上一篇博文介绍了一个自动更新.docx文件的Python脚本。当时通宵(通宵看葡萄牙VS西班牙顺带码的)码好的时候想着怎么分享给整个部门使用,考虑到公司电脑并没有Python环境(没有安装权限),于是我就找有没有办法可以让我的这个Python脚本在一台没有安装Python的电脑上执行。经过Google发现有py2exe和Pyinstaller可以将Python脚本编译成Windows(Pyinstaller支持多平台)可执行文件。经过比较发现Pyinstaller安装使用更简单(见下图),所以我选择了Pyinstaller,现记录一下转换过程。
Shell 是一个Read-Eval-Print-Loop(REPL),它只接受命令,评估它们并打印输出。
在Java开发中,有时候我们需要调用Python的方法来完成一些特定的任务,比如调用Python的数据分析库进行数据处理,或者使用Python的机器学习算法进行预测等。本文将介绍如何在Java中调用Python方法的步骤和方法。
对于脚本文件的运行,常常使用nohup的方式后台运行,这样在ctrl + c 或者当前终端退出的时候可以保证脚本不会停止, 但是并不能监控这个脚本的运行状态,也不能在这个程序异常退出后能自动重启。
摘要总结:本文主要介绍了一种iOS客户端与服务器之间进行数据传输的方法,重点讲解了如何实现客户端与服务器之间的数据交互,包括服务器端如何接收、处理客户端发送的数据,以及客户端如何发送数据到服务器。同时,还介绍了基于idb的通用数据传输方案,以解决移动客户端与服务器之间数据传输的问题。
必应搜索官网每天都会选取一幅高清美图作为背景,如何让自己的电脑每天同步必应每日图片作为桌面背景呢?
TBDS中的Shell任务工作流可通过shell脚本调用python,也可以直接调用python脚本,以下为两种方法介绍。
首先输入任务的名称,描述写不写无所谓,不过如果要长期运行还是最好写一下,便于之后快速了解这个任务是干吗的。填写完毕点击下一步。
不少同学都知道,必应每天都会更新壁纸,都十分漂亮,有时候还十分惊艳,同时还会根据每个地区的特色应用不同的壁纸。
端口复用就是在一个开放的端口上,通过对输入的信息进行字符匹配,来运行不同的服务。端口复用只对输入的信息进行字符匹配,不对网络数据进行任何拦截、复制类操作,所以对网络数据的传输性能丝毫不受影响。端口复用常被黑客用来制作后门。在winsock的实现中,对于服务器的绑定是可以多重绑定的,在确定多重绑定使用谁的时候,根据一条原则是谁的指定最明确则将包递交给谁,而且没有权限之分,也就是说低级权限的用户是可以重绑定在高级权限用户启动的端口上的,这是非常重大的一个安全隐患。
cron是一个Linux定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业。在Ubuntu中,cron是被默认安装并启动的。
JupyterLab是 Jupyter Notebook「新」界面。它包含了jupyter notebook的所有功能,并升级增加了很多功能。它最大的更新是模块化的界面,可以在同一个窗口以标签的形式同时打开好几个文档,同时插件管理非常强大,使用起来要比jupyter notebook高大尚许多。
02 Dec 2016 Windows平台使用PyInstaller将Python脚本打包成可执行文件 平时工作中,有时候需要将自己写的Python脚本在Windows运行,但是若Windows没有安装Python,那么就不能直接运行Python脚本。本文介绍一种方法,通过PyInstaller工具将Python脚本打包成一个可执行文件,可以直接在Windows运行,不管Windows是否安装Python都可以运行该可执行文件,详细步骤如下: 1 安装Pyt
crontab不是Linux内核的功能,而是依赖一个crond服务,这个服务可以启动当然也可以停止。如果停止了就无法执行任何定时任务了,解决的方法是打开它:
使用python执行Jmeter脚本需要与Jmeter脚本有约定,这样才能通过python脚本去执行咱们的Jmeter测试脚本。
Andorid渠道市场有多分散呢?分散到比Android碎片化还严重,你还在为多渠道打包而头疼吗?美团提供了速度快到白驹过隙的多渠道打包方案。说的有点夸张,对,虽然夸张,但是确实很快,不夸张不足以形容其快。废话不多说,先讲原理,再讲实践方法。 新旧打包方法原理对比讲解 传统方式 在AndroidManifest定义渠道的年代,多渠道打包无非以下两种方案: 方案一:完全的重新编译,即在代码重新编译打包之前,在AndroidManifest中修改渠道标示; 方案二:通过ApkTool进行解包,然后修改Andro
我们知道MLSQL支持SKLearn,TF等流行的算法框架,不过虽然支持了多个实例同时运行,但其实每个模型都需要跑全部数据。有的时候数据太大,确实是个问题,所以这个时候还是需要引入Cluster的。MLSQL基于Spark,所以问题就变成了如何在Spark里集成TF Cluster了。TFoS 已经实现了类似的功能,但遗憾的是,TFoS完全是用Python编写的,并且每次都需要启动一个新的Spark 实例来运行,overhead 是比较高的。
Xcode集成了LLDB,进一步简化了程序调试流程。虽然LLDB很强大,但是它的命令很有限。所幸的是,lldb包含了对python的支持,使得lldb的拓展成为可能。本人在开发过程中很喜欢使用image lookup 命令,但是苦于每次只能执行一条,相当耗时,因此一直想要找到一种批量执行的方法。于是将目光放到了lldb python上......
直接将Python以mod_python模块的形式集成到Apache中。客户端请求到达apache,apache找到cgi脚本后,在服务器上直接使用指定python解释器来执行python脚本,然后将执行结果返回给client。如果要使用mod_python模块,那么mod_python可以让Python解释器直接成为apache的一部分,带来的直接效果就是使执行python cgi脚本的速度大大提高了。
基础软件: JDK8,Conda(Python 3.6+),MySQL (5.6)
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正常的执行Python脚本似乎都是这个样子,甚至于有些小伙伴根本不晓得 -m 是个什么玩意。
1、在命令行中启动Python脚本的时候,经常会用到-m参数,那么-m起了什么作用呢?
漏洞编号:OracleWebLogic wls9-async反序列化远程命令执行漏洞(CNVD-C-2019-48814)
通过将Python脚本转换为可执行文件,可以将其发送给需要的人,以便在他们的计算机上运行,即使他们没有安装Python。
我们一般如何处理软件的运行环境问题?一般上,即使用docker,我们的python脚本还是不可避免地需要安装额外的库。而每添加一个库都制作一个新的docker,这会是一个灾难。有必要寻找一种更优雅的解决方案。
今天在Docker下使用python的官方镜像运行python脚本操作mongodb,将遇见的错误和解决办法记录备忘;
我需要在云服务器上跑我的python脚本,为了防止终端关了之后脚本停止,使用了pm2作为进程管理,守护进程不被kill。 pm2 是一个带有负载均衡功能的进程管理器.
在获取对象属性时,tab自动补全非常的有用,只需要输入object_name.<TAB>就可以获取对象的属性。
spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行,也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。
1、docker卷是持久化的方法,写一个python例子并打包,使用docker卷。
最近同事问了一个关于Python脚本自启动与定时任务的问题,发现很多的朋友对这块都不是特别的熟悉,所以本文主要给大家介绍的是关于Linux下Python脚本自启动与定时任务的相关内容,分享出来供大家参考学习,话不多说了,来一起看看详细的介绍:
在Linux系统中,可以使用nohup命令将一个进程放到后台运行,并将该进程的输出重定向到一个文件中。以下是在后台运行Python脚本的步骤:
您是否厌倦了在日常工作中做那些重复性的任务?简单但多功能的Python脚本可以解决您的问题。
插件机制是代码/功能反向依赖注入到主体程序的一种方法,编译型语言通过动态加载动态库实现插件。对于Python这样的脚本语言,实现插件机制更简单。
- cpython - ipython:上一章介绍过 - pypy - jython - IronPython: 常用于.Net
上次这篇文章中,评论区有好几条留言都是关心如何将python脚本打包成10多M的?
1、全部重新来,写一个最简单的在linux上docker使用卷的小案例,给完整的代码
介绍一款扫描暗网中的隐藏服务,并收集一些潜在的泄漏数据的工具:OnionScan。这是一个非常棒的工具。 (一)首先我们需要做以下几件事: 1.配置运行的服务器。 2.在服务器上运行TOR软件。 3.安装OnionScan。 4.编写Python脚本来实现扫描过程的自动化处理 (二)、服务器搭建 拥有Linux服务器,连接外网,可以正常访问服务器。 (三)、配置运行环境-Go 在部署Python代码和OnionScan之前,需要对服务器的环境进行配置。 screen apt-get update apt
Cloudera数据科学工作台CDSW是一个安全的企业数据科学平台,它使的数据科学家能够通过为其提供自己的分析管道来加快从勘探到生产的工作流程。CDSW使数据科学家能够利用现有的技能和工具(例如Python、R和Scala)在Hadoop集群中运行计算。
在python交互式解释器里,你可以写简单的代码,尽管复杂的代码你也可以写,但不建议那样做。我们写一些简单的代码,有时仅仅是为了验证一些想法,想立即知道是否可行,或者是在初学阶段,希望快速的验证自己所学习的知识,都可以在python交互式解释器里编写和执行代码。
一直用 Django 在开发一个网站项目,其中的注册用户和登录,都是使用Django自带的认证系统。主要是对密码的加密,在注册或者登录的时候,前端传递多来的密码,我会使用Django的set_password()方法在加密一次
就算所有人都不支持你。这条路会很曲折,你也会一度认为是不是自己选错了,但只要坚持,就算最后没有成功,但努力了就不会有遗憾。
引言:这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2:Development Environment》中讲解Anaconda Python的部分。工欲善其技,必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具,在学习和使用Python时就会更加专注于其自身,并且也有助于Python开发。
不得不说,对于写代码这件事,真的必须就是在电脑上才会有很好的体验。手机上写Python代码,那种感觉确实不敢想。
在python中我们可以使用APScheduler进行定时任务。 APScheduler的具体编码这里就不介绍了。主要说下在终端中启动和停止任务。 一、运行计划任务的python脚本 如果我们在终端中直接执行的话,关闭终端窗口,Python任务就会中断,Python进程会被杀死,程序将停止运行。可以使用如下命令运行python脚本,
Linux/Unix的系统上,一般默认的 python 版本为 2.x,我们可以将 python3.x 安装在 /usr/local/python3 目录中。
Frida 是一款基于 Python + JavaScript 的 Hook 与调试框架,实现app逆向的强大工具; 模拟器下载安装教程:https://blog.csdn.net/EXIxiaozhou/article/details/127767808
通过我们在启动spring项目或者其他中间件和小工具的时候,会遇到输出一些有意思的图案,于是也挺好奇这些是如何制作的,于是在网上找到了以下几种实现的工具以及网站可以直接制作,然后在程序启动的时候打印出来这些字符。整理一下分享给大家。
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