Python

Python中模組和包的概念 Table of Contents 1 模組（Module)和包（Package) 1.1 命名空間（Namespace) 1.2 模組（Module) 1.3 包(Package) 1 模組（Module)和包（Package) 1.1 命名空間（Namespace)

同C語言一樣，Python中也有可變參數函數，即一個函數可以接收多個參數，而這些參數的個數在函數調用之前事先是不知道的。 在C裡面最典型的例子就是printf函數，同樣在python裡面使用可變參數也可以很方便的實現printf() 代碼如下： def printf(fmt, *arg): print fmt % arg printf定義中的*arg就是可變參數，它的類型為tuple，代表了除fmt參數之外的所有傳入參數。 但如果我們傳入的可變參數是字典，那麼*

import stringimport osimport structimport reimport fileinputimport fnmatch 這裡主要使用了fileinput和fnmatch兩個Module fnmatch.fnmatch主要用來判斷檔案的尾碼名 fnmatch. fnmatch ( filename, pattern )對於pattern: *.txt →TXT檔案 *.doc  →DOC檔案 *.* →

        最近在讀《深入淺出設計模式》這一本書，收穫頗多，打算寫一個系列的blog，並用python實現其中的每一個設計模式，以加深理解。              下面將要介紹的就是書中的第一個設計模式：策略模式 書中以類比鴨子應用問題作為執行個體，一款遊戲應用中要求有各種各樣的鴨子。 &

本小節要介紹的設模式是：單例模式 個人認為，單例模式是所有的設計模式中較為簡單的一個模式，但別看它簡單，在實際的應用中卻實使用得相當廣泛。 單例模式主要被應用在這樣的情境中：在程式的運行過程中始終保持一個對象。如線程池，註冊表，緩衝管理。這些對象如果在程式中保持多個執行個體，那麼在程式的運行中會出現許多問題。 下面給出單例模式的一個簡單定義： 確保一個類只有一個執行個體，並提供一個全域的訪問點 說到這裡，你可能會一下想到一個概念：全域變數。

總結一下這段時間學習使用tensorflow的一些經驗。主要應用情境是，使用python語言訓練一個簡單的LR模型，並且將模型以savedModel格式儲存模型，然後以python和java語言還原模型，預測結果。 （1）訓練模型 import tensorflow as tfimport numpy as np#產生訓練資料x = np.ndarray(dtype=np.float32, shape=[4, 2])x[0] = [1,1]x[1] = [1,2]x[2] = [1,3]

Python遠端偵錯 一．介紹 Python遠端偵錯，即在遠程機器上運行python代碼，在本地進行調試。 需要環境：python  http://www.python.org/getit/ 調試環境：PyCharm  http://www.jetbrains.com/pycharm/ 需要依賴：遠程和本地需要在python路徑安裝pycharm-debug.egg 註：安裝egg包需要使用先安裝setuptools  

轉載地址：https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/52211799 Python提供類似於C++ gdb的調試工具pdb，我們可以在Linux下使用pdb在命令列下進行Python程式的調試。 官方參考網站： Python2： https://docs.python.org/2/library/pdb.html Python3： https://docs.python.org/3/

環境依賴： 　　Python：2.7 　　ES依賴包：pyelasticsearch 　　Elasticsearch：5.5.1 / 6.0.1 　　作業系統：Windows 10 / CentOS 7 　本文主要就ES基本的CRUD操作做以歸納整理，ES官方對Python的依賴支援有很多，eg：pyelasticsearch、ESClient、elasticutils、pyes、rawes、Surfiki

import pyes conn = pyes.ES(['127.0.0.1:9200'])#串連es def creat():     #conn.indices.create_index('test-index')#建立一個索引     #定義索引儲存結構     mapping = { u'id': {'boost': 1.0,

Elasticsearch 是一個開源的搜尋引擎，建立在一個全文檢索搜尋引擎庫 Apache Lucene 基礎之上。 Lucene 可能是目前存在的，不論開源還是私人的，擁有最先進，高效能和全功能搜尋引擎功能的庫。但是 Lucene 僅僅只是一個庫。為了利用它，你需要編寫 Java 程式，並在你的 java 程式裡面直接整合 Lucene 包。 更壞的情況是，你需要對資訊檢索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎麼工作的。Lucene 是 很 複雜的。

Elasticsearch是一個基於Lucene構建的開源，分布式，RESTful搜尋引擎。設計用於雲端運算中，能夠達到即時搜尋，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。支援通過HTTP使用JSON進行資料索引。 單機環境

如下Python項目： package/ __init__.py subpackage1/ __init__.py moduleX.py moduleY.py subpackage2/ __init__.py moduleZ.py moduleA.py 假設moduleZ.py中包含如下代碼： from subpackage1.moduleX import func1

1、import Image 報錯，將PIL目錄拷貝至site-packages目錄，執行from PIL import Image ,可以 2、from pytesser import *,報錯，執行 sys.path.append("d:/software/15/python-packet/pytesser"),OK,再執行 from pytesser import

    Image模組的介紹建立一個新的圖片 Python代碼   Image.new(mode, size)    Image.new(mode, size, color)   Image.new(mode, size)Image.new(mode, size,

False decoder zip not available IOError: cannot identify image file 'tmp_20.png' 在老大的注視下，問題一個接一個出現，然後雖然解決了，感覺不爽啊 首先問題是 --------------------------------------------------------------------PIL 1.1.7 SETUP SUMMARY-----------------------------

以下來說說安裝PIL的艱難過程，中途遇到一些問題，雖然網上很多類似的問題解答，可都是一樣的只告訴很簡單的“如何處理”一下就可以了，但是我就是完成不了這一步。 先介紹一下最終完成時我的環境，windows 7 64位系統、python 2.7.9 32位和Pillow-2.7.0.win32-py2.7。 首先，菜鳥學習PIL，直接按照廖雪峰老師的python教程上寫的方法安裝PIL（“ Windows平台就去

原文地址：http://agiliq.com/blog/2013/09/understanding-threads-in-python/ ， http://my.oschina.net/leejun2005/blog/179265 ---------------- 目錄[-] 樣本1，我們將要請求五個不同的url： 1、單線程 2、多線程 樣本2，全域變數的安全執行緒問題（race condition）

1.filter(function, sequence)：對sequence中的item依次執行function(item)，將執行結果為True的item組成一個List/String/Tuple（取決於sequence的類型）返回： >>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 >>> filter(f, range(2, 25)) [5, 7, 11, 13, 17, 19,

Python中每個模組都有一個名稱，當一個模組被第一次輸入的時候，這個模組的主塊(__main__)將被運行。假如我們只想在程式本身被使用的時候運行主塊，而在它被別的模組輸入的時候不運行主塊，我們該怎麼做呢。這可以通過模組的__name__屬性完成: 看下面這個例子： a.py: #!/usr/bin/python# Filename: a.pyif __name__ == '__main__': print 'This program is being run by