网上有三种写法：第一种(所有非法字符都不转义):defsetFileTitle(self,title):fileName=re.sub('[\/:*?"<>|]','-',title)#去掉非法字符self.file=open(fileName+".txt","w+")\非法字符必须转义,否则\/被解释为/第二种(所有非法字符都转义):defvalidateTitle(title):rstr=r"[\/\\\:\*\?\"\<\>\|]"#'/\:*?"<
系统 2019-09-27 17:54:39 2174
1.python中re模块提供正则表达功能，用来检查一个字符串是否与某种模式匹配。2.常用的正则表达式符号首先需要导入re库importre*****************************************正则匹配\w:匹配字母数字及下划线\W:匹配非字母数字及下划线\s:匹配任意空白字符\S:匹配任意非空字符\n:匹配一个换行符\t：匹配一个制表符\d:匹配任意数字\D：匹配任意非数字\A:匹配字符串开始，同^\Z:匹配字符结尾，同$**
系统 2019-09-27 17:54:31 2174
Python中转义字符正则表达式使用反斜杠”\“来代表特殊形式或用作转义字符，这里跟Python的语法冲突，因此，Python用”\\\\“表示正则表达式中的”\“，因为正则表达式中如果要匹配”\“，需要用\来转义，变成”\\“，而Python语法中又需要对字符串中每一个\进行转义，所以就变成了”\\\\“。上面的写法是不是觉得很麻烦，为了使正则表达式具有更好的可读性，Python特别设计了原始字符串(rawstring)，需要提醒你的是，在写文件路径的时
系统 2019-09-27 17:53:42 2174
为了应付某些情况，需要做17份记录。虽然不很重要，但是17份完全雷同也不很好。大体看了一下，此记录大致分为四段。于是决定每段提供四种选项，每段四选一，拼凑成四段文字，存成一个文件。文件名就叫“XX记录+日期”。应急的随手创作，使用了“文件操作”和“生成随机数”的功能。比较简陋。后期扩展可以考虑搭配个数据库。复制代码代码如下:#-*-coding:cp936-*-importrandomtitle='XXX周例会\n会议时间:'timelist=['6月6日
系统 2019-09-27 17:53:26 2174
#/usr/bin/env/python#coding=utf-8importsys,re,time,osmaxdata=50000#单位KBmemfilename='/tmp/newnetcardtransdata.txt'netcard='/proc/net/dev'defcheckfile(filename):ifos.path.isfile(filename):passelse:f=open(filename,'w')f.write('0')f.c
系统 2019-09-27 17:52:13 2174
Python数据类型详解——字典引子已经学习了列表，现在有个需求——把公司每个员工的姓名、年龄、职务、工资存到列表里，你怎么存？staff_list=[["Kwan",21,"CEO",1000000],["小明",22,"人力",5000],["LL",21,"财务",7000],#[xxx,xx,xx,xxx]#[xxx,xx,xx,xxx]#[xxx,xx,xx,xxx]]以上面的形式存，没问题。不过你要查某一个人的工资的话，就得遍历这个列表了。fo
系统 2019-09-27 17:50:09 2174
在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图。作为一个刚入坑的小白，我在这篇博客记录了四种处理的方法。首先导入包：importnumpyasnpimportcv2importtensorflowastffromPILimportImage方法一：在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图：img=cv2.imread(imgfile,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print("cv2.imread(imgfile,cv2.IMR
系统 2019-09-27 17:48:56 2174
本文实例讲述了python解析xml的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：xml是除了json之外另外一个比较常用的用来做为数据交换的载体格式。对于一些比较固定的数据，直接保存在xml中，还可以免去去数据库中查询的麻烦。而且直接读小文件，性能比查询数据库应该更好，下面一个例子，如何用python解析xml数据，xml数据是省份，城市数据，内容如下：用python代码的解析方法如下：importxml.dom.minidomdefget_citys():c
系统 2019-09-27 17:46:37 2174
前言首先我们做数据分析，想要得出最科学，最真实的结论，必须要有好的数据。而实际上我们一般面对的的都是复杂，多变的数据，所以必须要有强大的数据处理能力，接下来，我从我们面临的最真实的情况，一步一步教会大家怎么做。1.数据的读取（1）读取模块ImportpandasaspdImportnumpyasnp（2）读取表格的全部数据df=pd.read_csv(".data/HR.csv")（3）读取你所需要的数据sl_s=df["sactisfaction_lev
系统 2019-09-27 17:38:02 2174
①差集方法一：if__name__=='__main__':a_list=[{'a':1},{'b':2},{'c':3},{'d':4},{'e':5}]b_list=[{'a':1},{'b':2}]ret_list=[]foritemina_list:ifitemnotinb_list:ret_list.append(item)foriteminb_list:ifitemnotina_list:ret_list.append(item)print(r
系统 2019-09-27 17:38:02 2174
