import sys import os import re def usage(): print "[Usage]: python grep.py filename grepString." if len(sys.argv) != 3: usage() sys.exit(1) if os.path.isfile(sys.argv[1]): pass else: usage() sys.exit(2) f = open(sys.argv[1]) content = f.read() f

Python之协程(coroutine) 标签(空格分隔): Python进阶 coroutine和generator的区别 generator是数据的产生者.即它pull data 通过 iteration coroutine是数据的消费者.它push data into pipeline 通过 send generator的通常用法 generator的作用是可以作为data pipeline使用. 例如可以使用coroutine来做filter, 或者多路的broadcast. gener

1.subprocess介绍 官方推荐 subprocess模块,os.system(command) 这个废弃了 亲测 os.system 使用sed需要进行字符转义,非常麻烦 python3 subprocess模块使用 2.subprocess模块使用 官网说明文档  subprocess.call 和 subprocess.check_call执行命令,返回状态码.两者唯一的区别在于返回值.执行成功,都返回 0:执行失败,check_call 将raise出来CalledProcessE

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误打误撞进入这个行业,也算是缘分把,不到一年的时光里,剖析一下自己,别写了半天代码,学了一堆东西,不知道干嘛.反省一下. 1.目标与知识库 就目前在我看来,是想成为一名优秀的数据工程师,掌握全栈数据分析技术. 技术链: 爬虫  -python 数据清洗 -linux,shell,python,awk,grep,sed等 并发,并行 -linux,python多线程/多进程编程 大数据 -hadoop,scalar 算法 -机器学习库,tensor flow,sklearn 可视化 -django

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函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 面向过程的编程思想:流水线式的编程思想,在设计程序时,需要把整个流程设计出来 优点: 程序的体系结构更清晰 简化程序的复杂度 缺点: 可扩展性及其差,所以i一般应用于不需要经常变化的软件,如:Linux内核,httpd,git等软件 实例: 实现类似Linux下的如下命令功能: cat -rl '

https://docs.python.org/2/library/re.html re.match(pattern, string, flags=0)  尝试从字符串的起始位置匹配一个模式 re.search(pattern, string, flags=0)  扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配 re.sub(pattern, repl, string, max=0)  替换字符串中的匹配项   >>> import re >>> s='112.90.239.13

代码如下: # 编辑者:闫龙 def grep(FindWhat): f=open("a.txt","r",encoding="utf8")#以只读的方式打开a.txt文件 while True: try: fline = next(f).strip()#由于File类型本身就是一个迭代器,所以直接使用next对fline进行循环赋值 except StopIteration:#检测Stop告警,遇到迭代器循环结束后跳出循环 break if(f