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【Python小脚本】基于装饰器的方法日志脚本

博文内容包括两部分： Python闭包&装饰器，装饰器设计模式简述 基于Python装饰器的函数日志模块实现： 日志提供函数执行时间，入参,函数业务信息的采集 日志位置支持函数前，函数最终，函数异常时，...我们只能通过返回值的方式来处理 在一些解释型的语言中，比如JS，Python等,我们可以通过函数嵌套的方式，可以获取函数内部的一些变量信息。...，当然python也可以实现基于类的装饰器 装饰器的功能特点: 不修改已有函数的源代码 不修改已有函数的调用方式 给已有函数增加额外的功能 闭包函数有且只有一个参数，必须是函数类型，这样定义的函数才是装饰器...装饰器 Python装饰器的语法糖 Python给提供了一个装饰函数更加简单的写法，语法糖的书写格式是: @装饰器名字，通过语法糖的方式也可以完成对已有函数的装饰. def check(fn):...具体的脚本 基于装饰器函数日志脚本 讲了这么多，我们来看看，如何在用装饰器实现函数的日志 这里需要注意一下@functools.wraps(func)这个装饰器,一般函数被装饰器装饰完之后，被装饰的函数的名字会变成装饰器函数

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    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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    Python 标准类库-并发执行之multiprocessing-基于进程的并行

    实践环境 Python3.6 介绍 multiprocessing是一个支持使用类似于线程模块的API派生进程的包。该包同时提供本地和远程并发，通过使用子进程而不是线程，有效地避开了全局解释器锁。...这方面的一个主要例子是Pool对象，它提供了一种方便的方法，可以在多个输入值的情况下，为进程之间分配输入数据（数据并行），实现并行执行函数。...当进程第一次将项目放入队列时，会启动一个feeder线程，该线程将对象从缓冲区传输到管道中。来自标准库的queue模块的常见queue.Empty和queue.Full异常被引发以发出超时信号。...类似threading.current_thread() multiprocessing.get_all_start_methods() 返回支持的启动方法的列表，其中第一个是默认方法。...考虑到阻塞问题，apply_async()更适合并行执行工作。此外，func只在池的一个工作进程中执行。

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    人生苦短：运行你的第一个 Python 脚本

    我会假设你已经安装了一个有效的Python解释器，已经准备运行你的第一个Python脚本。 我们可以在解释器中实现如下操作： 1 读取命令。 2 评估并执行命令。 3 打印输出。...Python脚本是一组可重用的代码，它本质上是一个Python程序 - 一系列Python指令 - 包含在一个文件中。 你可以通过为解释器指定脚本文件的名称来运行该程序。...下面是时候创建我们的第一个脚本文件了。 在系统上，打开你喜欢的文本编辑器，创建一个名为hello.py的新文件，并添加以下代码： print("Hello, World!")...启动终端并到保存脚本文件的所目录，现在就可以将文件名告诉Python解释器的命令行参数来执行该脚本： python hello.py ?...运行Python脚本 经过我们测试，还有一个有趣的事儿是Python脚本文件可以不需要扩展名，Python解释器都能把脚本运行起来。

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...相当于保留第一行，把其余重复行删除。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv

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    Python基于Excel多列数据绘制动态长度的折线图

    本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。   首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。   ...其中，第一列是一个表示时间、循环增长的列，其数值从2023001开始，到2023365结束，然后会继续再从2023001开始，以此类推；并且每一个循环中，有些日期可能会缺失，即并不是每天都有数据的。   ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，也就是处于指定行数内的数据；time就是第一列数据，也就是一个循环内的时间序列，time_x则用于显示图片的x轴刻度——之所以需要这个，是因为我这里希望用字符的形式来表示图片中x轴的刻度（如果用数字的话

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    Python基于Excel多列长度不定的数据怎么绘制折线图？

    本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。  首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。  ...其中，第一列是一个表示时间、循环增长的列，其数值从2023001开始，到2023365结束，然后会继续再从2023001开始，以此类推；并且每一个循环中，有些日期可能会缺失，即并不是每天都有数据的。  ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，也就是处于指定行数内的数据；time就是第一列数据，也就是一个循环内的时间序列，time_x则用于显示图片的x轴刻度——之所以需要这个，是因为我这里希望用字符的形式来表示图片中x轴的刻度（如果用数字的话

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    如何基于Python实现MySQL查询的API设计,附上完整脚本

    我们在平时的工作中不可避免会有连接到数据库的操作，通常来说我们会使用基于Shell的方式，或者基于数据库驱动的连接方式，比如JDBC,ODBC,PyMySQL,MySQLdb等。...如果使用数据库启动，基于Python的模式就是一种很不错的选择，我们可以开发一个Python脚本，然后把这个Python脚本使用RESTful API的模式包装起来，这样对外的服务就是API而不是单一的脚本...大概的设计方式如下： ? 我们因为版本的选型在这里使用的是基于MySQLdb的实现方式，我们来逐个分析一下。...， 2）基于Python驱动的输出时间类型是映射datetime,对于前端处理来说也不够友好，所以我们要一并处理。...：sql_text=sys.argv[3]db_port=sys.argv[1]db_name=sys.argv[2] 为了封装为一个API，逻辑的部分实现有以下几个要点： 1）调用Python脚本，

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    Python用selenium实现模拟登录，各种抢票脚本的第一步

    Cookie实现免登陆 time 做延时操作 os 创建文件，判断文件是否存在 第三方库 selenium >>> pip install selenium==3.4.1 开发环境 版 本：anaconda（python3.8.8...） 编辑器：pycharm 先导入所需模块 from selenium import webdriver # 操作谷歌浏览器 需要额外安装的 并且现在安装这个模块得指定版本 3.4 from time...import sleep import pickle # 保存和读取cookie实现免登录的工具 import os # 操作文件的模块 定义变量 # 大麦网主页 damai_url = 'https...# {0: 模拟登陆, 1: 免登录} self.driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe') 登陆网站的时候要用的方法...没有登陆的情况下 第一次登陆的时候，会帮助我记录我们的登陆信息 登陆成功之后 cookie会发生变化 def set_cookies(self): self.driver.get(damai_url

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    基于文心大模型套件ERNIEKit实现文本匹配算法，模块化方便应用落地

    /applications/tasks/text_matching/data/dict/vocab.txt ：词表分为两列，第一列为词，第二列为id（从0开始），列与列之间用**\t进行分隔。...[UNK] 15661.1.2 ERNIE模型数训练集Pairwise训练集：数据分为三列，列与列之间用\t分割，以query和文章标题匹配任务为例，第一列为query，第二列为正例标题pos_titile...给姓全的男生起外号测试集/验证集Pairwise训练集：数据分为三列，列与列之间用\t分割，以query和文章标题匹配任务为例，第一列为query，第二列为正例标题pos_titile，第三列为负例标题...下面的第一行输出的是”64bit”，第二行输出的是”x86_64”、”x64”或”AMD64”即可：CPU机器的安装请参考1，完成Paddle和Python3的安装即可GPU机器的安装使用GPU机器时，...=1#设置python#alias python= your python path#alias pip= your pip path注意：如果需要多卡并行训练，需要先下载NCCL，下载地址：http:

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    如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列？

    大家好，我是Python进阶者。...一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【麦当】的粉丝问了一个关于Python如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...new2=[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2] new3=[3,3,3,3,3,4,4,4,4,4] # 下面这行会直接把第一列数据替换 df[0]=new1 # 在最后面添加一列 df["新...=col_names,fill_value=0) print(df3) # 在最前面插入一列，方法二 df3.insert(0,'新列2',new3) print(df3) 【瑜亮】老师在手机上编程的...这篇文章基于粉丝提问，针对如何把一个python列表(有很多个元素)变成一个excel表格的第一列的问题，给出了具体说明和演示，文中给了两个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题。

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    Python+Selenium基础篇之5-第一个完整的自动化测试脚本

    分类专栏： Python+Selenium自动化测试从零到框架设计系列 作者 | Anthony_tester，300w+访问量博主，Oracle测试开发工程师。...表达式后，我们可以开始写自己的第一个真正意义上的webui 自动化测试脚本，就相当于，你在学习Python,如何在控制台打印Hello,Python！...在写自动化脚本之前，需要明确手动脚本的步骤，然后去拆分到具体没一个步骤做什么，考虑好了之后，才开始动手去写脚本。...总结：自动化测试最难的在于如何去写断言，如何判断测试结果是否通过。 建议：以上代码包括以后文章中脚本举例，你还是最好去一行一行抄写，不要直接复制、黏贴到你记事本中。...因为，你在书写脚本过程，肯定会犯一些语法和输入错误，在调试脚本过程，通过观察报错信息，直到你解决问题，可以顺利执行脚本，你会得到和收获很多。

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    怎么使用python写一个最简单的扫描器（脱离脚本小子第一步）

    我们都知道，做网络安全，python是我们写工具最常用，也是最好用的一个工具。...我们平时经常使用一些脚本去进行扫描，其实有的时候根据自己的需求去写一个工具才是效率最高的，今天我就带大家详细解剖一下基础扫描代码这一块，仔细学习的你一定有所收获。...tcp全开放端口扫描和半开放扫描 tcp扫描我们最常用在什么呢，那就是对于目标端口的扫描，也是最重要的一个目标信息搜集，在python中实现这一点，我们只需要不到二十行代码。...== '__main__': main() 代码并不多，去掉选择库和一些固定格式，也就是十二三行 区别就是判断完之后我们不发一个ack过去了，flags改为R发送过去就好了 总结来说步骤如下 1、第一步我们需要发送一个...syn的请求包 2、第二步我们需要判断返回的数据包是否是空信息，是则判断关闭，不是则继续下一步 3、第三步判断我们收到的flags信息头是不是0x12，是的话我们就返回一个ack包，不是的话判断关闭，半开放扫描就不返回一个

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    向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

    Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。...3、条件操作 也将矢量化用于条件操作，比如基于列a中的条件创建一个新的列D: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame...清晰度:与显式循环的代码相比，代码通常更简洁，更容易阅读。 易用性:您可以使用一行代码将操作应用于整个行或列，降低了脚本的复杂性。...效率比较 比较一下使用NumPy和Python中传统的基于循环的方法执行元素加法所花费的时间。我们将使用timeit模块来度量这两个方法的执行时间。...并行性:一些向量化操作可以并行化，这意味着现代处理器可以同时执行多个操作。这种并行性进一步加快了计算速度。

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    python 多线程那些事

    好消息是，通过引入并发或并行性，我们可以大大加快此过程。 所有后续代码示例将仅显示新的且特定于那些示例的import语句。为了方便起见，所有这些Python脚本都可以在GitHub存储库中找到。...例如，IronPython（使用.NET框架的Python实现）没有GIL，而基于Java的Jython也没有。您可以在此处找到可用的Python实现列表。...使用它提供的map方法，我们会将URL列表传递给池，池将依次产生八个新进程，并使用每个进程并行下载图像。这是真正的并行性，但要付出代价。脚本的整个内存将复制到产生的每个子进程中。...RQ易于使用，并且很好地涵盖了简单的用例，但是如果需要更多高级选项，则可以使用其他Python 3队列解决方案（例如Celery）。...我们可以在单线程，单进程脚本中创建所有图像的缩略图版本，然后测试基于多处理的解决方案。 我们将使用Pillow库处理图像的大小调整。 这是我们的初始脚本。

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    玩转Pandas，让数据处理更easy系列6

    DataFrame是一个二维的结合数组和字典的结构，因此对行、列而言，通过标签这个字典的key，获取对应的行、列，而不同于Python, Numpy中只能通过位置找到对应行、列，因此Pandas是更强大的具备可插可删可按照键索引的工具库...，在数据集上实现分-应用-合的操作，达到整合和改变数据形状的目的。...03 Groupby:分-治-合 group by具体来说就是分为3步骤，分-治-合，具体来说： 分：基于一定标准，splitting数据成为不同组 治：将函数功能应用在每个独立的组上 合：收集结果到一个数据结构上...合地话就是映射为具体的某个数据结构。...如果我们想看下每组的第一行，可以调用 first()，可以看到是每个分组的第一个，last()显示每组的最后一个： agroup.first() ?

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