- 浏览器请求头 Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36 12 1、Flask 自带的请求头解析 from flask import request print(... 浏览器请求头 Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36 12 1、Flask 自带的请求头解析 from flask import request print(...
- peewee可以用Model直接在数据库中创建表 反过来也可以，用数据库中已经存在的表创建Model 前提：已经安装peewee模块pip install peewee $ python -m pwiz -e mysql -H localhost -p 3306 -u root -P -t table_names database_name > model.... peewee可以用Model直接在数据库中创建表 反过来也可以，用数据库中已经存在的表创建Model 前提：已经安装peewee模块pip install peewee $ python -m pwiz -e mysql -H localhost -p 3306 -u root -P -t table_names database_name > model....
- f-string大括号外如果需要显示大括号，则应输入连续两个大括号 {{ 和 }}： name = 'Tom' print(f'my name is {name}') # my name is Tom print(f'my name is {{{name}}}') # my name is {Tom} 12345678 f-string大括号外如果需要显示大括号，则应输入连续两个大括号 {{ 和 }}： name = 'Tom' print(f'my name is {name}') # my name is Tom print(f'my name is {{{name}}}') # my name is {Tom} 12345678
- 之前的文章: Python编程：re正则库 正则字符集 # 字符集 \w 匹配字母数字及下划线 \W 匹配非字母数字及下划线 \s 匹配任意空白字符，等价于[\n\t\r\f] \S 匹配任意非空字符 \d 匹配任意数字，等价于[0-9] \D 匹配任意非数字 \A 匹配字符串开始 \Z 匹配字符串结束，如果是换行，只匹配到换行前的结束字符串 \z 匹配... 之前的文章: Python编程：re正则库 正则字符集 # 字符集 \w 匹配字母数字及下划线 \W 匹配非字母数字及下划线 \s 匹配任意空白字符，等价于[\n\t\r\f] \S 匹配任意非空字符 \d 匹配任意数字，等价于[0-9] \D 匹配任意非数字 \A 匹配字符串开始 \Z 匹配字符串结束，如果是换行，只匹配到换行前的结束字符串 \z 匹配...
- # -*- coding:utf-8 -*- class A: pass class B: pass if __name__ == '__main__': import inspect import sys for name, class_ in inspect.getmembers(sys.modules[__name__], inspect.isclas... # -*- coding:utf-8 -*- class A: pass class B: pass if __name__ == '__main__': import inspect import sys for name, class_ in inspect.getmembers(sys.modules[__name__], inspect.isclas...
- 可迭代对象Iterable： 可以直接作用于for循环的对象 1、集合数据类型：list，tuple，dict，set，str 2、generator：包括生成器和带yield的生成器函数 迭代器Iterator： 可以被next()函数调用，并不断返回下一个值的对象 表示一个数据流,甚至是无穷大的数据流，如全体自然数 惰性计算 from collect... 可迭代对象Iterable： 可以直接作用于for循环的对象 1、集合数据类型：list，tuple，dict，set，str 2、generator：包括生成器和带yield的生成器函数 迭代器Iterator： 可以被next()函数调用，并不断返回下一个值的对象 表示一个数据流,甚至是无穷大的数据流，如全体自然数 惰性计算 from collect...
- 正文提取库goose，效果不是太好，要求不高的话可以试试用 github：https://github.com/grangier/python-goose 安装 git clone https://github.com/grangier/python-goose.git cd python-goose pip install -r requirements.txt... 正文提取库goose，效果不是太好，要求不高的话可以试试用 github：https://github.com/grangier/python-goose 安装 git clone https://github.com/grangier/python-goose.git cd python-goose pip install -r requirements.txt...
- 1.定义 模块：用来从逻辑上组织python代码（变量，函数，类），实现一个功能，本质是.py结尾的python文件，（文件名:test.py，对应的模块名:test） 包：用来从逻辑上组织模块，本质是一个目录（必须包含init.py文件） 2.导入方法 导入单个： import module1 导入多个： import module1, module21... 1.定义 模块：用来从逻辑上组织python代码（变量，函数，类），实现一个功能，本质是.py结尾的python文件，（文件名:test.py，对应的模块名:test） 包：用来从逻辑上组织模块，本质是一个目录（必须包含init.py文件） 2.导入方法 导入单个： import module1 导入多个： import module1, module21...
- queue队列 先入先出队列 first in first out import queue q1 = queue.Queue() q1.put(1) q1.put(2) q1.put(3) print(q1.get()) print(q1.get()) print(q1.get()) # 1 2 3123456789101112 后入先出队列 last i... queue队列 先入先出队列 first in first out import queue q1 = queue.Queue() q1.put(1) q1.put(2) q1.put(3) print(q1.get()) print(q1.get()) print(q1.get()) # 1 2 3123456789101112 后入先出队列 last i...
- 定义一个装饰器 def decorator(func): def wrapper(*arg, **kwargs): print("before") ret = func(*arg, **kwargs) print("after") return ret return wrapper 123456789101112 使用示例 # -*- coding: utf-... 定义一个装饰器 def decorator(func): def wrapper(*arg, **kwargs): print("before") ret = func(*arg, **kwargs) print("after") return ret return wrapper 123456789101112 使用示例 # -*- coding: utf-...
- 导入模块 import configparser # py31 写入 config = configparser.ConfigParser() config["DEFAULT"] = { 'ServerAliveInterval': '45', 'Compression': 'yes', 'CompressionLevel': '9' } config['b... 导入模块 import configparser # py31 写入 config = configparser.ConfigParser() config["DEFAULT"] = { 'ServerAliveInterval': '45', 'Compression': 'yes', 'CompressionLevel': '9' } config['b...
- # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2019-02-14 # @Author : Peng Shiyu from copy import deepcopy import numpy as np from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.me... # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2019-02-14 # @Author : Peng Shiyu from copy import deepcopy import numpy as np from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.me...
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