目标 完成一个python脚本,实现指定名字后,自动生成.c和.h的模板.例如: /** * @file epc.c * @author 陈维 * @version V01 * @date 2017.01.11 * @brief epc芯片驱动 * @note * * @attention COYPRIGHT INMOTION ROBOT */ 代码 # ctemplate.py import sys import datetime class ctemplate: __fileName = '

利用Python 脚本生成 .h5 文件 import os, json, argparse from threading import Thread from Queue import Queue import numpy as np from scipy.misc import imread, imresize import h5py """ Create an HDF5 file of images for training a feedforward style tr

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://www.jb51.net/article/53233.htm 本文实例演示了Python生成pdf文件的方法,是比较实用的功能,主要包含2个文件.具体实现方法

生成方式 Python中想要自动生成 model文件可以通过 sqlacodegen这个命令来生成对应的model文件 sqlacodegen 你可以通过pip去安装: pip install sqlacodegen 格式: sqlacodegen mysql+pymysql://username:password@host/database_name > model.py 说明: mysql+pymysql : 表示连接数据库的连接方式 username : 连接MySQL数据库的用户名 pa

今天任务让做一个可以在Win上直接执行的脚本,百度了下原来可以生产.exe文件.神奇了 安装 pyInstaller pip install pyInstaller  进入要打包文件的目录 执行 python C:\Python27\Scripts\pyinstaller-script.py 可以看到可以附加参数有大小写区分 -p 指明依赖路径,但Python27\Scripts下的依赖可以自动查找,不需要指明 直接 执行  python C:\Python27\Scripts\pyinstal

简介 在实际项目中,可能会出现需要批量生成特定格式或者特定内容的文件,因此,使用template文件生成便适用于在文件中大部分格式内容都是一致的,部分内容需要替换的情况. 模板文件 name: $NAME, gender:$GENDER, age: $AGE python代码 获取template模板文件中的内容,并使用替换的方式传入数据并写入到另一个文件中 import pathlib from string import Template TEMPLATE_PATH = pathlib.Pa

生成.eps文件方法 背景: 要写论文了,图像的分辨率是一大痛点 方法一: 两步生成.eps文件 用visio 制作图形,保存为pdf格式: 直接用adobe acrobat 打开pdf,然后保存为.eps 格式即可. 方法二: 参考:Save A Matplotlib Plot As A Vector 可以用python直接生成.eps文件 plt.savefig("./plteps.eps", format='eps', dpi=1000) 有网友说,需要安装 Ghostscrip

一.csv文件定义 逗号分隔值(comma-separated values, csv,有时页称字符分隔值,因为分分隔字符页可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本) 说明:可被常见制表工具,如excel进行读取   二.python中生成csv文件 python提供了内建库-csv,可直接通过该库操作csv文件 案例如下 import csv with open('eggs.csv','w',newline='') as csvfile: writer = csv.write

caffe在训练的时候,需要一些参数设置,我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面,如下: base_lr: 0.001 display: 782 gamma: 0.1 lr_policy: “step” max_iter: 78200 momentum: 0.9 snapshot: 7820 snapshot_prefix: “snapshot” solver_mode: GPU solver_type: SGD stepsize: 26067 test_inte

最近在用python自动生成c++的类.因为这些类会根据需求不同产生不同的类,所以需要用python自动生成.由于会产生大量的类,而且这些类是变化的.所以如果是在某个.h中要用include来加载这些类,会累死人的.所以用python来生成这些类的头文件引用和类的类名声明 先看例子,再聊python的读写文件的代码 在聊聊我的python代码 ------------------------> 好吧.上面的图就是面临的需求 下面来聊聊从网上找的读写文件的python代码吧.csdn的一个博主写的

记录一下,如何实现的,代码如下: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 # 打开文件 import xlwt import re import sys bookfile = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') table = bookfile.add_sheet('data',cell_overwrite_ok=True) table_head = ['日志路径', '触发条件','级别','内容'] for i in range(

python中一般使用 xlwt (excel write)来生成Excel文件(可以控制单元格格式),用 xlrd 来读取Excel文件,用xlrd读取excel是不能对其进行操作的. 1.xlrd.open_workbook()方法返回xlrd.Book类型,是只读的,不能对其进行操作. 2.xlwt.Workbook()返回的xlwt.Workbook类型的save(filepath)方法可以保存excel文件. 下面展示一下在flask项目中生成excel文件 代码Demo: from

安装成功之后,再修改设置.让Cython可以找到vcarsall.bat.此处有两种方案.(我采用方案1,亲测可用.方案2未测试,看似可用.) 方案1:修改Python安装目录的文件设置 windows平台使用Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7编译python扩展 安装Cython 可以使用pip命令安装Cython. pip install cython 处理vcvarsall.bat 若不处理,可能会出现“Unable to find v

Python的脚本文件是开源的,量化策略的安全性没有保障.因此需要保护源码.那么要对Python代码进行混淆.加密保护. 混淆代码,我准备使用pyminifier.而加密处理,就比较麻烦. Python有py.pyc.pyw.pyo.pyd等文件格式. 其中,pyc是二进制文件.但很容易被反编译. pyw也不行,只是隐藏命令行界面而已,可以作为入口脚本. pyo和pyc差不多,也容易被反编译. 最后剩下pyd格式.pyd格式是D语言(C/C++综合进化版本)生成的二进制文件,实际也会是dll文件

Python生成pyc文件 pyc文件是py文件编译后生成的字节码文件(byte code).pyc文件经过python解释器最终会生成机器码运行.所以pyc文件是可以跨平台部署的,类似Java的.class文件.一般py文件改变后,都会重新生成pyc文件. 为什么要手动提前生成pyc文件呢,主要是不想把源代码暴露出来. 生成单个pyc文件 对于py文件,可以执行下面命令来生成pyc文件. python -m foo.py 另外一种方式是通过代码来生成pyc文件. import py_compi

在Python中解析XML文件也有Dom和Sax两种方式,这里先介绍如何是使用Dom解析XML,这一篇文章是Dom生成XML文件,下一篇文章再继续介绍Dom解析XML文件. 在生成XML文件中,我们主要使用下面的方法来完成. 主要方法 1.生成XML节点(node) createElement("node_name") 2.给节点添加属性值(Attribute) node.setAttribute("att_name", "arr_value")

http://www.ourunix.org/post/327.html 在python中解析XML文件也有Dom和Sax两种方式,这里先介绍如何是使用Dom解析XML,这一篇文章是Dom生成XML文件,下一篇文章再继续介绍Dom解析XML文件. 在生成XML文件中,我们主要使用下面的方法来完成. 主要方法 1.生成XML节点(node) Python代码 createElement("node_name") 2.给节点添加属性值(Attribute) Python代码 node.se

Python 使用cx_freeze 生成exe文件   在python中比较常用的python转exe方法有三种,分别是cx_freeze,py2exe,PyInstaller.py2exe恐怕是三者里面知名度最高的一个,但是同时相对来说它的打包质量恐怕也是最差的一个.pyinstaller打包很好,但是操作工序较为复杂.so个人还是推荐cx_freeze,本次所用的是4.3 32bit. 首先:cx_freeze下载地址:http://sourceforge.net/projects/cx-

python执行py文件的流程 当我们执行一个py文件的时候,直接python xx.py即可,那么这个流程是怎么样的呢.先说明一下,python执行代码实际上是先打开文件然后执行里面的代码,所以文件的扩展名不一定是py的形式,txt形式也是依旧可以成功执行,只要文件里面的代码是符合python规范的.下面我们来看看python是怎么执行py文件的. 先将文件里面的内容读取出来,scanner对其进行扫描,切分成一个个的token parser对token进行解析,建立抽象语法树(AST,abs

python 默认并不包含 PyInstaller 模块,因此需要自行安装 PyInstaller 模块. 安装 PyInstaller 模块与安装其他 Python 模块一样,使用 pip 命令安装即可.在命令行输入如下命令: pip install pyinstaller 强烈建议使用 pip 在线安装的方式来安装 PyInstaller 模块,不要使用离线包的方式来安装,因为 PyInstaller 模块还依赖其他模块,pip 在安装 PyInstaller 模块时会先安装它的依赖模块.

caffe在训练的时候,需要一些参数设置,我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面 有一些参数需要计算的,也不是乱设置. 假设我们有50000个训练样本,batch_size为64,即每批次处理64个样本,那么需要迭代50000/64=782次才处理完一次全部的样本.我们把处理完一次所有的样本,称之为一代,即epoch.所以,这里的test_interval设置为782,即处理完一次所有的训练数据后,才去进行测试.如果我们想训练100代,则需要设置max_iter为