fileinput模块可以遍历文本文件的所有行.它的工作方式和readlines很类似,不同点在于,它不是将全部的行读到列表中而是创建了一个xreadlines对象.下面是fileinput模块中的常用函数input()#它会返回能够用于for循环遍历的对象.filename()#返回当前文件的名称lineno()#返回当前(累计)的行数filelineno()#返回当前文件的行数isfirstline()#检查当前行是否是文件的第一行复制代码代码如下:#
系统 2019-09-27 17:46:52 2086
1、函数实现#-*-coding:utf-8-*-deftail(filename,n=10):withopen(filename,"r")asf:lines=f.readlines()[-n:]return"".join(lines)2、测试文件poetry.txt为了方便验证，每行之前加上行号数字1.虞美人・宜州见梅作2.3.宋代：黄庭坚4.5.天涯也有江南信。6.梅破知春近。7.夜阑风细得香迟。8.不道晓来开遍、向南枝。9.10.玉台弄粉花应妒。11
系统 2019-09-27 17:45:33 2086
importsubprocessoutput=Popen(["mycmd","myarg"],stdout=PIPE).communicate()[0]importsubprocessp=subprocess.Popen(['ls','-a'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)out,err=p.communicate()printout#workonUnix/Linuxonlyimportcom
系统 2019-09-27 17:45:26 2086
今天，在完成一个小的python习题，习题的主要内容是读取一个帮助模块，并保存到本地文件。知道是用pydoc进行模块的读取，但是在windows系统下，调用os模块之后，结果总是为空。核心语句：helpfile=os.popen('pydoc%s'%module).read()此语句在Linux下可以正常运行，结果正常。后来发现，在Windows下，该修改为：helpfile=os.popen('python-mpydoc%s'%module).read(
系统 2019-09-27 17:38:03 2086
项目地址：https://github.com/nhaarman/supertooltips我比较懒，懒得以后重新写了，所以直接copy了。用法：packagecom.haarman.supertooltips;importandroid.app.Activity;importandroid.os.Bundle;importandroid.os.Handler;importandroid.view.LayoutInflater;importandroid.
系统 2019-08-29 22:17:54 2086
有两个实Student和Course,他们之间的关系是多对多，在数据库上，为了满足3NF,会建立一个中间表Stu_Course来维护Student和Course之间的关系，在Hibernate中，则使用双向多对多来体现这种结构数据库脚本createtablestu(idvarchar(32)primarykey,namevarchar(32),cardidvarchar(32),ageint);createtablecourse(idvarchar(32)
系统 2019-08-12 09:30:38 2086
1.目的每天上班，工作需要，电脑上需要每天开机启动一些软件，下班时候，需要关掉一些软件。一个一个打开和关闭貌似是很繁琐的，于是乎，这个脚本产生了。2.环境系统环境：-win7-32位-python2.7.9你还需要安装pywin32。pipinstallpywin323.编写脚本启动应用程序脚本#coding=utf-8importwin32api#日报软件启动win32api.ShellExecute(0,'open',r'C:\ProgramFiles
系统 2019-09-27 17:53:58 2085
使用open函数，第一个参数为文件名，例如“C:\abc.txt”,这里要注意的是r“C:\abc.txt”。第二个参数为文件的操作方式，这里着重探讨写入，写入主要分为覆盖写入和追加写入。#覆盖写入例子：file=open(r'C:\abc.txt','w')file.write("abc")#写入字符串file.close#关闭文件#追加写入例子：file=open(r'C:\abc.txt','a')file.write("abc")#写入字符串fil
系统 2019-09-27 17:53:29 2085
说到流处理，Spark为我们提供了窗口函数，允许在滑动数据窗口上应用转换，常用场景如每五分钟商场人流密度、每分钟流量等等，接下来我们通过画图来了解SparkStreaming的窗口函数如何工作的，处理过程图如下所示：上图中绿色的小框框是一批一批的数据流，虚线框和实线框分别是前一个窗口和后一个窗口，从图中可以看出后一个窗口在前一个窗口基础上移动了两个批次的数据流，而我们真正通过算子操作的数据其实就是窗口内所有的数据流。在代码实现前了解下窗口操作常用的函数有：
系统 2019-09-27 17:52:34 2085
我们首先来看下python的全部代码，大家可以直接复制后测试：#-*-encoding:utf-8-*-importloggingimportwmiimportosimporttimefromConfigParserimportConfigParserimportsmtplibfromemail.mime.textimportMIMETextimportsocketfromdatetimeimportdatetimeimportreimportsysimp
系统 2019-09-27 17:52:12 2085
