fcntl 文件控制模块 http://docs.python.org/2.7/library/fcntl.html#module-fcntl struct 二进制文本处理模块 http://docs.python.org/2.7/library/struct.html#module-struct termios [POSIX calls for tty I/O control接口] http://docs.python.org/2.7/library/termios.html#module-t…

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obj的表示字符串,可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝 eval_r(str) 表示合法的python表达式,返回这个表达式 dir(obj) 查看obj的name space中可见的name hasattr(obj,name) 查看一个obj的na…

昨日内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启 执行程序,没有输出结果 加上join import gevent def func(): print('eati…

python之IO多路复用 阅读目录 一 IO模型介绍 二 阻塞IO(blocking IO) 三 非阻塞IO(non-blocking IO) 四 多路复用IO(IO multiplexing) 五 异步IO(Asynchronous I/O) 六 IO模型比较分析 七 selectors模块 一 IO模型介绍 同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题…

1.python模块 如果你退出 Python 解释器并重新进入,你做的任何定义(变量和方法)都会丢失.因此,如果你想要编写一些更大的程序,为准备解释器输入使用一个文本编辑器会更好,并以那个文件替代作为输入执行.这就是传说中的 脚本.随着你的程序变得越来越长,你可能想要将它分割成几个更易于维护的文件.你也可能想在不同的程序中使用顺手的函数,而不是把代码在它们之间中拷来拷去. 为了满足这些需要,Python 提供了一个方法可以从文件中获取定义,在脚本或者解释器的一个交互式实例中使用.这样的文件被称…

      最近写完mysql flashback,突然发现还有有这种使用场景:有些情况下,可能会统计在某个时间段内,MySQL修改了多少数据量?发生了多少事务?主要是哪些表格发生变动?变动的数量是怎么样的? 但是却不需要行记录的修改内容,只需要了解 行数据的 变动情况.故也整理了下.     昨晚写的脚本,因为个人python能力有限,本来想这不发这文,后来想想,没准会有哪位园友给出优化建议.       如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xinysu/   ,版权归…

虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点,大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求.但是,就算是用纯 Python 完成同一个任务,老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍,甚至是几十倍(这里不考虑算法的因素,只考虑语言方面的因素).很多时候,我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢,从而心安理得地放弃深入探究. 但是,事实真的是这样吗?面对python代码,你有分析下面这些问题吗: 程序运行的速度如何?        程序运行时间的瓶颈在哪里?    …

Python爬虫之urllib模块1 本文来自网友投稿.作者PG,一个待毕业待就业二流大学生.玄魂工作室未对该文章内容做任何改变. 因为本人一直对推理悬疑比较感兴趣,所以这次爬取的网站也是平时看一些悬疑故事的网站,同时也是因为这个网站在编码上面和一些大网站的博客不同,并不那么规范,所以对于初学者还是有一定的挑战性的.我打算把这个爬虫分三次讲,所以每次都先完成一个小目标(当然不是一个亿啦),这次课我们先爬取当前页面的并且下载第一篇文章.第二次课我们就将爬取当前页面的=所有的链接进行下载,第三次课我…

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第5部分.在本教程和接下来的几节中,我们将着手研究如何为更多公司提供大量的定价信息,以及如何一次处理所有这些数据. 首先,我们需要一份公司名单.我可以给你一个清单,但实际上获得股票清单可能只是你可能遇到的众多挑战之一.在我们的案例中,我们需要一个标准普尔500公司的Python列表. 无论您是在寻找道琼斯公司,标准普尔500指数还是罗素3000指数,都有可能在某个地方发布了这些公司的帖子.你会…

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第3部分.在本教程中,我们将使用我们的股票数据进一步分解一些基本的数据操作和可视化.我们将要使用的开始代码(在前面的教程中已经介绍过)是: import datetime as dt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style import pandas as pd import pandas_datareader.…