拥有Python标签的文章
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使用Python的Django框架中的压缩组件Django

为了加快网站的加载速度,我们通常要多js和css进行压缩处理。这些js和css的压缩工作如果都手动处理,费时费力。DjangoCompressor可以实现js/css的自动压缩。DjangoCompressor在易用性方面做的非常好,按照文档做简单的设置后就可以正常工作。强烈建议大家去将文档完整的看一遍(文档很短)。使用的时候,只需要将css/js放到compress标签中DjangoCompressor即可自动进行处理。在debug模式时,DjangoC

系统 2019-09-27 17:46:13 2112

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python scrapy爬虫代码及填坑

涉及到详情页爬取目录结构:kaoshi_bqg.pyimportscrapyfromscrapy.spidersimportRulefromscrapy.linkextractorsimportLinkExtractorfrom..itemsimportBookBQGItemclassKaoshiBqgSpider(scrapy.Spider):name='kaoshi_bqg'allowed_domains=['biquge5200.cc']start_

系统 2019-09-27 17:46:11 2112

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python_Daily practice (每日一练) 27

3.练习题3判断语句要求:判断语句的作用是什么?列举你所想到的开发中使用判断语句的场景。编写代码,1-7七个数字,分别代表周一到周日,如果输入的数字是6或7,输出“周末”。参考代码:#coding=utf-8day=int(input("请输入1-7中任意一个数:"))ifday==1:print("今天是周一")elifday==2:print("今天是周二")elifday==3:print("今天是周三")elifday==4:print("今天是周

系统 2019-09-27 17:46:07 2112

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Python中__call__用法实例

本文实例讲述了Python中__call__的用法,分享给大家供大家参考之用。具体方法如下:先来看看如下示例代码:#call.py一个class被载入的情况下。classNext:List=[]def__init__(self,low,high):forNuminrange(low,high):self.List.append(Num**2)def__call__(self,Nu):returnself.List[Nu]如果这样使用:b=Next(1,7)

系统 2019-09-27 17:45:55 2112

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Python中使用ConfigParser解析ini配置文件实例

ini文件是windows中经常使用的配置文件,主要的格式为:复制代码代码如下:[Section1]option1:value1option2:value2python提供了一个简单的模块ConfigParser可以用来解析类似这种形式的文件。对于ConfigParser模块可以解析key:value和key=value这样的类型,对于#和;开头的行将会自动忽视掉。相当于注释行。常用的函数:复制代码代码如下:ConfigParser.RawConfigPa

系统 2019-09-27 17:45:50 2112

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详解Python的Django框架中的中间件

什么是中间件我们从一个简单的例子开始。高流量的站点通常需要将Django部署在负载平衡proxy之后。这种方式将带来一些复杂性,其一就是每个request中的远程IP地址(request.META["REMOTE_IP"])将指向该负载平衡proxy,而不是发起这个request的实际IP。负载平衡proxy处理这个问题的方法在特殊的X-Forwarded-For中设置实际发起请求的IP。因此,需要一个小小的中间件来确保运行在proxy之后的站点也能够在r

系统 2019-09-27 17:38:42 2112

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利用python自动生成docker nginx反向代理配置

利用python自动生成dockernginx反向代理配置由于在测试环境上用docker部署了多个应用,而且他们的端口有的相同,有的又不相同,数量也比较多,在使用jenkins发版本的时候,不好配置,于是想要写一个脚本,能在docker容器创建、停止的时候,自动生成nginx反向代理,然后reloadnginx我的原则是尽量简单,轻量,内存占用少目标很明确,只要能监听到docker的容器启动/停止事件,即可网上查了一下可以用dockerevents来监听d

系统 2019-09-27 17:38:32 2112

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浅析Python 中整型对象存储的位置

在Python整型对象所存储的位置是不同的,有一些是一直存储在某个存储里面,而其它的,则在使用时开辟出空间.说这句话的理由,可以看看如下代码:a=5b=5aisb#Truea=500b=500aisb#False由上面的代码可知,整型5是一直存在的,而整型500不是一直存在的.那么有哪些整数是一直存储的呢?a,b,c=0,0,0whileaisb:i+=1a,b=int(str(i)),int(str(i))else:print(i)#打印257由上所知,

系统 2019-09-27 17:38:22 2112

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python dict.get()和dict['key']的区别详解

先看代码:In[1]:a={'name':'wang'}In[2]:a.get('age')In[3]:a['age']---------------------------------------------------------------------------KeyErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1a['age']KeyError:'age'In[4]:a.get('age',10)Out[4

系统 2019-09-27 17:38:06 2112

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python 查找字符串是否存在实例详解

python中查找指定的字符串的方法如下:code#查询defselStr():sStr1='jsjtt.com'sStr2='com'#index查询某个字符串,返回索引nPos=sStr1.index(sStr2)if(nPos>=0):print'sStr1中包括sStr2中的字符'printnPos#find方法如果没有查询到返回-1nPos2=sStr1.find('abc')printnPos2#查询到返回字符所在位置printsStr1.fi

系统 2019-09-27 17:56:53 2111

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构建python3 docker镜像

在打包镜像时,centos原生镜像中python版本为2.7。如果我们的服务基于python3版本,则需要手动安装。在安装时,有一点需要注意的是:由于系统中某些服务以来python2.7版本,因此不要去删除或修改系统中python的默认版本,否则会产生不可预知的后果。下面给出一个python3镜像打包示例:#baseimageFROMcentos:7.2.1511#installrelatedpackagesandpython3ENVENVIRONMENT

系统 2019-09-27 17:56:38 2111

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python自动化测试之连接几组测试包实例

本文实例讲述了python自动化测试之连接几组测试包的方法,分享给大家供大家参考。具体方法如下:具体代码如下:classRomanNumeralConverter(object):def__init__(self):self.digit_map={"M":1000,"D":500,"C":100,"L":50,"X":10,"V":5,"I":1}defconvert_to_decimal(self,roman_numeral):val=0forchari

系统 2019-09-27 17:56:05 2111

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python测试驱动开发实例

本文实例讲述了python测试驱动开发的方法,分享给大家供大家参考。具体方法如下:importunittestfrommainimportSampleclassSampleTest(unittest.TestCase):defsetUp(self):print"createanewSample"self._sample=Sample("b64e5843ca7db8199c405be565fa7f57")deftearDown(self):print"Des

系统 2019-09-27 17:55:39 2111

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Python 全局变量扫盲

Python没有真正的全局变量,在Java和C++中,全局变量则是程序级别的,站在它们的角度,那么python就是没有全局变量,而在python的角度,是有全局变量,python提供global关键字,可以修改全局变量,在python中的全局变量只是针对当前python文件/模块所定义的,python文件就是一个模块,独立的命名空间,模块内定义的变量就只属于该命名空间,so,python没有真正的全局变量,全局变量也只是文件级别。所以Python的全局变量

系统 2019-09-27 17:55:20 2111

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跟老齐学Python之类的细节

这几天和几个朋友以各种途径讨论过OOP的相关问题,他们是:令狐虫、Frank、晋剑、小冯大家对OOP有不同看法,所谓工程派和学院派看法不一致。从应用的角度看,工程派的观点是值得推荐的,那就是:不用太在意内部是怎么工作的,只要能够解决眼下的问题即可。但是,对于学习者而言,如果仅仅停留在工程派的层面(特别提醒,上述几位朋友都是工程派的大侠,他们可不是简单地能够使用,其实是更高层次的“无招胜有招”),学习者可能感觉有点不透彻。所以,学习者,特别是初学者,要知道一

系统 2019-09-27 17:55:20 2111