让人耳目一新的Python库
[TOC] ##摘要 工欲善其事，必先利其器。Python社区高产富饶，有大量的美丽，实用的库, 这里挑选出来一些接口设计简洁的库。 ##docopt Github: https://github.com/docopt/docopt Pythonic
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机器学习之K近邻算法（KNN)
苛求真理的欲望让我想要了解算法的本质，于是我开始了机械学习的算法之旅 from numpy import * import operator from collections import Counter #KNN需要测试集，训练集，标签和k值 #测试集：你需
有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整数，无序；要求：通过交换a,b 中的元素，使[序列a 元素的和]与[序列b 元素的和]之间的差最小
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快速原型开发总结
所谓快速原型开发就是用少量的代码快速搭建一个开发环境以及少量的罗辑代码。快速原型不要求性能，不要求画面，甚至不要求严谨的罗辑，更不要求权限问
将一个网络链接保存为mht格式的文件
import base64 import email import email.message import mimetypes import os import quopri import sys import urllib2 from HTMLParser import HTMLParser from urlparse import urlparse class MHTHTMLParser(HTMLParser): def __init__(self): HTMLParser.__init__(self) self.urls = [] def handle_starttag(self, tag, attrs): if not tag in ['link','script']: return attrs = dict(attrs) if 'src' in attrs.keys(): a = attrs.get('src') if a and a.find('google') == -1: self.urls.append(a) elif 'stylesheet' in attrs.values(): self.urls.append(attrs.get('href')) class URL2MHT(object): def __init__(self,url): self.domain =
基于数据挖掘的智能任务发布系统的设计与实现
技术调研： > jieba 分词 DPark 大数据分析 TextBlob TextBlob是一个支持Python2和Python3的用于进行文本数据处理的工具包。它提供了简单的API
pyzmq简单的在线聊天室
#encoding=utf-8 #客户端 import zmq c = zmq.Context() s = c.socket(zmq.REQ) s.connect('tcp://127.0.0.1:10001') while True: s.send(raw_input('客户端输入:'), copy=False) msg2 = s.recv(copy=False) print "服务器的数据:",ms
python表单校验摘录
# encoding=utf-8 from app.models import Student from flask import g import re from flask.ext.wtf import Form from wtforms import StringField, RadioField, PasswordField, TextAreaField, BooleanField, DateField, ValidationError, \ IntegerField from wtforms.validators import DataRequired, Length, Regexp, Email, EqualTo from wtforms.widgets import ListWidget, HTMLString class BSListWidget(ListWidget): def __call__(self, field, **kwargs): kwargs.setdefault('id', field.id) html = "" for subfield in field: html += u'<label class="radio-inline"> %s%s </label>' % (subfield(), subfield.label.text) return HTMLString(html) class Fields(object): notnull
python笔记之调用系统命令
目前我使用到的python中执行cmd的方式有三种 ##使用os.system(“cmd”) 该方法在调用完shell脚
python笔记之编程风格大比拼
虽然我的python age并不高，但我仍然愿意将我遇到的或者我写的有趣的python程序和大家一块分享，下面是我找到的一篇关于各类pytho
python笔记之提取网页中的超链接
对于提取网页中的超链接，先把网页内容读取出来，然后用beautifulsoup来解析是比较方便的。但是我发现一个问题，如果直接提取a标签的h
python笔记之常用模块用法分析
##内置模块(不用import就可以直接使用) ###常用内置函数 help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型 callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用 repr(obj) 得到
python笔记之中缀语法和管道实现
你知道什么是中缀语法吗？你知道python中的中缀操作是什么吗？那你知道操作python也是可以像unix的管道符一样方便吗？那么，废话不说
python笔记之subprocess模块
[TOC] 从Python 2.4开始，Python引入subprocess模块来管理子进程，以取代一些旧模块的方法：如 os.system、os.spa
python笔记之itertools模块
itertools模块包含创建有效迭代器的函数，可以用各种方式对数据进行循环操作，此模块中的所有函数返回的迭代器都可以与for循环语句以及其
python笔记之hashlib模块
涉及加密服务：14. Cryptographic Services其中 hashlib是涉及安全散列和消息摘要，提供多个不同的加密算法借口，如SHA1、SHA224、SH
python笔记之bisect模块
当你决定使用二分搜索时，这个模块会给你带来很大的帮助。 ###例子 import bisect L = [1,3,3,6,8,12,15] x = 3 #在L中查找x，x存在时返回x左侧的位置，x不存在返回应该插
python笔记之ZipFile模块
zipfile模块用来做zip格式编码的压缩和解压缩的，zipfile里有两个非常重要的class, 分别是ZipFile和ZipInfo, 在
python笔记之Cmd模块
[TOC] Cmd类型提供了一个创建命令行解析器的框架,默认情况下，它使用readline来进行交互式操作、命令行编辑和命令完成. 使用cmd创建的命令
python模块之itertools模
迭代器 参数 结果 例子 count() start, [step] start, start+step, start+2*step, ... count(10) --> 10 11 12 13 14 ... cycle() p p0, p1, ... plast, p0, p1, ... cycle('ABCD') --> A B C D A B C D ... repeat() elem [,n] elem, elem, elem, ... endlessly or up to n times repeat(10, 3) --> 10 10 10 处理输入序列迭
python执行外部程序模块pyshell
写python程序的时候需要用到调用外部命令的模块，看了一下，还真不少，头疼，用着不顺手。根据官网推荐，我根据官网的subprocess模块
python快速排序
快速排序采用的思想是分治思想。 快速排序是找出一个元素（理论上可以随便找一个）作为基准(pivot),然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的
python多进程断点续传分片下载器
因为爬虫要用到下载器，但是直接用urllib下载很慢，所以找了很久终于找到一个让我欣喜的下载器。他能够断点续传分片下载，极大提高下载速度。 #!
python中的StringIO模块
此模块主要用于在内存缓冲区中读写数据。模块是用类编写的，只有一个StringIO类，所以它的可用方法都在类中。此类中的大部分函数都与对文件的
python三元表达式
# encoding=utf-8 def t(func, arg1, arg2): """ 苦于python的三元表达式，远没有其他语言的方便，所以就自己创造了一个 >>> t(lambda x: x > 4, 'ok', 'no')(2) 'no' >>> t(3 > 4, 'ok', 'no') 'no' >>> t(lambda x: x > 4, lambda x:x*3, 'no')(6)(3) 9 >>>
python shutil模块
# encoding=utf-8 # /home/bergus/tongbu/360共享/编程语言 # /home/bergus/桌面 # /home/bergus/test/hh import os import shutil # 把文件src_file移动到
python cmd模块练习
# encoding=utf-8 import cmd import sys # cmd模块练习 class Client(cmd.Cmd): ''' 1）cmdloop()：类似与Tkinter的mainloop，运行Cmd解析器； 2）onecmd(str
python Cmd实例之网络爬虫应用
废话少说，直接上代码 # encoding=utf-8 import os import multiprocessing from cmd import Cmd import commands from mycrawler.dbUtil import DbUtil import signal # 下载监控 def run_download_watch(): os.system("gnome-terminal -x bash -c 'python ./download_process.py' ") # 下载文件 def run_download(): os.system("gnome-terminal -x bash -c 'python ./download.py' ") # 爬虫 def run_spider(arg): for i in range(len(arg)): os.system("gnome-terminal -x bash -c 'scrapy
pyshell
pyshell 调用外部命令，让你像执行bash一样方便 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from subprocess import Popen from subprocess import PIPE def py_ver(): ''' 得到python的版本 ''' import sys return sys.version_info[0] _ver = py_ver() if _ver == 2: builtin_str = str bytes = str str = unicode
plan_morning
https://github.com/uber/Python-Sample-Application https://developer.uber.com/dashboard/app/wVdgLDhHReP6zgTyBus0GqzwnGlXBfT1 https://login.uber.com/oauth/authorize?scope=profile+history+history_lite&state=nafFNPGeRW8ND3sxBgCdJWezCmHp8mbx&redirect_uri=http%3A%2F%2Flocalhost%3A7000%2Fsubmit&response_type=code&client_id=wVdgLDhHReP6zgTyBus0GqzwnGlXBfT1 client Id wVdgLDhHReP6zgTyBus0GqzwnGlXBfT1 client secret P7MTdtXK13opLb_OkCmG38mGK11-3nIBcHBDscqo Server token S3FGHZNcmccc0o80aJWJYrDNZqaQ55RmnR_3kOMD http://localhost:7000/submit export UBER_CLIENT_ID=“wVdgLDhHReP6zgTyBus0GqzwnGlXBfT1” export UBER_CLIENT_SECRET=“P7MTdtXK13opLb_OkCmG38mGK11-3nIBcHBDscqo” https://login.uber.com/oauth/authorize?scopes=profile%2Chistory&redirect_uri=http%3A%2F%2Flocalhost%3A7000%2Fsubmit&response_type=code&client_id=wVdgLDhHReP6zgTyBus0GqzwnGlXBfT1 http://localhost:7000/submit?code=F7lbqfP0glY57jBqroWKqrE4NlN4VC https://developer.uber.com/dashboard/app/wVdgLDhHReP6zgTyBus0GqzwnGlXBfT1 Congratulations! you have successfully authenticated and your token is: is1f9TQmMIcoE4gGMirojUx63SXDoN {u’last_authenticated’: 1452881151, u’access_token’: u’wOZ9etTkoiH3pAclqoF4U83Vxme3dw’, u’expires_in’: 2592000, u’token_type’: u’Bearer’, u’scope’: u’profile history’, u’refresh_token’: u’YLywdJDsZGKawBV4gcq98QVVLtE5Er’} https://api.uber.com/v1.1/history?limit=5&offset=0 {‘content-length’: ‘75’, ‘x-xss-protection’: ‘1; mode=block’, ‘strict-transport-security’: ‘max-age=0’, ‘server’: ‘nginx’, ‘connection’: ‘keep-alive’, ‘date’: ‘Fri, 15 Jan 2016 19:06:20 GMT’, ‘x-uber-app’: ‘uberex-nonsandbox’, ‘content-type’: ‘application/json’} {‘Content-Type’: ‘application/json’, ‘Authorization’: u’bearer
pjson
我喜欢json这种数据格式，我觉得凡是xml能做的事情，json也同样能做，可能有时候可扩展性不如xml，但也同样能够达到相同的效果，而且j
flask-sqlalchemy 关系表简单操作
from flask import Flask from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy from flask.ext.migrate import Migrate, MigrateCommand from flask.ext.script import Manager app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db' db = SQLAlchemy(app) migrate = Migrate(app, db) manager = Manager(app) manager.add_command('db', MigrateCommand) class Post(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) name = db.Column(db.String(80)) category_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('category.id')) category = db.relationship('Category', backref=db.backref('posts', lazy='dynamic')) class Category(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) password = db.Column(db.String(50)) @manager.command def run(): app.debug = True app.run() if
flask 后台表单验证模块
我不想直接用flask的wtf模块，太大，功能太多，用不了。但后台也不能不做验证吧，我比较懒，不想一行一行写代码验证，所以就写了一个验证模块
Ubuntu下安装PyV8
折腾一下午终于弄好PyV8引擎,解析JS方便多了. 关键: PyV8依赖于Boost,所以安装前先确定你的Linux有没有Boost(就因为这个
Python处理JSON
什么是json： JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 19