StringIO与cStringIO类似,都是向内存中写入文件,其操作与文件操作类似(不敢说相同,但是至少读写是一样的)。一StringIO为例如下:
这段代码通过urllib2打开远程图片,通过cStringIO读取文件内容,不用保存到磁盘即可读取图片文件的信息
如下代码段是关于python 从网络URL读取图片并直接处理的代码。 import urllib2 import Image import cStringIO def ImageScale(url,size): file = cStringIO.StringIO(urllib2.urlopen(url).read()) img = Image.open(file) img.show()
有粉丝才学Python,让我给她讲讲,我今天正好有时间就给她讲讲Python 模块、包和面向对象编程基础。
# show a jpeg (.jpg) image using wxPython, newer coding style two different ways to load and display are given tested with Python24 and wxPython25 vegaseat 24jul2005 import wx import cStringIO class Panel1(wx.Panel): """ class Panel1 creates a panel
当我们正处于Python 2.x到Python 3.x的过渡期时,你可能想过是否可以在不修改任何代码的前提下能同时运行在Python 2和3中。这看起来还真是一个合理的诉求,但如何开始呢?哪些Python 2 代码在 3.x 解释器执行时容易出状况呢?
f = StringIO() # ready for writing
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如同大多数高级编程语言一样,变长字符串是 Python 中的基本类型。Python 在“后台”分配内存以保存字符串(或其它值),程序员不必为此操心。Python 还有一些其它高级语言没有的字符串处理功能。
一、Python中的文件管理 文件管理是很多应用程序的基本功能和重要组成部分。Python可以使文件管理极其简单,特别是和其它语言相对比。 以下,Peyton McCullough讲解了文件管理基础。 介绍 你玩过的游戏使用文件来保存存档;你下的订单保存在文件中;很明显,你早上写的报告也保存在文件中。 几乎以任何语言编写的众多应用程序中,文件管理是很重要的一部分。Python当然也不例外。在这篇文章中,我们将探究如何使用一些模块来操作文件。我们会完成读文件,写文件,增加文件内容的操作,写文件,增加文件内容的
接收abs函数,定义一个函数,接收x,y,z三个参数。其中x,y是数值,z是函数 。
验证码 在用户注册、登录页面,为了防止暴力请求,可以加入验证码功能,如果验证码错误,则不需要继续处理,可以减轻一些服务器的压力 使用验证码也是一种有效的防止crsf的方法 验证码效果如下图: 📷 验证码视图 新建viewsUtil.py,定义函数verifycode 此段代码用到了PIL中的Image、ImageDraw、ImageFont模块,需要先安装Pillow(3.4.1)包,详细文档参考http://pillow.readthedocs.io/en/3.4.x/ Image表示画布对象 Image
📷 code.jpg from django.shortcuts import render from django.http import HttpResponse from django.shortcuts import redirect from django.urls import reverse from myadmin.models import User # 验证码 def verify(request): # 引入随机函数模块 import random from P
try: from io import BytesIO as StringIO except ImportError: try: from cStringIO import StringIO except ImportError: from StringIO import StringIO
了解过Pillow的都知道,Pillow是一个非常强大的图片处理器,这篇文章主要记录一下Pillow对图片信息的获取:
Python很简单,容易使用,开发效率很高,移植性很好,代码资源也很丰富,被广泛使用。但是Python代码编出来的动态库比较大,python库很全,缺点就是库比较大。
逐字逐句地遍历文件内容(在我的例子中,是来自古腾堡项目的Oz向导),有三种不同的方式:from __future__ import with_statement
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在一个模块中,我们可能会定义很多函数和变量,但有的函数和变量我们希望给别人使用,有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。
mitmproxy是一款支持HTTP(S)的中间人代理工具。不同于Fiddler2,burpsuite等类似功能工具,mitmproxy可在终端下运行。mitmproxy使用Python开发,是辅助web开发&测试,移动端调试,渗透测试的工具。 1、篡改图片的例子:
ATX录放编辑器WEditor,可以便利查找操作的情况以及各种元素和包名。最近在搞手机群控和安卓自动化用到了这个,记录下
python 中模块和保定 概念 如果将代码分才投入多个py 文件,好处: 同一个变量名也互不影响。 python 模块导入 要使用一个模块,我们必须先导入该模块。python 使用import 语句导入一个模块,例如导入系统自带的模块 impoor math 你可以认为math就是一个指向已导入模块的变量,通过该变量, 我们可以访问math模块中所定义的所有公开的函数、变量和类: 如果我们只希望导入用到的math模块的某几个函数,而不
这段代码通过pil生成缩略图,主要通过save函数保存缩略图,自定义了图片的保存位置和原图片位置,可以自己更改,可以指定缩略图的大小。
<Directory "/usr/local/sae/httpd//htdocs/cgi-bin">
尝试通过源码自己编译 Python,使用的系统是 Ubuntu14.04 LTS。
笔者最近在尝试使用PySpark,发现pyspark.dataframe跟pandas很像,但是数据操作的功能并不强大。由于,pyspark环境非自建,别家工程师也不让改,导致本来想pyspark环境跑一个随机森林,用 《Comprehensive Introduction to Apache Spark, RDDs & Dataframes (using PySpark) 》中的案例,也总是报错…把一些问题进行记录。
最近在代码评审的过程,发现挺多错误使用eval导致代码注入的问题,比较典型的就是把eval当解析dict使用,有的就是简单的使用eval,有的就是错误的封装了eval,供全产品使用,这引出的问题更严重,这些都是血淋淋的教训,大家使用的时候多加注意。 下面列举一个实际产品中的例子,详情见bug83055:
写py2、py3兼容的代码 用到一段时间python,之前也重点复习了一次python3。但工作中运行环境是python2.7,于是要求写出py2、py3都兼容的代码。下面将涉及到的几点技巧列举出来以备忘。 print函数 py3中print语句没有了,取而代之的是print()函数。 Python 2.6与Python 2.7部分地支持这种形式的print语法。因此保险起见,新写的代码都使用print函数。 from __future__ import print_function print("fish
数据分析的本质是为了解决问题,以逻辑梳理为主,分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面,技术上的消耗总希望越少越好,而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互,几乎没有时间百度技术细节。
python中并没有提供抽象类与抽象方法,但是提供了内置模块abc(abstract base class)来模拟实现抽象类。
SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)即简单邮件传输协议,它是一组用于由源地址到目的地址传送邮件的规则,由它来控制信件的中转方式。
对于and,应该把满足条件少的放在前面,这样当对于大量判断时, 满足条件少的情况直接回导致其后其他表达式不会计算从而节约时间(因为 False and True 还是 False)
我的博客已迁移到xdoujiang.com请去那边和我交流 一、基础环境 1、角色、ip、版本、内核 serverA 10.1.10.117 3.2.0-4-amd64 7.8 python readline rlcompleter python-2.7.3 二、python tab键自动补齐命令安装 1、安装python apt-get -y install python 2、查看下目前已安装的模块 python Python 2.7.3 (default, Mar 13 2014, 11:03:55
众所周知,Python有庞大的库资源,有官方标准库以及第三方的扩展库。每个库都一把利器,能帮助我们快速处理某方面的问题。作为一名python的初学者,当把基本的语法、列表和元组、字典、迭代器、异常处理、I/O操作、抽象等知识点学完之后。我建议把官方常用的标准库也随便学下来。讲真的,你知道这些库之后,你会有种相见恨晚的感觉。
现在的网页中,为了防止机器人提交表单,图片验证码是很常见的应对手段之一。这里就不详细介绍了,相信大家都遇到过。
Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的Python、众多的packages包和科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。
python -m pydoc表示打开pydoc模块,这个模块就是用来查看python文档的工具
空格在 Python 代码中是有意义的,因为 Python 的语法依赖于缩进,在行首的空格称为前导空格。在这一节不讨论前导空格相关的内容,只讨论非前导空格。非前导空格在 Python 代码中没有意义,但适当地加入非前导空格可以增进代码的可读性。
Layout布局分析返回的PDF文档中的每个页面LTPage对象。这个对象和页内包含的子对象,形成一个树结构。如图所示:
python2.7 会在 2020 年停止维护, 很多第三方包也在去掉对 python2.7 的支持, 最近终于完成了内部代码向 python3 的迁移, 整个过程挺繁琐的, 记录一下.
使用python时,你是不是需要性能优化?今天C君给大家带来python性能优化的20条招数,建议收藏~
使用python时,你是不是需要性能优化?今天灯塔给你带来python性能优化的20条招数,记得收藏哟!
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1
1.优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。 2. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 3. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式。而有些
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。
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