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python中用logging实现日志滚动和过期日志删除功能

logging库提供了两个可以用于日志滚动的class(可以参考https://docs.python.org/2/library/logging.handlers.html),一个是RotatingFileHandler,它主要是根据日志文件的大小进行滚动,另一个是TimeRotatingFileHandler,它主要是根据时间进行滚动。在实际应用中,我们通常根据时间进行滚动,因此,本文中主要介绍TimeRotaingFileHandler的使用方法(R

系统 2019-09-27 17:52:54 2380

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Python一行代码搞定炫酷可视化,你需要了解一下Cufflinks

image前言学过Python数据分析的朋友都知道,在可视化的工具中,有很多优秀的三方库,比如matplotlib,seaborn,plotly,Boken,pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点,在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具,结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷,比如plotly,但是每一次都需要写很长的代码,一是麻烦,二是不便于维护。我

系统 2019-09-27 17:51:05 2380

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Python 获取ftp服务器文件时间的方法

这个问题在网上找了很长时间,也没有很好的解决方案,大多数都是用的ftp.retrlines('LIST',处理函数)来获得文件的时间但是格式是所以很难做成时间戳,获取时间的目的不就是用来比较,所以下面个大家来个可以获取时间然后转化成时间戳的方式首先函数直接获取ftp文件的时间然后我的做法是,先将时间转化成列表,然后做成时间元组,再用函数转化成时间戳。L=list(ftp.sendcmd('MDTM'+"/home/tarena/%s/%s"%(files_

系统 2019-09-27 17:50:49 2380

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Python的异常处理机制和常见异常类型

异常1.定义:运行时检测到的错误。2.现象:当异常发生时,程序不会再向下执行,而转到函数的调用语句。3.常见异常类型:–名称异常(NameError):变量未定义。–类型异常(TypeError):不同类型数据进行运算。–索引异常(IndexError):超出索引范围。–属性异常(AttributeError):对象没有对应名称的属性。–键异常(KeyError):没有对应名称的键。–为实现异常(NotImplementedError):尚未实现的方法。–

系统 2019-09-27 17:50:45 2380

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python全栈开发基础知识学习——Django框架(二)

Django框架(二)请求和响应对象HttpRequest对象HttpResponse对象本博文主要了解的是MTV模型中的View(视图),主要负责业务逻辑,并在适当的时候调用Model和Template。请求和响应对象Django使用请求和响应对象来通过系统传递状态。当请求页面时,Django创建一个HttpRequest包含有关请求的元数据的对象。然后Django加载适当的视图,将HttpRequest第一个参数传递给view函数。每个视图都负责返回一

系统 2019-09-27 17:49:51 2380

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Python BeautifulSoup [解决方法] TypeError

在python的BeautifulSoup4扩展库的使用过程中出现了TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr这个错误,这里就分析一下为什么会报错以及如何解决。这个错误的意思是'类型错误:list的索引必须是'integers'或者'slices'不能是'str'我出现错误的代码:#引入库frombs4importBeautifulSoup#读取页面soup=BeautifulSoup(open('

系统 2019-09-27 17:49:33 2380

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Python字符串的一些操作方法总结

我们在进行编程学习的时候,不管学习什么编程语言都会用到字符串,对于字符串的一些操作,我们很有必要学的精通一点。我们在操作字符串的时候用到split用法,主要用来将字符串根据某些特殊要求分割成为不同的几部分,如图所示,我们使用点号将字符串分成三部分分别提取出来。replace用法,主要是用来使用一些字符代替原来字符串中的一些字符,如图所示,我们将需要被替代的字符和要用到的衣服都写在括号中完成替代操作。strip可以用来去掉字符串前后面指定的一些字符,可以将字

系统 2019-09-27 17:49:13 2380

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【AI书籍】《Python深度学习》下载

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(FrançoisChollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。本书特色“本书在当前的‘

系统 2019-09-27 17:48:30 2380

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Python实现遍历数据库并获取key的值

遍历Redis数据库中有以格式为PREFIX_*的按照key-value方式存储的key,并打印其值.遍历使用SCAN,因为KEYSPREFIX_*可能会造成Redis长时间阻塞。查询使用pipeline减少交互,提高效率。importredisimporthiredispool=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,db=0)r=redis.Redis(connection_pool=pool)p

系统 2019-09-27 17:47:28 2380

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python中时间转换datetime和pd.to_datetime详析

前言我们在python对数据进行操作时,经常会选取某一时间段的数据进行分析。这里为大家介绍两个我经常用到的用来选取某一时间段数据的函数:datetime()和pd.to_datetime()。(一)datetime()(1)获取指定的时间和日期。datetime(%Y,%m,%d,%H,%M,%S)datetime共有6个参数,分别代表的是年月日时分秒。其中年月日是必须要传入的参数,时分秒可以不传入,默认全为零。eg:(2)将Str和Unicode转化为d

系统 2019-09-27 17:46:40 2380

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python直接访问私有属性的简单方法

实例化对象名._类名__私有属性名classFlylove:price=123def__init__(self):self.__direction='gobeijing.'zIng='waitcar,manyperson'if__name__=='__main__':printFlylove.pricefly=Flylove()printfly._Flylove__direction以上这篇python直接访问私有属性的简单方法就是小编分享给大家的全部内容

系统 2019-09-27 17:46:19 2380

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Python collections模块使用方法详解

一、collections模块1.函数namedtuple(1)作用:tuple类型,是一个可命名的tuple(2)格式:collections(列表名称,列表)(3)​返回值:一个含有列表的类(4)例子​:importcollections#help(collections.namedtuple)Point=collections.namedtuple("Point",['x','y'])p=Point(15,45)print(p.x+p.y)print

系统 2019-09-27 17:45:52 2380

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介绍Python中几个常用的类方法

内置方法说明__init__(self,...)初始化对象,在创建新对象时调用__del__(self)释放对象,在对象被删除之前调用__new__(cls,*args,**kwd)实例的生成操作__str__(self)在使用print语句时被调用__getitem__(self,key)获取序列的索引key对应的值,等价于seq[key]__len__(self)在调用内联函数len()时被调用__cmp__(stc,dst)比较两个对象src和dst

系统 2019-09-27 17:38:42 2380

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浅谈python中scipy.misc.logsumexp函数的运用场景

scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a,axis=None,b=None,keepdims=False,return_sign=False),具体配置可参见这里,返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a)))。这里需要强调的是使用该函数的场景:一般来说,该函数主要用于非常小的数值的运算(比如蒙特卡洛取样样本)。在这种情况下,将数据保持log处理是必须的。所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(

系统 2019-09-27 17:38:13 2380

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Python数据分析之真实IP请求Pandas详解

前言pandas是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于Numpy的核心是ndarray,pandas也是围绕着Series和DataFrame两个核心数据结构展开的。Series和DataFrame分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas约定俗成的导入方法如下:frompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspd1.1.Pandas分析步骤1、载入日志数据2、载入area_ip数

系统 2019-09-27 17:37:36 2380