前言 引用本地py文件出现红色波浪线,如下图: 原因 经过查询得知,vscode中的python插件默认使用的是pylint来做代码检查,因此需要对pylint做一些配置 解决方案 在setting.json中配置 "python.linting.enabled": false 然后就正常了

Python调用7zip命令实现文件批量解压 1.输入压缩文件所在的路径 2.可以在代码中修改解压到的文件路径和所需要解压的类型,列入,解压文件夹下面所有的mp4格式的文件 3.cmd 指的就是Python调用dos命令 ,紧跟着的x -r这些全是参考7zip使用书册,及抽取文件夹下所有的以mp4结尾的文件,把文件放入e盘,测试解压文件夹下的new文件夹 # 调用7z命令批量解压文件 import os folder_name = input("请输入文件夹:") os.chdir(f

同一文件夹下的调用 1.调用函数 A.py文件如下:def add(x,y):    print('和为:%d'%(x+y)) 在B.py文件中调用A.py的add函数如下: import AA.add(1,2)或from A import addadd(1,2) 2.调用类 A.py文件如下:class A:    def __init__(self,xx,yy):        self.x=xx        self.y=yy    def add(self):        print

前言 出于一些原因,国际关系等等,最近想把开发工具切换到一些免费开源的工具上面,先尝试了在vscode上搭建python环境,总体还是很简单的, 网上教程很多,vscode本身的插件也很丰富,可惜了国内没有一个好用的工具. 配置vscode过程中遇到一个很久解决不了的坑,就是在python中引用本地python文件,哪怕是在同一包下,依然会出现红色波浪线,不影响程序 运行,但是看起来很不爽. 网上查阅得知是vscode上的python插件自带的代码检查器pylint的问题,于是尝试对pylint

1.通过C语言编写一个简单max函数,生成一个max.so链接库 /* * # -shared 为链接库 让编译器知道是要编译一个共享库 * # -fPIC(Position Independent Code) 编译生成代码与位置无关 */ int max(int a,int b) { return a>b?a:b; } /* * gcc -Wall -g -fPIC -c max.c -o max.o * gcc -shared max.o -o max.so * -g -Wall 供调试使用

程序结构如下: – src |-- mod1.py |-- lib | |-- mod2.py |-- sub | |-- test.py 具体代码如下: 在test.py里调用mod1 mod2 import sys sys.path.append("..") import mod1 import mod2.mod2

假设 Anaconda 和 VSCode 都安装好了. 安装插件 VSCode 自带的 python 高亮不是很好,这里我们用 One Dark Pro 插件, 以及安装 Python 插件. 设定 Anaconda 的环境 Anaconda 安装好了已可以正常使用,但我们这里生成自己的环境.在开始菜单中,点击 Anaconda3 中的 Anaconda Prompt 菜单,打开终端,此时命令提示符为 (base) C:\User\用户名>, 输入下面命令. conda create -n en

/***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int foo(int a, int b) { printf("you input %d and %d\n", a, b); return a+b; } Python调用动态库的文件:pycall.py import ctypes ll = ctypes.cdll.LoadLibrary

总结(非原创) Python调用C库比较简单,不经过任何封装打包成so,再使用python的ctypes调用即可. 1. C语言文件:pycall.c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int foo(int a, int b) { printf("you input %d and %d\n",a,b); return a+b; } 2. gcc编译成动态库libpycall.so: gcc -o libpycall.

需求: 运营有若干批次的视频.有上千个,视频文件,有mp4格式的,有ts格式的 现在有需要去掉视频文件片头和片尾的批量操作需求. 比如 文件夹A下面的视频去掉片尾10秒 文件夹B下面的视频去掉片头6秒,去掉片尾60秒 文件夹C下面的视频去掉片头15秒 而每个文件夹下面视频存在时间长度不一样的情况 而且一个周末必须搞定(MMP,周五下班时找我求助) 嗯~~ 开始我的研究 首先想到的是网上搜索视频处理模块 网上搜到的大多都是ffmpeg工具.就准备从它切入 网上搜索了解了大概的用法之后,下下载下来测

在同一个文件夹下 调用函数 source.py文件: def func(): pass new.py文件: import source # 或者 from source import func 调用类 Student.py文件: class Student: def __init__(self, name, age, sex): self name = name self age = age self sex =sex def learn(self): print("学生学习!") h

划重点: 其中dataset_path = ''表示在Python工作文件夹 dataset_path = '..'表示在Python工作文件夹的上级文件夹 dataset_path = '某某文件夹/'表示在Python工作文件夹的某个下级文件夹   Python 数据集的相对路径/选择上级文件夹   选取相对路径关键在于两行代码 import os dataset_path = '' datafile2 = os.path.join(dataset_path, '跨境审核辅助表.xls')

方法一:通过最原始的操作文件的方式 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 通过操作文件形式动态生成ansible的hosts文件 """ import sys class Inventory: def __init__(self): # ansible的hosts文件路径 self._hostsfile = "./aaa" self._data = self._ge

1.新建fun.c文件和fun.h文件 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int fac(int n) { if(n < 2) return 1; return n * fac(n-1); } char *reverse(char *s) { char t, *p = s,*q=(s+(strlen(s)-1)); while(s && (p<q)){ t =

Python 调用JS文件中的函数 1.安装PyExecJS第三方库 2.导入库:import execjs 3.调用JS文件中的方法 Passwd = execjs.compile(open(r"web.js").read().decode("utf-8")).call('loginHandle','steam') 语句解析,open后跟所执行的js文件位置,call后第一个单引号引起来的为所执行的js文件的某个function,第二个单引号是前面函数的参数这里为

前言 使用python 调用Fanuc的动态链路库.so 文件读取数据 环境要求 环境 需求 ubuntu16.04 32位 python3.5 32位 配置 把so文件添加到默认路径 ln -s /path/xxx.so /usr/lib (path = 存放so文件的绝对路径) 编译so文件 g++ -o libtest.so -rdynamic -shared -fPIC -ldl 静态 gcc -o libtest.so -rdynamic -shared -fPIC -ldl 动态 报

1.函数直接写在页面相当于是你本页调用,所以理所应当可以调用 2.js单独文件不能调用是因为你没有引用js文件,如果引用了的话,也是可以调用的. 引用方式,你可以直接拖拽(我一般都是拖拽,因为路径准确),也可以自己写,引用脚本:<script src="Scripts/JScript.js" type="text/javascript"></script> 3.还有就是,引用的js文件一定要在调用之前,否则就找不到函数了,会报错或undefi

一般思路 Python中内置ctypes库,需调用c编译成的.so文件来实现函数调用. 假设我们所需调用的c文件名为test.c,文件里有我们需要的函数func(x,y). 将.c文件编译成 .so文件 gcc -fPIC -shared test.c -o test.so 运行后会看到有test.so文件生成. 在Python中导入C文件 在当前目录下打开Python import os from ctypes import * p = os.getcwd() + '/test.so' #表示

cnpm(node package manager)和webpack模块 npm是运行在node.js环境下的包管理工具,使用npm可以很快速的安装前端文件里需要依赖的那些项目文件,比如js.css文件等.首先需要通过npm命令在根目录创建一个packg.json配置文件,这个文件定义了你的项目所需要的各种模块,以及项目的名称.版本.许可证等元数据.以json格式配置项目所需的运行和开发环境.cnpm是npm的淘宝镜像,cnpm的指令与npm是完全一样的,把npm改为cnpm即可. 安装pack

前言 python 这门语言,凭借着其极高的易学易用易读性和丰富的扩展带来的学习友好性和项目友好性,近年来迅速成为了越来越多的人们的首选.然而一旦拿python与传统的编程语言(C/C++)如来比较的话,人们往往会想到效率问题.本文不打算探讨语言之间的比较,然而python实际使用时确实会有能用更底层的C/C++更好的情况,因此本系列旨在介绍几种相对常见的 python环境下调用C/C++ 的方法.(挖坑:CTYPES,SWIG,BOOST.PYTHON,CYTHON) 阅读这篇文章需要什么?