = client.getAcsResponse(request); return response.getScalingGroupId(); } } 上述代码中,VSwitch的优先级随其在列表中出现的顺序依次降低,排在列表最前面的VSwitch优先级最高。 使用Alibaba Cloud ESS SDK for Python创建多可用区伸缩组 安装Alibaba Cloud ESS SDK for Python。 和Java语言类似,您需要先下载依赖库aliyun-python-sdk-ess、aliyun-python-sdk-core。本文推荐使用pip的方式安装Python依赖包,pip安装说明请参见Installation-Pip。 安装好pip以后,您可以使用命令pip install aliyun-python-sdk-ess==2.1.3 pip install aliyun-python-sdk-core==3.5.0安装两个依赖库。 使用Python SDK创建多可用区伸缩组。 导入Alibaba Cloud ESS SDK for Python依赖库后,您即可以通过SDK编码创建多可用区伸缩组,示例代码如下: coding=utf-8 import json import logging from aliyunsdkcore import client from aliyunsdkess.request.v20140828.CreateScalingGroupRequest import CreateScalingGroupRequest logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %Y %H:%M:%S') 请替换自己的ak信息。 ak = 'ak' aks = 'aks' scaling_group_name = 'ScalingGroupTest' max_size = 10 min_size = 1 vswitch_ids = ["vsw-id1", "vsw-id2", "vsw-id3", "vsw-id4", "vsw-id5"] region_id = 'cn-beijing' clt = client.AcsClient(ak, aks, region_id) def _create_scaling_group(): request = CreateScalingGroupRequest() request.set_ScalingGroupName(scaling_group_name) request.set_MaxSize(max_size) request.set_MinSize(min_size) request.set_VSwitchIds(vswitch_ids) response = _send_request(request) return response.get('ScalingGroupId') def _send_request(request): request.set_accept_format('json') try: response_str = clt.do_action(request) logging.info(response_str) response_detail = json.loads(response_str) return response_detail except Exception as e: logging.error(e) if name == 'main': scaling_group_id = _create_scaling_group() print '创建伸缩组成功,伸缩组ID:' + str(scaling_group_id) 上述代码中,VSwitch的优先级随其在列表中出现的顺序依次降低,排在列表最前面的VSwitch优先级最高。

1934890530796658 2020-03-22 13:32:50 0 浏览量 回答数 0

问题

阿里云运维部署工具AppDeploy详细教程

阚俊宝 2019-12-01 20:59:13 17044 浏览量 回答数 1

回答

1.列表生成式列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。举个例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11)):list(range(1, 11))[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做?方法一是循环:L = []for x in range(1, 11):... L.append(x * x)...L[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]但是循环太繁琐,而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list:[x * x for x in range(1, 11)][1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]写列表生成式时,把要生成的元素x * x放到前面,后面跟for循环,就可以把list创建出来,十分有用,多写几次,很快就可以熟悉这种语法。for循环后面还可以加上if判断,这样我们就可以筛选出仅偶数的平方:[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0][4, 16, 36, 64, 100]还可以使用两层循环,可以生成全排列:[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']三层和三层以上的循环就很少用到了。运用列表生成式,可以写出非常简洁的代码。例如,列出当前目录下的所有文件和目录名,可以通过一行代码实现:import os # 导入os模块,模块的概念后面讲到[d for d in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量,比如dict的items()可以同时迭代key和value:d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }for k, v in d.items():... print(k, '=', v)...y = Bx = Az = C因此,列表生成式也可以使用两个变量来生成list:d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }[k + '=' + v for k, v in d.items()]['y=B', 'x=A', 'z=C']最后把一个list中所有的字符串变成小写:L = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple'][s.lower() for s in L]['hello', 'world', 'ibm', 'apple']2.字典生成式[python] view plain copyd = {key: value for (key, value) in iterable} 其中iterable是一个可迭代的对象,比如list[python] view plain copyorg_dict = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3} new_dict = {v: k for k,v in some_dict.items()}

xuning715 2019-12-02 01:10:38 0 浏览量 回答数 0

回答

有做gps 模块的 数据便宜 纠正的 给点 意见啊######不能沉了啊, 有谁做过 gps模块数据解析的, 给个 方向啊###### 这是几年前用的办法,不保证能100%用。 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import math pi = 3.14159265358979324 a = 6378245.0 ee = 0.00669342162296594323 #纠偏函数 def transform(wgLat,wgLon): latlng = [0]*2 if outOfChina(wgLat, wgLon): latlng[0] = wgLat; latlng[1] = wgLon; dLat = transformLat(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0) dLon = transformLon(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0) radLat = wgLat / 180.0 * pi magic = math.sin(radLat) magic = 1 - ee * magic * magic sqrtMagic = math.sqrt(magic) dLat = (dLat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtMagic) * pi) dLon = (dLon * 180.0) / (a / sqrtMagic * math.cos(radLat) * pi) latlng[0] = wgLat + dLat latlng[1] = wgLon + dLon return latlng def outOfChina(lat,lon): if (lon < 72.004 or lon > 137.8347): return True if (lat < 0.8293 or lat > 55.8271): return True return False def transformLat(x,y): ret = -100.0 + 2.0 * x + 3.0 * y + 0.2 * y * y + 0.1 * x * y + 0.2 * math.sqrt(abs(x)) ret += (20.0 * math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (20.0 * math.sin(y * pi) + 40.0 * math.sin(y / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (160.0 * math.sin(y / 12.0 * pi) + 320 * math.sin(y * pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0 return ret def transformLon(x,y): ret = 300.0 + x + 2.0 * y + 0.1 * x * x + 0.1 * x * y + 0.1 * math.sqrt(abs(x)) ret += (20.0 * math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (20.0 * math.sin(x * pi) + 40.0 * math.sin(x / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (150.0 * math.sin(x / 12.0 * pi) + 300.0 * math.sin(x / 30.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 return ret ######我用这个算过一下, (GCJ-02) 与百度坐标系 (BD-09) 这两个转一下还行, WGS84 的就不对了, 不知道是不是 gps模块返回的数据 不是WGS84, 或者要处理啊, 按理来说不应该啊###### 已经解决,  纬度 ddmm.mmmm( 度分 ) 格式 ( 前面的 0 也将被传输 ), 主要是这个格式没明白, dd是度数, mm是分, 0.mmmm是秒(格式是分, 要转成秒),  然后转成小数10进制, 然后用上面的 转换方式 就对了 ######???没明白

kun坤 2020-06-14 07:28:14 0 浏览量 回答数 0

回答

有做gps 模块的 数据便宜 纠正的 给点 意见啊######不能沉了啊, 有谁做过 gps模块数据解析的, 给个 方向啊###### 这是几年前用的办法,不保证能100%用。 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import math pi = 3.14159265358979324 a = 6378245.0 ee = 0.00669342162296594323 #纠偏函数 def transform(wgLat,wgLon): latlng = [0]*2 if outOfChina(wgLat, wgLon): latlng[0] = wgLat; latlng[1] = wgLon; dLat = transformLat(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0) dLon = transformLon(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0) radLat = wgLat / 180.0 * pi magic = math.sin(radLat) magic = 1 - ee * magic * magic sqrtMagic = math.sqrt(magic) dLat = (dLat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtMagic) * pi) dLon = (dLon * 180.0) / (a / sqrtMagic * math.cos(radLat) * pi) latlng[0] = wgLat + dLat latlng[1] = wgLon + dLon return latlng def outOfChina(lat,lon): if (lon < 72.004 or lon > 137.8347): return True if (lat < 0.8293 or lat > 55.8271): return True return False def transformLat(x,y): ret = -100.0 + 2.0 * x + 3.0 * y + 0.2 * y * y + 0.1 * x * y + 0.2 * math.sqrt(abs(x)) ret += (20.0 * math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (20.0 * math.sin(y * pi) + 40.0 * math.sin(y / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (160.0 * math.sin(y / 12.0 * pi) + 320 * math.sin(y * pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0 return ret def transformLon(x,y): ret = 300.0 + x + 2.0 * y + 0.1 * x * x + 0.1 * x * y + 0.1 * math.sqrt(abs(x)) ret += (20.0 * math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (20.0 * math.sin(x * pi) + 40.0 * math.sin(x / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (150.0 * math.sin(x / 12.0 * pi) + 300.0 * math.sin(x / 30.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 return ret ######我用这个算过一下, (GCJ-02) 与百度坐标系 (BD-09) 这两个转一下还行, WGS84 的就不对了, 不知道是不是 gps模块返回的数据 不是WGS84, 或者要处理啊, 按理来说不应该啊######已经解决,  纬度 ddmm.mmmm( 度分 ) 格式 ( 前面的 0 也将被传输 ), 主要是这个格式没明白, dd是度数, mm是分, 0.mmmm是秒(格式是分, 要转成秒),  然后转成小数10进制, 然后用上面的 转换方式 就对了 ######???没明白

kun坤 2020-05-31 23:05:00 0 浏览量 回答数 0

回答

"有做gps 模块的 数据便宜 纠正的 给点 意见啊######不能沉了啊, 有谁做过 gps模块数据解析的, 给个 方向啊###### 这是几年前用的办法,不保证能100%用。 #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import math pi = 3.14159265358979324 a = 6378245.0 ee = 0.00669342162296594323 #纠偏函数 def transform(wgLat,wgLon): latlng = [0]*2 if outOfChina(wgLat, wgLon): latlng[0] = wgLat; latlng[1] = wgLon; dLat = transformLat(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0) dLon = transformLon(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0) radLat = wgLat / 180.0 * pi magic = math.sin(radLat) magic = 1 - ee * magic * magic sqrtMagic = math.sqrt(magic) dLat = (dLat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtMagic) * pi) dLon = (dLon * 180.0) / (a / sqrtMagic * math.cos(radLat) * pi) latlng[0] = wgLat + dLat latlng[1] = wgLon + dLon return latlng def outOfChina(lat,lon): if (lon < 72.004 or lon > 137.8347): return True if (lat < 0.8293 or lat > 55.8271): return True return False def transformLat(x,y): ret = -100.0 + 2.0 * x + 3.0 * y + 0.2 * y * y + 0.1 * x * y + 0.2 * math.sqrt(abs(x)) ret += (20.0 * math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (20.0 * math.sin(y * pi) + 40.0 * math.sin(y / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (160.0 * math.sin(y / 12.0 * pi) + 320 * math.sin(y * pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0 return ret def transformLon(x,y): ret = 300.0 + x + 2.0 * y + 0.1 * x * x + 0.1 * x * y + 0.1 * math.sqrt(abs(x)) ret += (20.0 * math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (20.0 * math.sin(x * pi) + 40.0 * math.sin(x / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 ret += (150.0 * math.sin(x / 12.0 * pi) + 300.0 * math.sin(x / 30.0 * pi)) * 2.0 / 3.0 return ret ######我用这个算过一下, (GCJ-02) 与百度坐标系 (BD-09) 这两个转一下还行, WGS84 的就不对了, 不知道是不是 gps模块返回的数据 不是WGS84, 或者要处理啊, 按理来说不应该啊###### 已经解决,  纬度 ddmm.mmmm( 度分 ) 格式 ( 前面的 0 也将被传输 ), 主要是这个格式没明白, dd是度数, mm是分, 0.mmmm是秒(格式是分, 要转成秒),  然后转成小数10进制, 然后用上面的 转换方式 就对了 ######???没明白"

montos 2020-06-02 22:17:40 0 浏览量 回答数 0

问题

Discuz使用阿里云ossFtp工具实现后台化

多维度 2019-12-01 21:24:06 3963 浏览量 回答数 2

回答

在使用内置模块的时候需要导入,例如import abc,则导入abc模块,当然模块也可以自己写,相当于一个类,后面放到类里说,这个因为环境闲置,有些无法执行,只能理解了 os系统操作 import os os.system('ls') #调用系统命令,并返回执行结果,os.system('dir').... os.popen('ls') #和system相似,system会直接把结果打印到屏幕上,popen可以把结果返回给一个变量,然后可以用read()或for循环来遍历 os.chdir('/home/myuser/py') #windows可以直接把路径打成'c:mypy'这种,os可以将路径改成通用路径 dir_path = os.getcwd() #获取到当前目录,结果是当前目录路径'/home/myuser/py' os.listdir(dir_path) #获取指定目录下的所有文件和文件夹,结果是一个list os.path.isdir(dir_name) #判断指定名称是否是文件夹,假如dir_name是个文件夹,则返回True,否则False os.path.join(dir1,dir2,file1) #合并多个路径,可以是dir1,dir2...,file1 os.mkdir('py') #创建目录,和linux一样,没什么可说的 os.rmdir('py') #删除目录,必须是个空目录,和linux一样 os.environ.get(env) #获取环境变量,例os.environ.get('oracle_home') re正则操作 import re a = "my py it's fucking greate!" 几个常用的正则内容,|或,.通配符(同excel的),?匹配0个或1个,匹配0个或多个,+匹配1个或多个,\符号,*比如要匹配需要用转义就是只是个而不是0个或多个,^匹配行开始,$匹配行结尾 (?<=XXX)前视,(?=XXX)后视,这个可以百度,我说不清,一般不会用,爬虫时候用的多 [A-Z]大写的全部字母,[a-z]小写的全部字母,[0-9]全部数字 正则默认是贪婪模式, .*?这样写是非贪婪模式,(XXX)匹配一个字符串 re_value = re.compile('^.*? ') #编译正则表达式,这段正则的意思是匹配从开始到第一个空格的内容,正则最好先编译下再用 re_search = re.search(re_value,a) #在字符串里找正则匹配的,这个不能直接显示需要group print re_search.group() #结果是my re_find = re.findall(re_value,a) #在字符串里找全部可以匹配的结果,返回一个迭代 for i in re_find: print i #因为只有一行,因此只找到一个,结果是my,可以自己搞多行试试 re.sub(re_value,'',a) #用''替换re_value,就是把正则匹配的结果替换成空,当然也可以替换成别的,结果是"py it's fucking greate!" sys,这个功能很乱,我也不知道应该怎么归类 import sys sys.argv #取得外部传入参数,返回一个list,平常执行命令python a.py,参数在后面输入,例 a.py a = sys.argv #执行命令python a.py 111 222,执行后a变量的结果是[a.py,111,222] 各种随机生成 import random random.randint(1,10) #随机生成一个1到10的随机数,结果可能是1/2/3/4/5/6/7/8/9/10其中任意一个 a = ['a','b','c'] #搞个a存个list random.choice(a) #从a里面随机抽个元素出来,结果可能是'a'/'b'/'c' random.uniform(1,10) #随机生成一个1到10的随机小数,结果可能是。。。。。这个我就不写了,你懂的

元芳啊 2019-12-02 01:04:40 0 浏览量 回答数 0

回答

Spark的安装分为几种模式,其中一种是本地运行模式,只需要在单节点上解压即可运行,这种模式不需要依赖Hadoop 环境。 运行 spark-shell 本地模式运行spark-shell非常简单,只要运行以下命令即可,假设当前目录是$SPARK_HOME $ MASTER=local $ bin/spark-shell MASTER=local就是表明当前运行在单机模式。如果一切顺利,将看到下面的提示信息: Created spark context.. Spark context available as sc. 这表明spark-shell中已经内置了Spark context的变量,名称为sc,我们可以直接使用该变量进行后续的操作。 spark-shell 后面设置 master 参数,可以支持更多的模式, 我们在sparkshell中运行一下最简单的例子,统计在README.md中含有Spark的行数有多少,在spark-shell中输入如下代码: scala>sc.textFile("README.md").filter(_.contains("Spark")).count 如果你觉得输出的日志太多,你可以从模板文件创建 conf/log4j.properties : $ mv conf/log4j.properties.template conf/log4j.properties 然后修改日志输出级别为WARN: log4j.rootCategory=WARN, console 如果你设置的 log4j 日志等级为 INFO,则你可以看到这样的一行日志 INFO SparkUI: Started SparkUI at http://10.9.4.165:4040,意思是 Spark 启动了一个 web 服务器,你可以通过浏览器访问 http://10.9.4.165:4040来查看 Spark 的任务运行状态等信息。 pyspark 运行 bin/pyspark 的输出为: $ bin/pyspark Python 2.7.6 (default, Sep 9 2014, 15:04:36) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath Picked up JAVA_TOOL_OPTIONS: -Dfile.encoding=UTF-8 15/03/30 15:19:07 WARN Utils: Your hostname, june-mac resolves to a loopback address: 127.0.0.1; using 10.9.4.165 instead (on interface utun0) 15/03/30 15:19:07 WARN Utils: Set SPARK_LOCAL_IP if you need to bind to another address 15/03/30 15:19:07 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ / __/ _/ /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.3.0 /_/ Using Python version 2.7.6 (default, Sep 9 2014 15:04:36) SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlCtx. 你也可以使用 IPython 来运行 Spark: IPYTHON=1 ./bin/pyspark 如果要使用 IPython NoteBook,则运行: IPYTHON_OPTS="notebook" ./bin/pyspark 从日志可以看到,不管是 bin/pyspark 还是 bin/spark-shell,他们都有两个内置的变量:sc 和 sqlCtx。 SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlCtx sc 代表着 Spark 的上下文,通过该变量可以执行 Spark 的一些操作,而 sqlCtx 代表着 HiveContext 的上下文。 spark-submit 在Spark1.0之后提供了一个统一的脚本spark-submit来提交任务。 对于 python 程序,我们可以直接使用 spark-submit: $ mkdir -p /usr/lib/spark/examples/python$ tar zxvf /usr/lib/spark/lib/python.tar.gz -C /usr/lib/spark/examples/python$ ./bin/spark-submit examples/python/pi.py 10 对于 Java 程序,我们需要先编译代码然后打包运行: $ spark-submit --class "SimpleApp" --master local[4] simple-project-1.0.jar Spark 运行模式 Spark 的运行模式多种多样、灵活多变,部署在单机上时,既可以用本地模式运行,也可以用伪分布式模式运行,而当以分布式集群的方式部署时,也有众多的运行模式可以供选择,这取决于集群的实际情况,底层的资源调度既可以依赖于外部的资源调度框架,也可以使用 Spark 内建的 Standalone 模式。对于外部资源调度框架的支持,目前的实现包括相对稳定的 Mesos 模式,以及还在持续开发更新中的 Hadoop YARN 模式。 在实际应用中,Spark 应用程序的运行模式取决于传递给 SparkContext 的 MASTER 环境变量的值,个别模式还需要依赖辅助的程序接口来配合使用,目前所支持的 MASTER 环境变量由特定的字符串或 URL 所组成。例如: Local[N]:本地模式,使用 N 个线程。 Local Cluster[Worker,core,Memory]:伪分布式模式,可以配置所需要启动的虚拟工作节点的数量,以及每个工作节点所管理的 CPU 数量和内存尺寸。 Spark://hostname:port:Standalone 模式,需要部署 Spark 到相关节点,URL 为 Spark Master 主机地址和端口。 Mesos://hostname:port:Mesos 模式,需要部署 Spark 和 Mesos 到相关节点,URL 为 Mesos 主机地址和端口。 YARN standalone/Yarn cluster:YARN 模式一,主程序逻辑和任务都运行在 YARN 集群中。 YARN client:YARN 模式二,主程序逻辑运行在本地,具体任务运行在 YARN 集群中。 运行 Spark 通过命令行运行 Spark ,有两种方式:bin/pyspark 和 bin/spark-shell。 运行 bin/spark-shell 输出的日志如下: $ ./bin/spark-shell --master local 你可以从模板文件创建 conf/log4j.properties ,然后修改日志输出级别: mv conf/log4j.properties.template conf/log4j.properties 修改 log4j.rootCategory 的等级为输出 WARN 级别的日志: log4j.rootCategory=WARN, console 如果你设置的 log4j 日志等级为 INFO,则你可以看到这样的一行日志 INFO SparkUI: Started SparkUI at http://10.9.4.165:4040 ,意思是 Spark 启动了一个 web 服务器,你可以通过浏览器访问 http://10.9.4.165:4040 来查看 Spark 的任务运行状态。 从日志可以看到,不管是 bin/pyspark 还是 bin/spark-shell,他们都有两个内置的变量:sc 和 sqlCtx。 SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlCtx sc 代表着 Spark 的上下文,通过该变量可以执行 Spark 的一些操作,而 sqlCtx 代表着 HiveContext 的上下文。 “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!

牧明 2019-12-02 02:17:29 0 浏览量 回答数 0
阿里云大学 云服务器ECS com域名 网站域名whois查询 开发者平台 小程序定制 小程序开发 国内短信套餐包 开发者技术与产品 云数据库 图像识别 开发者问答 阿里云建站 阿里云备案 云市场 万网 阿里云帮助文档 免费套餐 开发者工具 云栖号物联网 小程序开发制作 视频内容分析 企业网站制作 视频集锦 代理记账服务 2020阿里巴巴研发效能峰会 企业建站模板 云效成长地图 高端建站 云栖号弹性计算 阿里云云栖号 云栖号案例 云栖号直播