Python

一、讀取excel這裡介紹一個不錯的包xlrs,可以工作在任何平台。這也就意味著你可以在Linux下讀取Excel檔案。首先，開啟workbook；複製代碼 代碼如下:import xlrdwb = xlrd.open_workbook('myworkbook.xls')檢查表單名字：複製代碼 代碼如下:wb.sheet_names()得到第一張表單，兩種方式：索引和名字 複製代碼 代碼如下:sh = wb.sheet_by_index(0)sh = wb.sheet_by_name(u'

以下幾種方法來類比enum：（感覺方法一簡單實用）複製代碼 代碼如下:# way1class Directions: up = 0 down = 1 left = 2 right =3 print Directions.down# way2dirUp, dirDown, dirLeft, dirRight = range(4)print dirDown# way3import

Python內建一個輕量級的關係型資料庫SQLite。這一資料庫使用SQL語言。SQLite作為後端資料庫，可以搭配Python建網站，或者製作有資料存放區需求的工具。SQLite還在其它領域有廣泛的應用，比如HTML5和移動端。Python標準庫中的sqlite3提供該資料庫的介面。我將建立一個簡單的關係型資料庫，為一個書店儲存書的分類和價格。資料庫中包含兩個表：category用於記錄分類，book用於記錄某個書的資訊。一本書歸屬於某一個分類，因此book有一個外鍵(foreign key)

一、簡單使用複製代碼 代碼如下:def TestLogBasic(): import logging logging.basicConfig(filename = 'log.txt', filemode = 'a', level = logging.NOTSET, format = '%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s') logging.debug('this is a message')

經常地我們需要編寫跨平台的指令碼，但是由於不同的平台的差異性，我們不得不獲得當前所工作的平台（作業系統類型）。代碼如下：複製代碼 代碼如下:import platformdef TestPlatform(): print ("----------Operation System--------------------------") #Windows will be : (32bit, WindowsPE) #Linux will be : (32bit, ELF)

在初步瞭解Python多進程之後，我們可以繼續探索multiprocessing包中更加進階的工具。這些工具可以讓我們更加便利地實現多進程。進程池進程池 (Process Pool)可以建立多個進程。這些進程就像是隨時待命計程車兵，準備執行任務(程式)。一個進程池中可以容納多個待命計程車兵。“三個進程的進程池”比如下面的程式:複製代碼 代碼如下:import multiprocessing as muldef f(x): return x**2pool = mul.Pool(5)rel

之前有寫利用md5方式來做差異備份，但是這種md5方式來寫存在以下問題：•md5sum擷取有些軟串連的MD5值存在問題 •不支援對空目錄進行備份，因為md5sum無法擷取空目錄的md5值 •許可權的修改md5sum無法判斷 解決方案：利用檔案的mtime ctimemtime（Modified time）是在寫入檔案時隨檔案內容的更改而更改的ctime（Create

os.path包os.path包主要用於處理字串路徑，比如'/home/zikong/doc/file.doc'，提取出有用的資訊。複製代碼 代碼如下:import os.pathpath = '/home/zikong/doc/file.doc'print(os.path.basename(path)) # 查詢路徑中包含的檔案名稱print(os.path.dirname(path)) # 查詢路徑中包含的目錄info = os.path.split(path) #

系統管理員通常從svn/git中檢索代碼，部署網站後通常首先會產生該網站所有檔案的MD5值，如果上線後網站頁面內容被篡改（如掛馬）等，可以比對之前產生MD5值快速尋找去那些檔案被更改，為了使系統管理員第一時間發現，可結合crontab或nagios等工具。程式測試如下：# python check_change.py Usage: python check_change.py update /home/wwwroot python check_change.py check

在上一講中已經串連了資料庫。就資料庫而言，串連之後就要對其操作。但是，目前那個名字叫做qiwsirtest的資料僅僅是空架子，沒有什麼可操作的，要操作它，就必須在裡面建立“表”，什麼是資料庫的表呢？下面摘抄字維基百科對資料庫表的簡要解釋，要想詳細瞭解，需要看官在找一些有關資料庫的教程和書籍來看看。在關聯式資料庫中，資料庫表是一系列二維數組的集合，用來代表和儲存資料對象之間的關係。它由縱向的列和橫向的行組成，例如一個有關作者資訊的名為 authors

os.getcwd() 擷取當前工作目錄，即當前python指令碼工作的目錄路徑 os.chdir("dirname") 改變當前指令碼工作目錄；相當於shell下cdos.curdir 返回目前的目錄: ('.')os.pardir 擷取目前的目錄的父目錄字元串名：('..')os.makedirs('dirname1/dirname2') 可產生多層遞迴目錄os.removedirs('dirname1')

Python內建了一些非常有趣、有用的函數，如：filter、map、reduce，都是對一個集合進行處理，filter很容易理解用於過濾，map用於映射，reduce用于歸並. 是Python列表方法的三架馬車。1. filter函數的功能相當於過濾器。調用一個布爾函數bool_func來迭代遍曆每個seq中的元素；返回一個使bool_seq傳回值為true的元素的序列。>>> N=range(10)>>> print filter(lambda x:x>5,N)[6, 7, 8, 9]2.

Python中逸出字元Regex使用反斜線” \ “來代表特殊形式或用作逸出字元，這裡跟Python的文法衝突，因此，Python用” \\\\ “表示Regex中的” \ “，因為Regex中如果要匹配” \ “，需要用\來轉義，變成” \\ “，而Python文法中又需要對字串中每一個\進行轉義，所以就變成了” \\\\ “。上面的寫法是不是覺得很麻煩，為了使Regex具有更好的可讀性，Python特別設計了原始字串(raw

Python支援一種有趣的文法，它允許你快速定義單行的最小函數。這些叫做lambda的函數，是從Lisp借用來的，可以用在任何需要函數的地方。lambda的文法時常會使人感到困惑，lambda是什麼，為什麼要使用lambda，是不是必須使用lambda？>>> def f(x):... return x+2...>>> f(1)3>>> f = lambda x:x+2>>> f(1)3>>> (lambda x:x+2)(1)3Python def和Python

《lnmp一鍵安裝包》中需要擷取ip地址，有2種情況：如果伺服器只有私網地址沒有公網地址，這個時候擷取的IP（即私網地址）不能用來判斷伺服器的位置，於是取其網關地址用來判斷伺服器在國內還是國外（指令碼為了使國內使用者快速下載，yum源自動化佈建成163，這個情況就需要擷取網關地址）；如果伺服器有公網地址，這時擷取的IP地址可用來直接判斷伺服器地理位置。擷取伺服器IP，如果有公網地址就取公網地址，沒有公網地址就取私網網址下面是之前我用shell來擷取本地IP指令碼：IP=`ifconfig |

Python序列化的概念很簡單。記憶體裡面有一個資料結構，你希望將它儲存下來，重用，或者發送給其他人。你會怎麼做？這取決於你想要怎麼儲存，怎麼重用，發送給誰。很多遊戲允許你在退出的時候儲存進度，然後你再次啟動的時候回到上次退出的地方。（實際上，很多非遊戲程式也會這麼幹）在這種情況下，一個捕獲了當前進度的資料結構需要在你退出的時候儲存到硬碟上，接著在你重新啟動的時候從硬碟上載入進來。Python標準庫提供pickle和cPickle模組。cPickle是用C編碼的，在運行效率上比pickle要高，

最近我用Python做了一個國際象棋程式並把代碼發布在Github上了。這個代碼不到1000行，大概20%用來實現AI。在這篇文章中我會介紹這個AI如何工作，每一個部分做什麼，它為什麼能那樣工作起來。你可以直接通讀本文，或者去下載代碼，邊讀邊看代碼。雖然去看看其他檔案中有什麼AI依賴的類也可能有協助，但是AI部分全都在AI.py檔案中。AI

Python字典的建立方法一：>>> blank_dict = {}>>> product_dict = {'MAC':8000,'Iphone':5000, 'ipad':4000, 'mp3': 300}>>> product_dict{'ipad': 4000, 'MAC': 8000, 'Iphone': 5000, 'mp3': 300}>>> blank_dict,product_dict({}, {'ipad': 4000, 'MAC': 8000, 'Iphone': 5000,

一、vim python自動補全外掛程式：pydiction 可以實現下面python代碼的自動補全：1.簡單python關鍵詞補全 2.python 函數補全帶括弧 3.python 模組補全 4.python 模組內函數，變數補全 5.from module import sub-module

Python 3毫不費力地成為發生在Python社區裡最糟糕的事。我還記得第一次使用Python的時候，我還在花大量時間在C++這塊上，而Python就像是我的一次開光。我可以開啟文字編輯器用幾秒鐘或者幾分鐘寫出一個可以工作的程式，而不是用幾小時或幾天。我記得Python 2.5出來的時候，帶來了一大堆嶄新的簡潔的語言特性。我愛Python，但是我承認它有弱點，但是沒關係，所有程式設計語言都有。它強大的地方使其變得有趣。Python 3相比Python