Python

前提條件：需要安裝easy-install模組，這是一個python的模組打包工具。首先下載easy_setup.py的原始碼，下載地址： http://pypi.python.org/pypi/setuptools

關於連接埠複用一個通訊端不能同時綁定多個連接埠，如果用戶端想綁定連接埠號碼，一定要調用發送資訊函數之前綁定( bind )連接埠，因為在發送資訊函數( sendto, 或 write )，系統會自動給當前網路程式分配一個隨機連接埠號碼，這相當於隨機綁定了一個連接埠號碼，這裡只會分配一次，以後通訊就以這個隨機連接埠通訊，我們再綁定連接埠號碼的話，就會綁定失敗。如果我們放在發送資訊函數( sendto, 或 write

列表列表是Python中最具靈活性的有序集合物件類型。與字串不同的是，列表可以包含任何類型的對象:數字、字串甚至其他列表。列表是可變對象，它支援原地修改的操作。Python的列表是: 任意對象的有序集合 通過位移讀取 可變長度、異構以及任意嵌套 屬於可變序列的分類

例子老規矩，先上一個代碼：def add(s, x): return s + xdef gen(): for i in range(4): yield ibase = gen()for n in [1, 10]: base = (add(i, n) for i in base)print list(base)這個東西輸出可以腦補一下， 結果是[20,21,22,23], 而不是[10, 11, 12, 13]。 當時糾結了半天，一直沒搞懂，後來齊老師稍微指點了一下， 突然想明白了--真夠笨的，

python是支援多線程的，主要是通過thread和threading這兩個模組來實現的。thread模組是比較底層的模組，threading模組是對thread做了一些封裝的，可以更加方便的使用。雖然python的多線程受GIL限制，並不是真正的多線程，但是對於I/O密集型計算還是能明顯提高效率，比如說爬蟲。下面用一個執行個體來驗證多線程的效率。代碼只涉及頁面擷取，並沒有解析出來。# -*-coding:utf-8 -*-import urllib2, timeimport

運行下面兩個命令，即可把 Vim（含外掛程式）配置成 Python IDE。目前支援 MAC 和 Ubuntu。curl -O https://raw.githubusercontent.com/vince67/v7_config/master/vim.shbash vim.sh樣本做了什麼寫了個方便的bash指令碼，用來配置VIM使用的配置來自 fisa-vim-config 效果爆炸附指令碼:•注意一: 每次運行本指令碼，會把舊的 ~/.vimrc 檔案備份到

絕大多數情況下，遍曆一個集合都是為了對元素應用某個動作或是進行篩選。如果看過本文的第二部分，你應該還記得有內建函數map和filter提供了這些功能，但Python仍然為這些操作提供了語言級的支援。(x+1 for x in lst) #產生器運算式，返回迭代器。外部的括弧可在用於參數時省略。 [x+1 for x in lst]

網上關於使用python 的發送multipart/form-data的方法，多半是採用ulrlib2 的類比post方法，如下：import urllib2boundary='-------------------------7df3069603d6' data=[] data.append('--%s' % boundary) data.append('Content-Disposition: form-data; name="app_id"\r\n')

為何使用函數 最大化代碼的重用和最小化代碼冗餘 流程的分解編寫函數>>def語句在Python中建立一個函數是通過def關鍵字進行的，def語句將建立一個函數對象並將其賦值給一個變數名。def語句一般的格式如下所示:def (arg1,arg2,... argN): 通常情況下，函數體中會有一個return語句，可以出現在函數體的任何位置，它表示函數調用的結束，並將結果返回至函數調用處。但是return語句是可選的，並不是必須的。從技術角度上說，一個沒有傳回值的函數自動返回了none對象，

Python儲存網頁圖片這個是個比較簡單的例子，網頁中的圖片地址都是使用'http://。。。。.jpg'這種方式直接定義的。使用前，可以先建立好一個檔案夾用於儲存圖片，本例子中使用的檔案夾是 d:\\pythonPath這個檔案夾代碼如下：# -*- coding: UTF-8 -*- import os,re,urllib,uuid #首先定義雲端的網頁,以及本地儲存的檔案夾地址 urlPath='http://gamebar.com/'

Python中的random模組用於產生隨機數。下面介紹一下random模組中最常用的幾個函數。random.randomrandom.random()用於產生一個0到1的隨機符點數: 0 random.uniform　　random.uniform的函數原型為：random.uniform(a, b)，用於產生一個指定範圍內的隨機符點數，兩個參數其中一個是上限，一個是下限。如果a > b，則產生的隨機數n: a print random.uniform(10, 20) print

傳遞參數函數傳遞參數時的一些簡要的關鍵點: 參數的傳遞是通過自動將對象賦值給本地變數名來實現的。所有的參數實際上都是通過指標進行傳遞的，作為參數被傳遞的對象從來不自動拷貝。 在函數內部的參數名的賦值不會影響調用者。 改變函數的可變對象參數的值會對調用者有影響。實際上，Python的參數傳遞模型和C語言的相當相似:不可變參數”通過值”進行傳遞。像整數和字串這樣的對象是通過對象引用而不是拷貝進行的，但是因為不論怎麼樣都不可能在原處改變不可變對象，實際的效果就很像建立了一份拷貝。可變對象是通過”

由於項目組現在用的rpc是基於google protobuf rpc協議實現的，所以花了點時間瞭解下protobuf

前言沒有用過的東西，沒有深刻理解的東西很難說自己會，而且被別人一問必然破綻百出。雖然之前有接觸過python協程的概念，但是只是走馬觀花，這兩天的一次交談中，別人問到了協程，頓時語塞，死活想不起來曾經看過的東西，之後突然想到了yield，但為時已晚，只能說概念不清，所以本篇先縷縷python的產生器和yield關鍵字。什麼是產生器1、產生器是一個特殊的程式，可以被用作控制迴圈的迭代行為2、產生器類似於傳回值為數組的一個函數，這個函數可以接收參數，可以被調用，但是，不同於一般的函數會一次性返回包含

迭代器:初探上一章曾經提到過，其實for迴圈是可用於任何可迭代的對象上的。實際上，對Python中所有會從左至右掃描對象的迭代工具而言都是如此，這些迭代工具包括了for迴圈、列表解析、in成員關係測試以及map內建函數等。“可迭代對象”的概念在Python中是相當新穎的，基本這就是序列觀念的通用化:如果對象時實際儲存的序列，或者可以再迭代工具環境中一次產生一個結果的對象,那就看做是可迭代的。>>檔案迭代器作為內建資料類型的檔案也是可迭代的，它有一個名為__next__的方法，每次調用時，就會返迴

if語句>>通用格式if語句一般形式如下:if : elif : else: 另外需要注意的是，Python中是沒有switch/case語句的while迴圈while語句是Python語言中最通用的迭代結構，簡而言之，只要頂端測試一直計算到真值，就會重複執行一個語句塊。>>一般格式while : else: >>break,continue,pass和迴圈elsebreak跳出最近所在的迴圈(跳過整個迴圈語句)。continue跳到最近所在迴圈的開頭處(來到迴圈的首行)。pass什麼事也不做，

1，Json模組介紹JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的資料交換格式。易於人閱讀和編寫。同時也易於機器解析和產生。它基於JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一個子集。JSON採用完全獨立於語言的文字格式設定，但是也使用了類似於C語言家族的習慣（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl,

什麼是正則： Regex是可以匹配文本片段的模式。 Regex'Python'可以匹配'python'正則是個很牛逼的東西，python中當然也不會缺少。所以今天的Python就跟大家一起討論一下python中的re模組。re模組包含對Regex的支援。萬用字元 .表示匹配任何字元： ‘.ython'可以匹配'python'和'fython'對特殊字元進行轉義： ‘python\.org'匹配‘python.org'字元集

　　爬蟲真是一件有意思的事兒啊，之前寫過爬蟲，用的是urllib2、BeautifulSoup實現簡單爬蟲，scrapy也有實現過。最近想更好的學習爬蟲，那麼就儘可能的做記錄吧。這篇部落格就我今天的一個學習過程寫寫吧。一 Regex　　Regex是一個很強大的工具了，眾多的文法規則，我在爬蟲中常用的有： . 匹配任一字元（分行符號除外） * 匹配前一個字元0或無限次 ?

Fibonacci斐波那契數列，很簡單，就是一個遞迴嘛，學任何程式設計語言可能都會做一下這個。最近在玩Python，在粗略的看了一下Learning Python和Core Python之後，偶然發現網上有個文章Python程式員的進化寫的很有意思。於是打算仿照一篇，那篇文章用了十餘種方法完成一個階乘函數，我在這裡會用九種不同的風格寫出一個Fibonacci函數。要求很簡單，輸入n，輸出第n個Fibonacci數，n為正整數下面是這九種不同的風格：1）第一次寫程式的Python程式員：def