Code tells all: #encoding=utf-8 #author: walker #date: 2015-10-26 #summary: 测试gzip压缩/解压文件 import gzip BufSize = 1024*8 def gZipFile(src, dst): fin = open(src, 'rb') fout = gzip.open(dst, 'wb') in2out(fin, fout) def gunZipFi
今天简单的写了个python的mysql备份脚本,其实也不是很难呀。比shell简洁了很多!
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在实际应用中,例如在爬取网页的过程中,我们检查网页源代码的head头部信息发现,是结果gzip压缩处理的,所以在显示过程中显示不完全,例如:
本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/article/python-gzip/
网络数据包,我已经使用mitmproxy代理抓取了,但是,数据包有些数据是gzip进行编码的,那么怎么还原成原始报文呢?使用的语言是python。
在web操作领域,为了减轻响应数据的体积和保证数据完整性的考虑,可以在浏览器允许的情况下,将数据压缩返回,压缩操作方式目前一般支持主流的两重操作方式[Accept-Encoding:gzip, deflate]
一、前言 作为一个全栈工程师,必须要熟练掌握各种语言。。。HelloWorld。最近就被“逼着”走向了python开发之路,大体实现的功能是写一个通用类库将服务器本地存储的文件进行简单清洗后转储到HDFS中,所以基本上python的相关知识都涉及到了,这里对一些基础操作以及hdfs操作做一总结,以备查阅。 二、基础操作 2.1 字符串操作 字符串操作应该是所有语言的基础。python基本上也提供了其他语言常用的一些字符串处理函数,常用的如下: 1、startswith 以某个字
编写一个Python程序,每次下载压缩包形式的文件后,自动将内部文件解压到当前文件夹后将压缩包删除,通过本案例可以学到的知识点:
在用 python2 抓取网页的时候,经常会遇到抓下来的内容显示出来是乱码。 发生这种情况的最大可能性就是编码问题:运行环境的字符编码和网页的字符编码不一致。 比如,在 windows 的控制台(gbk)里抓取了一个 utf-8 编码的网站。或者,在 Mac / Linux 的终端(utf-8)里抓取了一个 gbk 编码的网站。因为多数网站采用 utf-8 编码,而不少人又是用 windows,所有这种情况相当常见。 如果你发现你抓下来的内容,看上去英文、数字、符号都是对的,但中间夹杂了一些乱码,那基本可以
压缩文件是我们在使用电脑时经常会遇到的。压缩文件并不只有一种压缩模式。平常我们都是通过安装一些解压缩软件来打开这些不同的压缩文件。今天我们来谈一谈,如何用Python解压几种常见类型的压缩文件。
9–1. 文件过滤. 显示一个文件的所有行, 忽略以井号( # )开头的行. 这个字符被用做Python , Perl, Tcl, 等大多脚本文件的注释符号.附加题: 处理不是第一个字符开头的注释.
RPC(Remote Procedure Call Protocol)是远程过程调用协议,一种不同于http协议的用于构建分布式系统。python提供xmlrpc库,下面是py2和py3的client类,可以带cookie请求数据。Show you the code:
1.gzip解密 import binascii import io import gzip import json def gzip_decode(content): #二进制 print(content) buf = io.BytesIO(content) gf = gzip.GzipFile(fileobj=buf) content = gf.read() return content print(json.loads(gzip_decode(binasc
学用python也有3个多月了,用得最多的还是各类爬虫脚本:写过抓代理本机验证的脚本,写过在discuz论坛中自动登录自动发贴的脚本,写过自动收邮件的脚本,写过简单的验证码识别的脚本,本来想写google music的抓取脚本的,结果有了强大的gmbox,也就不用写了。 这些脚本有一个共性,都是和web相关的,总要用到获取链接的一些方法,再加上simplecd这个半爬虫半网站的项目,累积不少爬虫抓站的经验,在此总结一下,那么以后做东西也就不用重复劳动了。 1.最基本的抓站 import urllib2
之前的文章 TensorFlow的安装与初步了解,从TensorFlow的安装到基本的模块单元进行了初步的讲解。今天这篇文章我们使用TensorFlow针对于手写体识别数据集MNIST搭建一个softmax的多分类模型。 本文的程序主要分为两大模块,一个是对MNIST数据集的下载、解压、重构以及数据集的构建;另一个是构建softmax图及训练图。本程序主要是想去理解包含在这些代码里面的设计思想:TensorFlow工作流程和机器学习的基本概念。本文所使用的数据集和Python源代码都已经上传到我的GitHu
在urllib2包中有ProxyHandler类,通过此类可以设置代理访问网页,如下代码片段:
用python也差不多一年多了,python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。
转自:开源中国 http://my.oschina.net/jhao104/blog/647308 用python也差不多一年多了,python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。 爬虫在开发过程中也有很多复用的过程,这里总结一下,以后也能省些事情。 1、基本抓取网页 get方法 import urllib2 url = "http://www.baidu.com" response = urllib2.urlo
python作为越来越流行的一种编程语言,不仅仅是因为它语言简单,有许多现成的包可以直接调用。
用python也差不多一年多了,python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。 爬虫在开发过程中也有很多复用的过程,这里总结一下,以后也能省些事情。 1、基本抓取网页 get方法 import urllib2 url "http://www.baidu.com" respons = urllib2.urlopen(url) print response.read() post方法 import urllib
sqlite3是一种很好的数据科学工程实践中保存数据(包括原始数据和中间结果存储)的方法。相比于csv/tsv、pickle、parquet,sqlite3的使用场景和意义被大量低估了。这里数据科学(data scientist),既指机器学习的数据处理,又指数据分析的数据处理。
获取目标网站“http://bbs.51testing.com/forum.php”中特定url,通过分析发现,目标url同其它url的关系如下
用Python也差不多一年多了,Python应用最多的场景还是Web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。
上文提到 将K8S日志采集到日志服务,这次介绍将采集的日志投递到自建 Kafka 中,用于 Spark 计算。
一共两个文件,一个是toolbox_insight.py,是一个工具文件另一个是test.py,是一个用到toolbox_insight.py中工具的测试文件 代码示例:
获取目标网站“http://www.51testing.com/html/index.html”中特定url,通过分析发现,目标url同其它url的关系如下
Open() 底层调用的是 OpenFile(name, O_RDONLY, 0)
这篇文章我们主要介绍MovingMnist数据集,做这个方向的research是逃不过这个数据集的使用的
Go官方提供的文件操作标准库分散在os、ioutil等多个包中,里面有非常多的方法涵盖了文件操作的所有场景,不过因为我平时开发过程中需要直接操作文件的场景其实并不多,在加上 Go 标准库的文档太难搜索,每次遇到要使用文件函数时都是去 Google 查该怎么用。
Go官方提供的文件操作标准库分散在os、ioutil等多个包中,里面有非常多的方法涵盖了文件操作的所有场景,不过因为我平时开发过程中需要直接操作文件的场景其实并不多,在加上Go标准库的文档太难搜索,每次遇到要使用文件函数时都是直接Google查对应的函数。偶然查到国外一个人在2015年写的博客,他用常用的文件函数汇总了30个文件操作场景,包括四大类:基本操作、读写操作、文件压缩、其他操作。每一个文件操作都给了代码示例。写的非常好,强烈推荐你阅读一下,浏览一下它的目录,然后放到收藏夹里吃灰,万一哪天用到了还能拿来参考一下。
pytesseract最新版本0.1.6,网址:https://pypi.python.org/pypi/pytesseract
$ pip list Package Version ---------------------- ------------- aniso8601 2.0.0 asn1crypto 0.23.0 astroid 1.6.2 attrs 17.2.0 Automat 0.6.0 awscli 1.14.14 bcrypt 3.1.4 beautifulsoup4 4.6.0 bleach 1.5.0 boto 2.48.0 boto3 1.5.8 botocore 1.8.22 bs4 0.0.1 bz2file 0.98 certifi 2017.7.27.1 cffi 1.11.0 chardet 3.0.4 click 6.7 colorama 0.3.9 constantly 15.1.0 coreapi 2.3.3 coreschema 0.0.4 cryptography 2.0.3 cssselect 1.0.1 cycler 0.10.0 cymem 1.31.2 cypari 2.2.0 Cython 0.28.2 cytoolz 0.8.2 de-core-news-sm 2.0.0 decorator 4.1.2 dill 0.2.7.1 Django 1.11.5 django-redis 4.8.0 django-rest-swagger 2.1.2 djangorestframework 3.7.3 docutils 0.14 dpath 1.4.2 en-blade-model-sm 2.0.0 en-core-web-lg 2.0.0 en-core-web-md 2.0.0 en-core-web-sm 2.0.0 entrypoints 0.2.3 es-core-news-sm 2.0.0 fabric 2.0.1 Fabric3 1.14.post1 fasttext 0.8.3 flasgger 0.8.3 Flask 1.0.2 Flask-RESTful 0.3.6 flask-swagger 0.2.13 fr-core-news-md 2.0.0 fr-core-news-sm 2.0.0 ftfy 4.4.3 future 0.16.0 FXrays 1.3.3 gensim 3.0.0 h5py 2.7.1 html5lib 0.9999999 hyperlink 17.3.1 idna 2.6 incremental 17.5.0 invoke 1.0.0 ipykernel 4.6.1 ipython 6.2.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.0.1
爬虫,简单说就是规模化地采集网页信息,因为网络像一张网,而爬虫做的事就像一只蜘蛛在网上爬,所以爬虫英文名就是spider。
今天给大家分享2018年BAT面试过程中的python的相关问题。所有的面试题和答案均来源于网络,如有侵权请及时联系,答案如有不正确还请各位及时指正。为面试而生希望各位都能化身offer收割机。
Python是一种非常流行的脚本语言,而且功能非常强大,几乎可以做任何事情,比如爬虫、网络工具、科学计算、树莓派、Web开发、游戏等各方面都可以派上用场。同时无论在哪种平台上,都可以用 Python 进行系统编程。
The tarfile module makes it possible to read and write tar archives, including those using gzip, bz2 and lzma compression. Use the zipfile module to read or write .zip files, or the higher-level functions in shutil.
用于对特定的配置进行操作,当前模块的名称在python 3.x版本中变更为ConfigParser。
都是作者累积的,且看其珍惜,大家可以尽量可以保存一下,如果转载请写好出处https://www.cnblogs.com/pythonywy
这章有关Python中被认为高级的特性——就是说并不是每个语言都有的,也是说它们可能在更复杂的程序或库中更有用,但不是说特别特殊或特别复杂。
鸭子类型是动态类型语言判断一个对象是不是某种类型时使用的方法,也叫做鸭子判定法。简单的说,鸭子类型是指判断一只鸟是不是鸭子,我们只关心它游泳像不像鸭子、叫起来像不像鸭子、走路像不像鸭子就足够了。换言之,如果对象的行为跟我们的预期是一致的(能够接受某些消息),我们就认定它是某种类型的对象。
Python语言特性 1 Python的函数参数传递 看两个例子: 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉。 这里记住的是类型是属于对象的,而不是变量。而
前文提到 import 指令是用来载入 module 的,如果需要,也会顺道做编译的事。但 import 指令,还会做一件重要的事情就是把 import 的那个 module 的代码执行一遍,这件事情很重要。Python 是解释执行的,连函数都是执行的时候才创建的。如果不把那个 module 的代码执行一遍,那么 module 里面的函数都没法创建,更别提去调用这些函数了。
>>> 交互式终端中默认的 Python 提示符。往往会显示于能以交互方式在解释器里执行的样例代码之前。 ... 交互式终端中输入特殊代码行时默认的 Python 提示符,包括:缩进的代码块,成对的分隔符之内(圆括号、方括号、花括号或三重引号),或是指定一个装饰器之后。 2to3 一个将 Python 2.x 代码转换为 Python 3.x 代码的工具,能够处理大部分通过解析源码并遍历解析树可检测到的不兼容问题。2to3 包含在标准库中,模块名为 lib2to3;并提供一个独立入口点
1 Python的函数参数传递 看两个例子: a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print a # 1 a = [] def fun(a): a.append(1) fun(a) print a # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉。 通过id来看引用a的内存地址可以比较理解: a = 1 def fun(a): print "func_in",id(a) # func_in 413224
上面代码中a is b的结果是True但c is d的结果是False,这一点的确让人费解。CPython解释器出于性能优化的考虑,把频繁使用的整数对象用一个叫small_ints的对象池缓存起来造成的。small_ints缓存的整数值被设定为[-5, 256]这个区间,也就是说,在任何引用这些整数的地方,都不需要重新创建int对象,而是直接引用缓存池中的对象。如果整数不在该范围内,那么即便两个整数的值相同,它们也是不同的对象。
所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉。
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