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Python解析命令行参数 - argparse

完成参数解析一般用到getopt, optparse和argparse，其中argparse是Python3.2新推出的命令行参数解析模块 argparse特性支持可选参数支持子命令支持重复参数个数统计...更加友好的使用提示整体使用样例（看注释） import argparse from datetime import datetime parser = argparse.ArgumentParser...parser.add_argument("host", help="database host") # 可选参数（`--`前缀） parser.add_argument("--database", help="database name...("--end", help="数据对账区间的结束时间（不含）", default=None, type=valid_datetime) args = parser.parse_args() print...-help show this help message and exit 可选参数数（--前缀） parser.add_argument("--database", help="database name

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Python argparse

argparse特性支持可选参数支持子命令支持重复参数个数统计更加友好的使用提示整体使用样例（看注释） import argparse from datetime import datetime...parser.add_argument("host", help="database host") # 可选参数（`--`前缀） parser.add_argument("--database", help="database name...("--end", help="数据对账区间的结束时间（不含）", default=None, type=valid_datetime) args = parser.parse_args() print...(args.host) print(args) 必填参数 parser.add_argument("host", help="database host") print(args) 使用效果 python...-help show this help message and exit 可选参数数（--前缀） parser.add_argument("--database", help="database name

3262 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

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使用Scrapy从HTML标签中提取数据

元信息用于两个目的：为了使parse方法知道来自触发请求的页面的数据：页面的URL资源网址（from_url）和链接的文本（from_text）为了计算parse方法中的递归层次，来限制爬虫的最大深度...def parse(self, response): # 设置首页的默认元信息 from_url = '' from_text = '' depth = 0; #...self.valid_url.append({'url': response.url, 'from': from_url...[xwnwttqhtv.png] import re from urllib.parse import urlparse import scrapy from scrapy import signals...self.valid_url.append({'url': response.url, 'from':

11.7K2 0

Django基础之（十）DRF

DRF基础之二简介官方文档 Requirements REST framework requires the following: Python (2.7, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7)...serializers.CharField() email = serializers.EmailField() 数据库同步&生成数据 (venv3) [vagrant@localhost devops]$ python3...manage.py makemigrations (venv3) [vagrant@localhost devops]$ python3 manage.py migrate (venv3) [vagrant...@localhost devops]$ python3 manage.py shell In [1]: from idc.models import Idc...content_type="application/json") elif request.method == "POST": content = JSONParser().parse

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Tensorflow2.0

# 安装python3 sudo apt-get install python # 安装python3 sudo apt-get install software-properties-common...__name__,module....__name__,module....= keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255) valid_generator = valid_datagen.flow_from_directory...= keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255) valid_generator = valid_datagen.flow_from_dataframe

1.8K2 0

自签证书的生成与应用举例

([ x509.NameAttribute(NameOID.COUNTRY_NAME, "CN"), x509.NameAttribute(NameOID.ORGANIZATION_NAME...构建证书 builder = ( x509.CertificateBuilder() .subject_name(subject) .issuer_name..."issuer": cert.issuer.rfc4514_string(), "serial_number": cert.serial_number, "valid_from...: cert_parse_result["validation_errors"].append("证书尚未生效") cert_parse_result["basic_valid...["basic_valid"] = False return cert_parse_result, Certificate() else: return cert_parse_result

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基于opencv实现模块化图像处理管道

".jpg", ".png")): self.src = src self.valid_exts = valid_exts super(LoadImages...我们可以将整个管道包含在以下main函数中： import os from pipeline.load_images import LoadImages from pipeline.cascade_detect_faces...import CascadeDetectFaces from pipeline.save_faces import SaveFaces from pipeline.save_summary import...SaveSummary from pipeline.display_summary import DisplaySummary def parse_args(): import argparse...save_summary.write() if __name__ == '__main__': args = parse_args() main(args) 其中，单个步骤的逻辑是分离的

7933 0

绘制PR曲线

/usr/bin/env python import os, sys, argparse import numpy as np import _pickle as cPickle from voc_eval_py3...import voc_eval import matplotlib.pyplot as plt def do_python_eval(label_path, valid_file, classes,...). valid_file # valid命令生成的txt文件，在result/目录下。...as ET import os import _pickle as cPickle import numpy as np import cv2 def parse_rec(label_path, label_name...in label_file: recs[label_name] = parse_rec(label_path, label_name) with open(cachefile

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tf.data读取tf.record文件并与tf.keras结合使用

import sklearn import pandas as pd import os import sys import time import tensorflow as tf from.../generate_csv" print(os.listdir(source_dir)) def get_filename_by_prefix(source_dir, prefix_name): ...source_dir) results = [] for filename in all_files: if filename.startswith(prefix_name...= csv_dataset_to_tfrecords( valid_basename,valid_set,n_shards,valid_step_per_shard,None) test_tfrecord_filenames...= csv_dataset_to_tfrecords( valid_basename,valid_set,n_shards,valid_step_per_shard,compression_type

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DRF Swagger自定义的action文档参数实现

下面我们对一个接口进行改造，改造前 form Python from django import forms class RegisterForm(forms.Form): name =...forms.CharField(label="name", required=True) API VIEW Python @api_view(["GET", "POST"]) def register(...RegisterForm(request.GET) else: form = RegisterForm(request.data) if not form.is_valid...Python # -*- coding: utf-8 -*- import six, yaml if six.PY3: from urllib.parse import urljoin else...: from urlparse import urljoin from rest_framework.compat import coreapi from rest_framework.schemas

4K3 0

使用my2sql提取binlog里的数据

Valid values range from 1 to 30000, default 10 (default 10) -databases string only parse these databases...-do-not-add-prifixDb Prefix table name witch database name in sql,ex: insert into db1.tb1 (x1, x1)...Valid values range from 0 to 3600, default 1 (default 1) -mode string valid options are: repl,file...Valid values range from 1 to 600, default 30 (default 30) -server-id uint this program replicates from...options are: insert,update,delete. only parse these types of sql, comma seperated, valid types are:

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CVE-2020-8813：Cacti v1.2.8 中经过身份验证的RCE漏洞分析

} $valid = validate_is_regex($_REQUEST[$name]); if ($valid ===...漏洞利用代码为了实现整个漏洞利用的自动化过程，我编写了一个Python脚本来利用该漏洞： #!...bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import quote warnings.filterwarnings("ignore", category.../usr/bin/python3 # Exploit Title: Cacti v1.2.8 Unauthenticated Remote Code Execution # Date: 03...bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import quote warnings.filterwarnings("ignore", category

1.9K0 0

python实现hive自动化测试

/usr/bin/python #coding:utf-8 #by cvv54 import sys import os import re try: import xml.etree.cElementTree... as ET except ImportError: import xml.etree.ElementTree as ET try: tree = ET.parse("/home/test...ET.fromstring(country_string) root = tree.getroot() except Exception,e: print "Error:cannot parse...> name="SHOW TABLES"> REVOKE ALL ON SERVER server1 FROM ROLE test_role... name="SHOW TABLES"> REVOKE ALL ON SERVER server1 FROM

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Feature Engineering 特征工程 1. Baseline Model

读取数据预测任务：用户是否会下载APP，当其点击广告以后数据集：ks-projects-201801.csv 读取数据，指定两个特征'deadline','launched'，parse_dates...解析为时间 ks = pd.read_csv('ks-projects-201801.csv',parse_dates=['deadline','launched']) ?...failed 197719 live 2799 successful 133956 suspended 1846 undefined 3562 Name...转换文字特征category, currency, country为数字 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cat_features = [...预测对测试集进行预测 from sklearn import metrics ypred = bst.predict(test[feature_cols]) score = metrics.roc_auc_score

5773 0

Django-REST:002-API接口序列化

执行命令进入shell交互窗口 python manage.py shell (1) 在交互窗口中导入我们需要的模块 from snippet.models import Snippet from snippet.serializers...import JSONPerser (2) 添加数据到数据库 >>> snippet = Snippet(code='name = "jerry"') >>> snippet.save() >>>...(snippet)** >>> **serializer2.data** {'id': 3, 'title': '', 'code': 'name = "jerry"', 'linenos': False...) >>> data = JSONParser().parse(stream) >>> >>> serializer = SnippetSerializer(data=data) >>> serializer.is_valid...(request) # 序列化操作 serializers = SnippetSerializer(data=data) # 验证有效性并存储 if serializers.is_valid

1.7K2 0

cifar10数据集模型搭建与训练

__name__, module..../cifar10/test' def parse_csv_file(filepath, folder): """Parses csv files into (filename(path), label...(train_lables_file, train_folder) test_csv_info = parse_csv_file(test_csv_file, test_folder) import pprint...= keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( rescale = 1./255) valid_generator = valid_datagen.flow_from_dataframe...test_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( rescale = 1./255) test_generator = valid_datagen.flow_from_dataframe

1410 0

高效采集不求人：基于Selenium的代理IP池构建指南

, 'pre').text proxy_data = json.loads(page_content) return self.parse_proxy_data...except Exception as e: print(f"获取代理失败: {e}") return [] def parse_proxy_data...']: valid_proxies.append(result) return valid_proxies2.4 IP池存储模块（使用...python:3.9-slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt .RUN pip install -r requirements.txtCOPY . .# 安装...chromedriver_linux64.zip \ && unzip /tmp/chromedriver.zip -d /usr/bin/ \ && rm /tmp/chromedriver.zipCMD ["python

3301 0

如何在langchain中对大模型的输出进行格式化

__name__}....这个类使用了Python的ABC模块，表明它是一个抽象基类（Abstract Base Class），不能被直接实例化，而是需要子类继承并实现抽象方法。..._valid_values)}" parse方法接收一个字符串 response，尝试将其解析为枚举类型的一个成员。...(name="age", description="学生的年龄") ] output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas...总结虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。

3.7K1 0

Flask 学习-45.Flask-RESTX 自定义参数校验和自定义错误内容 error_msg 使用

add_argument 参数 class Argument(object): """ :param name: Either a name or a list of option strings...:param dest: The name of the attribute to be added to the object returned by :meth:`~reqparse.RequestParser.parse_args...Valid options are "store" and "append"....Defaults to :class:`unicode` in python2 and :class:`str` in python3....type: 可以使用python自带的一些数据类型(如str或者int)，也可以自定义类型 2022年第 12期《python接口web自动化+测试开发》课程，9月17号开学!

1.6K4 0

如何在langchain中对大模型的输出进行格式化

__name__}....这个类使用了Python的ABC模块，表明它是一个抽象基类（Abstract Base Class），不能被直接实例化，而是需要子类继承并实现抽象方法。..._valid_values)}"parse方法接收一个字符串 response，尝试将其解析为枚举类型的一个成员。...="name", description="学生的姓名"), ResponseSchema(name="age", description="学生的年龄")]output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas...总结虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。

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Python解析命令行参数 - argparse

Python argparse

使用Scrapy从HTML标签中提取数据

Django基础之（十）DRF

Tensorflow2.0

自签证书的生成与应用举例

基于opencv实现模块化图像处理管道

绘制PR曲线

tf.data读取tf.record文件并与tf.keras结合使用

DRF Swagger自定义的action文档参数实现

使用my2sql提取binlog里的数据

CVE-2020-8813：Cacti v1.2.8 中经过身份验证的RCE漏洞分析

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Feature Engineering 特征工程 1. Baseline Model

Django-REST:002-API接口序列化

cifar10数据集模型搭建与训练

高效采集不求人：基于Selenium的代理IP池构建指南

如何在langchain中对大模型的输出进行格式化

Flask 学习-45.Flask-RESTX 自定义参数校验和自定义错误内容 error_msg 使用

如何在langchain中对大模型的输出进行格式化

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