因为最近接触到调用新浪微博开放接口的项目，所以就想试试用python调用微博API。SDK下载地址：http://open.weibo.com/wiki/SDK代码不多十几K，完全可以看懂。有微博账号可以新建一个APP，然后就可以得到appkey和appsecret，这个是APP获得OAuth2.0授权所必须的。了解OAuth2可以查看链接新浪微博的说明。OAuth2授权参数除了需要appkey和appsecret还需要网站回调地址redirect_uri
系统 2019-09-27 17:47:08 1878
命令行方式运行Python脚本在这个章节中，我们将写一些简单的数据库管理脚本。在此之前让我们来复习一下如何通过命令行方式执行Python脚本.如果Linux或者OSX的操作系统，需要有执行脚本的权限。例如：chmoda+xscript.py该脚本有个指向使用解释器的命令行。再脚本赋予执行权限后就可以通过命令行执行，就像这样：likethis:./script.py然而，在Windows系统上这样做是不行的，你必须提供Python解释器作为必选参数，如：复制
系统 2019-09-27 17:45:52 1878
得到指定地址上的一个字节或字#defineMEM_B(x)(*((byte*)(x)))#defineMEM_W(x)(*((word*)(x)))求最大值和最小值#defineMAX(x,y)(((x)>(y))?(x):(y))#defineMIN(x,y)(((x)<(y))?(x):(y))得到一个field在结构体(struct)中的偏移量#defineFPOS(type,field)((dword)&((type*)0)->field)得到一个
系统 2019-08-29 22:56:35 1878
简介：本文从五个方面对J2EE进行了比较全面的介绍。从J2EE的概念说起，到它的优势，到J2EE典型的四层模型，和它的框架结构，最后是J2EE十三种核心技术的一个简介。本文分门别类的对J2EE中的服务，组件，层次，容器，API都做了比较详细的介绍，相信看完此文，读者会对J2EE有一个更清晰的认识。J2EE的概念目前，Java2平台有3个版本，它们是适用于小型设备和智能卡的Java2平台Micro版（Java2PlatformMicroEdition，J2M
系统 2019-08-29 22:48:36 1878
原文分析法（TextualAnalysis），是在用例说明与流程分析的基础上进行的业务领域分析，是一项在需求研讨会后整理和分析需求的工作。当我们完成了用例图的绘制，为每个用例编写出用例说明以后，原文分析的工作就可以开始了。要讲解原文分析，我们还是用一个实例更简单明了：这是一个实际项目的用例说明。在进行原文分析的时候，我们首先要做的事情就是对用例说明中事件流部分的文字描述，提取其中的名词。在这个实例中都有些什么名词呢？这些名词我在用例中用蓝色标注了出来，经过
系统 2019-08-29 21:59:10 1878
在学习python的时候，三大“名器”对没有其他语言编程经验的人来说，应该算是一个小难点，本次博客就博主自己对装饰器、迭代器和生成器理解进行解释。为什么要使用装饰器什么是装饰器？“装饰”从字面意思来谁就是对特定的建筑物内按照一定的思路和风格进行美化的一种行为，所谓“器”就是工具，对于python来说装饰器就是能够在不修改原始的代码情况下给其添加新的功能，比如一款软件上线之后，我们需要在不修改源代码和不修改被调用的方式的情况下还能为期添加新的功能，在pyth
系统 2019-09-27 17:54:20 1877
#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#------------------------------------------------------#Name:Apache日志分析脚本#Purpose:此脚本只用来分析Apache的访问日志#Version:2.0#Author:LEO#Created:2013-4-26#Modified:2013-5-4#Copyright:(c)LEO2013#---------------
系统 2019-09-27 17:52:04 1877
es实现聚合es通过agg实现聚合，详情可见es文档有时候查询es数据的时候可能需要实现多字段groupby的功能，例如：SELECTsum(item_count)fromAgroupbyfield1,field2,field3要实现多个维度的聚合，需要嵌套的agg查询语句:{"query":{},"aggs":{"field1":{"terms":{"field":"field1","size":2147483647#设置一个大的分桶数，防止一次统计不完
系统 2019-09-27 17:51:32 1877
某天回家之时，听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣，今日有空得以研究，事实上车牌识别算是比较成熟的技术了，这里我只是简单实现。我的思路为：对图片进行一些预处理，包括灰度化、高斯平滑、中值滤波、Sobel算子边缘检测等等。利用OpenCV对预处理后的图像进行轮廓查找，然后根据一些参数判断该轮廓是否为车牌轮廓。效果如下：test1：test2实现代码如下（对图像预处理（滤波器等）的原理比较简单，这里只是对一些函数进行调包
系统 2019-09-27 17:50:43 1877
自我学习记录：如有问题，请帮助指正，勿喷。条件判断：用if语句来实现，而且if语句还捆绑了一个else来做判断，字面意思就是例外情况。#比如，输入身高，根据不同的内容，用if语句来实现。#很抱歉我在终端python环境下，没有找到怎么输入判断语句。#所以用的pycharm软件里面查看到的结果。#代码：height=float(input('请告诉我你的身高(单位M)\n'))ifheight>0:#if语句后面一定要跟冒号':'不然会报错的print('你
系统 2019-09-27 17:48:27 1877
