UUID是什么: UUID: 通用唯一标识符 ( Universally Unique Identifier ),对于所有的UUID它可以保证在空间和时间上的唯一性,也称为GUID,全称为: UUID —— Universally Unique IDentifier  Python中称为 UUID GUID —— Globally Unique IDentifier     C#中称为 GUID 它是通过MAC地址. 时间戳. 命名空间. 随机数. 伪随机数来保证生成ID的唯一性,,有着固定的大

浅析python日志重复输出问题 问题起源: ​ 在学习了python的函数式编程后,又接触到了logging这样一个强大的日志模块.为了减少重复代码,应该不少同学和我一样便迫不及待的写了一个自己的日志函数,比如下面这样: import logging # 这里为了便于理解,简单的展示了一个输出到屏幕的日志函数 def my_log(): logger = logging.getLogger('mysql.log') ch = logging.StreamHandler() ch.setLeve

在实际生活中,经常会有文件重复的困扰,即同一个文件可能既在A目录中,又在B目录中,更可恶的是,即便是同一个文件,文件名可能还不一样.在文件较少的情况下,该类情况还比较容易处理,最不济就是one by one的人工比较——即便如此,也很难保证你的眼神足够犀利.倘若文件很多,这岂不是个impossible mission?最近在看<Python UNIX和Linux系统管理指南>,里面就有有关“数据比较”的内容,在其基础上,结合实际整理如下. 该脚本主要包括以下模块:diskwalk,chechs

这是Python cookbook的示例 1 def random_pick(some_list,probabilities): 2 x=random.uniform(0,1) 3 cumulative_probability=0.0 4 for item,item_probability in zip(some_list,probabilities): 5 cumulative_probability+=item_probability 6 if x < cumulative_probabil

​ 在学习了python的函数式编程后,又接触到了logging这样一个强大的日志模块.为了减少重复代码,应该不少同学和我一样便迫不及待的写了一个自己的日志函数,比如下面这样: # 这里为了便于理解,简单的展示了一个输出到屏幕的日志函数 def my_log(): logger = logging.getLogger('mysql.log') ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.ERROR) fmt = logging.Formatt

问题起源: ​ 在学习了python的函数式编程后,又接触到了logging这样一个强大的日志模块.为了减少重复代码,应该不少同学和我一样便迫不及待的写了一个自己的日志函数,比如下面这样: import logging # 这里为了便于理解,简单的展示了一个输出到屏幕的日志函数 def my_log(): logger = logging.getLogger('mysql.log') ch = logging.StreamHandler() ch.setLevel(logging.ERROR)

1. python 内置函数 set(可迭代对象) 返回无重复元素的集合.如在分类中,classification为类别数组 set(classification)为类别数 2.numpy np.unique(可迭代对象),返回有序的无重复元素的ndarray >>>print(np.unique(np.array([2,0,1,1,0,2]))) [0 1 2] >>>print(np.unique([1,2,2,4])) [1 2 4] 2019-04-10

啥也不说了,直接上源码 #! /usr/bin/env python #coding=utf-8 import os import md5 import time def getmd5( filename ): ''' 形参:文件名 返回:文件的MD5码 ''' file = open( filename, 'rb' ) file_content = file.read(1024*1024) file.close() m = md5.new( file_content ) return m.he

出处:https://www.cnblogs.com/huang-yc/p/9209096.html 问题起源: ​ 在学习了python的函数式编程后,又接触到了logging这样一个强大的日志模块.为了减少重复代码,应该不少同学和我一样便迫不及待的写了一个自己的日志函数,比如下面这样: import logging # 这里为了便于理解,简单的展示了一个输出到屏幕的日志函数 def my_log(): logger = logging.getLogger('mysql.log') ch =

leetcode初级算法 问题描述 给定一个整数数组,判断是否存在重复元素. 如果任何值在数组中出现至少两次,函数返回 true.如果数组中每个元素都不相同,则返回 false. 该问题表述非常简单 查看数组中是否有相同元素 解法一:(未通过-超出时间限制) 思路:利用list的内置函数count计算每一个元素的数量 如果出现大于1则return True  如果都等于1 return False class Solution: def containsDuplicate(self, nums)

在写爬虫的时候,难免会遇到报错,比如 4XX ,5XX,有些可能是网络的原因,或者一些其他的原因,这个时候我们希望程序去做第二次下载, 有一种很low的解决方案,比如是用  try  except try: ------- except: try: -------- except: try: ------ except: try: ------ except: try: ------ except: try: ------ except: ------ 有没有看起来更舒服的写法呢? 我们可以用递

问题描述 问题代码如下: def get_logger(logger_name): """得到日志对象""" logger = logging.getLogger(logger_name) logger.setLevel(logging.DEBUG) formatter = logging.Formatter('[ %(asctime)s ] - %(levelname)s - %(message)s') # 用于输出至文件 file_log_h

pip install retry 自动尝试5次,每次间隔2秒 from retry import retry @retry(tries=5, delay=2) def test(): print 1 a = 5/0 test() def retry(exceptions=Exception, tries=-1, delay=0, max_delay=None, backoff=1, jitter=0, logger=logging_logger): """Return a

import random import string n = 0; while n<10: str_source = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation str_list = random.sample(str_source,10) special=['/','\\','@','I','l','o','O'] if len(set(str_list) & set(special))==0: str_final

本博客转载于:http://www.cnblogs.com/huang-yc/p/9209096.html,写得真不错 浅析python日志重复输出问题 目录 问题起源: 问题解析 解决办法 1.改名换姓 2.及时清理(logger.handlers.clear) 3.用前判断 总结 浅析python日志重复输出问题 回到顶部 问题起源: ​ 在学习了python的函数式编程后,又接触到了logging这样一个强大的日志模块.为了减少重复代码,应该不少同学和我一样便迫不及待的写了一个自己的日志函

Python 以指定的概率选取元素 Problem You want to pick an item at random from a list, just about as random.choice does, but you need to pick the various items with different probabilities given in another list, rather than picking any item with equal probability

概述: UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字符串表示. 它可以保证时间和空间的唯一性,也称为GUID,全称为: UUID -- Universally Unique IDentifier Python 中叫 UUID GUID -- Globally Unique IDentifier C# 中叫 GUID 它通过MAC地址.时间戳.命名空间.随机数.伪随机数来保证生成ID的唯一性. UUID主要有五个算法,也就是五种方法来实现: 1.uuid1()--基于时间戳 由MAC地址

由 import uuid product[“SourceInfo"]["ProductID"] = uuid.uuid4().hex 引起的uuid 一.概述 uuid 128位全局唯一标识符,通常由32位字符串表示. 它可以保证时间和空间的唯一性,也成为GUID 1.uuid1--基于时间戳 2.uuid2--基于分布式环境DCE(python中没有这个函数) 3.uuid3--基于名字的MD5散列值 4.uuid4--基于随机数 有一定的重复概率 5.uuid5--基于

原文:http://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2011/10/10/2205200.html 资料: Python官方Doc:<20.15. uuid — UUID objects according to RFC 4122> UUID的算法介绍:<A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace> 概述: UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字符串表示. 它可以保证时间和空

一.hashlib md5和sha算法通过消息摘要算法生成定长的消息摘要,消息摘要算法是不可逆的.但同一段消息通过摘要算法后得到的值是一样的,可一通过比对消息摘要验证数据的完整性. sha算法比MD5算法安全,但所需的时间也稍长. 1.原始消息摘要 import hashlib # ######## md5 ######## hash = hashlib.md5() hash.update('admin') print hash.hexdigest() #21232f297a57a5a74389