使用C编写Python扩展包。 官网文档其实已经很详尽~ 使用场景猜想:某些需要高效处理的算法、某些耗时的操作优化、或者某些核心算法加密等~ 环境:macOS + pyhton3.7 文档地址: https://docs.python.org /3/extending/index.html https://packaging.python.org/tutorials/packaging-projects/ 整体结构 ➜ strings_pkg 1 directory, 5 files 扩展模块 strings.c // // Created by lpe234 on 2018/12/27. // // doc: https://docs.python.org /3/extending/extending.html #include <Python.h> /** * reverse * 实际执行函数 * * @param str * @param
编写远程连接基础包: [root@localhost ssh]# cat ssh.go package ssh import ( "fmt" "time" "net"
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准备 安装Rtools,RStudio install.packages(c("devtools", "roxygen2", "testthat", "knitr")) 创建包目录 打开RStudio library("devtools") create_package("D:/yyds") 运行之后会自动打开另外一个界面,当前目录即为包目录。 修改Description 修改描述包的一些信息。 is.null(names(obj))) names(res) = names(obj)[idx_x] } return(res) } 我编写了一个方便查看一二维数据的函数
编写Python的扩展模块已经有不少的不错的框架,但感觉上boost是最好用的一个。 环境准备 本文的实验环境为mac电脑。 在命令行执行brew install boost-python3,一行命令就可以安装完成Python模块的开发环境。 (本例中完全使用Python3为例来说明,如果想制作Python2的扩展包,请根据需要修改相应的名称和版本号)。 ,一个是pkg-config库管理工具中的python3,这个名称和版本号可以检查如下路径的配置文件,根据自己需要选择对应的库版本,比如python3对应需要有python3.pc文件: ls /usr /local/lib/pkgconfig/python*pc 另外一个是第二行命令中的-lboost_python37,这个检查已经安装的库版本来决定,比如-lboost_python37对应需要有
self.run = False if name == 'main': win32serviceutil.HandleCommandLine(PythonService) ---- 安装服务 python Clearjob.py install 开启服务 python Clearjob.py start 停止服务 python Clearjob.py stop 移除服务 python Clearjob.py
子模块的指定方式是软件包名称、点,然后是子模块名称。你可以如下所示地导入子模块。 import package_name.submodule_name 第三方库 独立开发者编写了成千上万的第三方库! 要使用 pip 安装软件包,在命令行中输入“pip install”,然后是软件包名称,如下所示:pip install package_name。该命令会下载并安装该软件包,以便导入你的程序中。 安装完毕后,你可以使用从标准库中导入模块时用到的相同语法导入第三方软件包。 使用 requirements.txt 文件 大型 Python 程序可能依赖于十几个第三方软件包。 如果你是一名 Python 编程新手,可能没有很多同事,因此为了帮助你了解入门信息,下面是优达学城工程师很喜欢使用的软件包列表。 Pygame - 用于编写游戏的一系列 Python 模块。 pytz - Python 的世界时区定义。 文章只是作为个人记录学习使用,如有不妥之处请指正,谢谢。
/etc/init.d/memcached 是属于系统shell编写的管理脚本,下面这个脚本是python脚本编写出来的memcached管理脚本,和shell编写的脚本实现的效果一样。 #! /usr/bin/python import sys import os from subprocess import Popen,PIPE class Process(object): '
本文约550字,将耗费您约4⃣️分钟~ 所有的操作,仅在mac系统上实操过 前期准备 创建一个虚拟环境: $ mkdir flask_restful $ cd flask_restful $ python3
python 包 简介 官网解释包是一种通过使用"虚线模块名称"来构建Python的模块命名空间的方法。 看完这句话可能对包还没有太多的印象或理解,在使用pycharm中,我们也很容易发现,创建的选项很多,例如文件夹和python package,那么他们的区别就是,包下有__ init __.py 文件, 包的使用 如何使用包规范导入 结合模块来说,包就是多个模块功能的结合体。 需要注意的是,python3中如果包下没有 __ init __.py文件,import包不会报错,而在python2中,包下一定要有该文件,否则报错。 ('from __init__.py') # 结果 from __init__.py '''发现导入包执行了__init__.py下的输出语句''' 在python3中,导入包和导入文件夹的区别就是
Python包 包用于将一组模块归并到一个目录中,此目录即为包,目录名即为报名 包是一个有层次的文件目录结构,它定义了一个由模块和子包组成的Python应用执行环境 基于包,Python在执行模块导入时可以指定模块的导入路径 _init_.py文件 _init_.py可包含python代码,但通常为空,仅用于扮演包初始化的挂钩、替目录产生模块命名空间以及使用目录导入时实现from * 行为的角色 模块的顶层执行及被导入 一个模块文件可以同时支持顶层执行 py_modules:各模块名称组成的列表,此些模块可能位于包的根目录下,也可能位于某子包目录中(subpkg1.modname): packages:各子包名称的列表 大体分为两类:元数据信息和包中的内容列表 4完成打包 在要发布的容器目录中执行“python setup.py sdist --format= ”命令 // 目标包 //可以为sdist指定格式(--format=):zip/gztar/ :获取特定命令支持使用的格式 pip,esay_install 安装包: python setup.py install 步骤:build and install: build定制: python setup
文件以模块的方式组织,编写一个.py结尾的文件实际上就写了一个模块 变量的定义和赋值 a=1:1为内存变量存放于内存中,a为变量的引用,python为动态语言,变量及其类型均无需事先声明类型 与C语言和 解释器回收的目标 python对象 python中使用对象模型来存储数据,用来生成数据类型的工厂函数本质上是类,新建数据的结果本质是实例化一个对象 对象有三种特性: 1.身份:内存地址,可以用id python文件被当作模块导入:__name__=模块名或者文件名 python文件被执行:__name__='__main__' 在我们使用python编写一个软件时,应该只有一个主程序中包含大量顶级代码 (就是没有缩进的代码,python解释器读取到顶级代码会立即执行),其他.py文件应 该只有少量顶级代码,所有功能都应该封装在函数或类中。 通常在文件结尾结合__name__变量,编写测试代码 View Code 程序编写基本流程 1.标题2.文档注释3.模块导入4.变量定义5.类定义语句6.函数定义语句7.主程序8.测试代码 示例:
因此,如果我们想手动创建一个包,只需进行以下 2 步操作: 新建一个文件夹,文件夹的名称就是新建包的包名; 在该文件夹中,创建一个 __init__.py 文件(前后各有 2 个下划线‘_’),该文件中可以不编写任何代码 当然,也可以编写一些 Python 初始化代码,则当有其它程序文件导入包时,会自动执行该文件中的代码(本节后续会有实例)。 ,此文件中可以不编写任何代码。 不过,这里向该文件编写如下代码:'''http://c.biancheng.net/创建第一个 Python 包'''print('http://c.biancheng.net/python/') 可以看到 由此,我们就成功创建好了一个 Python 包。 创建好包之后,我们就可以向包中添加模块(也可以添加包)。
如何编写 Python 程序 从今以后,保存和运行 Python 程序的标准步骤如下: 对于 PyCharm 用户 打开 PyCharm。 以给定的文件名创建新文件。 输入案例中给出的代码。 在解释器中通过命令 python program.py 来运行程序。 逻辑行与物理行 所谓物理行(Physical Line)是你在编写程序时 你所看到 的内容。所谓逻辑行(Logical Line)是 Python 所看到 的单个语句。 Python 会假定每一 物理行 会对应一个 逻辑行。 你可以在后面当我们讨论python列表(List)的章节时了解这一点。 缩进 空白区在 Python 中十分重要。实际上,空白区在各行的开头非常重要。
最近两年的工作都是和运维相关,有时运维人员也会写一些python程序,但基本上都没有遵循相应的代码规范,一向粗暴,能用就行,既不考虑可读性也不考虑可维护性,作为一个开发人员有时候看他们写代码就很不舒服, 今天就谈谈python写代码时的一些规范。 python的代码编写基本上都要遵循PEP8的风格。 的注释尽量使用英文 5.并发 I/O密集型,像web应用这样的场景应该使用多线程编程 计算密集型,像计算圆周率等场景应该使用多进程编程,尽可能利用多核CPU优势 当然在编写代码时你的某些编辑器如pycharm 我们编写代码不仅是要实现某种功能,就尽管它是核心,但是你的代码在以后极有可能会交给别人去维护,所以你写的代码应当尽可能地让人看懂,避免给别人留坑。
0x06 Zip包破解程序 介绍zipfile的使用 ? ? ? 实现思路: 从密码文件中读取密码,然后逐个尝试去破解压缩包 主要使用zipfile库的extractall()方法,其中pwd参数指定密码 代码中导入了optparse库解析命令行参数,调用OptionParser /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import zipfile import optparse from threading import Thread #
0X01 Fuzzing脚本编写 使用MySQL内联注释来对其进行绕过 MySQL注释 /**/ 在 /* 后加上! 里边的语句也依旧会执行 /*! id=1 编写py脚本来进行fuzzing union和select之间的空格,只嵌套了四层,对这个脚本也还没进行优化,因为收集了另外一些比较好的Fuzz脚本,完了在学习学习 id=1的时候所出现的值为 /usr/bin/env python import requests, sys fuzz_zs = ['/*','*/','/*!','/**/','?'
1*1=1 1*2=2 2*2=4 1*3=3 2*3=6 3*3=9 1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16 1*5=5 2*5=10 3...
这样的包,让我们的程序编写可以做到"简单和性能兼得". 多进程/多线程+Queue 一般来说,在Python中编写并发程序的经验是:计算密集型任务使用多进程,IO密集型任务使用多进程或者多线程.另外,因为涉及到资源共享,所以需要同步锁等一系列麻烦的步骤,代码编写不直观 中的concurrent.futures包 在Python3中可以利用concurrent.futures包,编写更加简单易用的多线程/多进程代码.其使用感觉和Java的concurrent框架很相似( print e return result 总结 要是一些大型Python项目也这般编写,那么效率也太低了.在Python中有许多已有的框架使用,使用它们起来更加高效. 但是自己的一些"小打小闹"的程序这样来编写还是不错的.:)
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