1. Python 入门指南 2. 目录第一章 Python语言介绍及开发环境 第二章 Python语言数据类型、运算符和表达式 第三章 常用数据结构 第四章 控制流 第五章 函数 第六章 输入和输出
有的网站在上传文件时对文件大小有限制,因此可以将大文件分割成多个小文件再上传。 #!/usr/bin/env python def split(filename, size): fp = open(filename,
< Back to man.ChinaUnix.net 第一章简介 1. 1性能 使用mod_python的主要优势在于比传统CGI更高的性能。一个测试,使用在Pentium 1.2GHz的机器上运行Red
DreamPie 是一个Python shell,为Python开发者提供自动完成的属性;功能和文档显示;并且将session历史存储为HTML文件。DreamPie 本身包含一些不错的功能,如将命令
#号,中文注释 #_*_ coding:UTF-8 _*_ 7 PYTHON不强制使用分号 8 PYTHON类型 1) 整型 分别为布尔型(0:FALSE,1:TRUE),长
住,于是就索性整理一下吧: python中对文件、文件夹 (文件操作函数) 的操作需要涉及到os模块和shutil模块。 得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径 : os.getcwd()
fm发布了基于Python的Dumbo(小 飞象)项目,Dumbo能够帮助Python开发者更方便的编写Hadoop应用,并且Dumbo为MapReduce应用提供了灵活易用的Python API。Last
mypy 编程语言是一个体验版的 Python 变种,旨在合并动态类型和静态类型的优点。我们的目标是提供一个令人印象深刻的、功能强大而且方便的 Python,提供编译时的类型检查和高效的编译到本地代码,无需一些重量级的虚拟机。
字符串是Python中最常用的数据类型,而且很多时候你会用到一些不属于标准ASCII字符集的字符,这时候代码就很可能抛出UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode
python中对文件、文件夹 (文件操作函数) 的操作需要涉及到os模块和shutil模块。 得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径 : os.getcwd() 返回指定目录下的所有文件和目录名
Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。 其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括: 一个强大的N维数组对象Array; 比较成熟的(广播)函数库;
PyPyODBC是一个Python ODBC库,它可以被视为著名的PyODBC库的纯Python实现 ,它们的用法几乎完全一样 ——就像是PyPy用Python山寨了Python,PyPyODBC用Python山寨了PyODBC
Rauth 是一个简单的 Python OAuth 1.0/a, OAuth 2.0, 和 Ofly 消费者库,基于 Requests 构建。 特点: 支持 OAuth 1.0/a, 2.0 and
puby 是 Ruby 解释器的 Python 接口。 示例代码 解析 HTML # python # # ruby from puby import Object as rb # rb.require("nokogiri")
内存池机制:http://developer.51cto.com/art/201007/213585.htm python的内存管理机制主要包括引用计数机制、垃圾回收机制、内存池机制。 引用计数机制: 对于常
最近由于工作的需要开始开发一些Python的东西,由于之前一直在使用Javascript,所以会不自觉的使用一些Javascript的概念,语法什么的,经常掉到坑里。我觉得对于从Javascript转到Python,有必要总结一下它们之间的差异。
对于我来说,Python 似乎已经入门了。那就把我的入门建议写出来吧,能让看到的人避免走弯路就好。下面的标题按时间顺序排列。 Python2 还是 Python3 ? 毫无疑问,Python2 是辉煌,Python3
编码,还是编码! python2的直钩——编码异常 当你用python打开一篇中文文档,准备读取里面的数据开始实验... 当你处理好你的数据,打算打印出易于阅读的结果给boss检查...
Python 的代码风格由 PEP 8 描述。这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面。在遵守这个文档的条件下,不同程序员编写的 Python 代码可以保持最大程度的相似风格。这样就易于阅读,易于在程序员之间交流。
异常处理在任何一门编程语言里都是值得关注的一个话题,良好的异常处理可以让你的程序更加健壮,清晰的错误信息更能帮助你快速修复问题。在Python中,和不部分高级语言一样,使用了try/except/finally语句块来处理异常,如果你有其他编程语言的经验,实践起来并不难。