Python常用脚本集锦
收集了一些常用Python脚本,作为平时练手使用,也可以作为自己的笔记,用到哪个功能可以自己查询一下即可。
文件和目录管理
复制文件
import shutil# 复制源文件到目标文件
shutil.copy('source.txt', 'destination.txt')
移动文件
import shutil# 移动文件到新的路径
shutil.move('source.txt', 'destination.txt')
创建目录结构
import os# 创建多层目录,如果已经存在则不报错
os.makedirs('dir/subdir/subsubdir', exist_ok=True)
删除空目录
import os# 删除当前目录下的所有空目录
for root, dirs, files in os.walk('.', topdown=False):for name in dirs:dir_path = os.path.join(root, name)if not os.listdir(dir_path):os.rmdir(dir_path)
查找大文件
import os# 查找当前目录及子目录下大于1MB的文件
for root, dirs, files in os.walk('.'):for name in files:if os.path.getsize(os.path.join(root, name)) > 1024 * 1024:print(os.path.join(root, name))
检查文件是否存在
import os# 检查指定文件是否存在
if os.path.exists('file.txt'):print("File exists.")
else:print("File does not exist.")
读取文件内容
with open('file.txt', 'r') as file: content = file.read()
写入文件内容
with open('file.txt', 'w') as file: file.write('Hello, World!')
数据处理
读取 CSV 文件
import csv# 读取 CSV 文件并打印每一行
with open('data.csv', 'r') as file:reader = csv.reader(file)for row in reader:print(row)
写入 CSV 文件
import csv# 写入数据到 CSV 文件
data = [['Name', 'Age'], ['Alice', 30], ['Bob', 25]]
with open('data.csv', 'w', newline='') as file:writer = csv.writer(file)writer.writerows(data)
读取 JSON 文件
import json# 读取 JSON 文件
with open('data.json', 'r') as file:data = json.load(file)
写入 JSON 文件
import json# 将数据写入 JSON 文件
data = {'name': 'Alice', 'age': 30}
with open('data.json', 'w') as file:json.dump(data, file)
过滤列表中的重复项
# 从列表中去除重复项
my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_list = list(set(my_list))
排序列表
# 对列表进行排序
my_list = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_list = sorted(my_list)
网络请求与爬虫
获取网页内容
import requests# 发送 GET 请求并获取网页内容
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)
发送 HTTP POST 请求
import requests# 发送 POST 请求并打印响应
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://httpbin.org/post', data=payload)
print(response.text)
处理 JSON 响应
import requests# 获取并解析 JSON 响应
response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()
print(data)
下载图片
import requests# 下载并保存图片
img_data = requests.get('http://example.com/image.jpg').content
with open('image.jpg', 'wb') as handler:handler.write(img_data)
自动化任务
定时执行任务
import schedule
import time# 定义定时执行的任务
def job():print("I'm working...")# 每10秒执行一次任务
schedule.every(10).seconds.do(job)
while True:schedule.run_pending()time.sleep(1)
发送电子邮件
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText# 发送电子邮件
msg = MIMEText('Hello, this is a test email.')
msg['Subject'] = 'Test Email'
msg['From'] = 'your_email@example.com'
msg['To'] = 'recipient@example.com'
s = smtplib.SMTP('localhost')
s.send_message(msg)
s.quit()
文字处理
统计单词数
# 统计字符串中的单词数
text = "This is a test. This is only a test."
word_count = len(text.split())
print(f"Word count: {word_count}")
替换字符串
# 替换字符串中的子串
text = "Hello, World!"
new_text = text.replace("World", "Python")
print(new_text)
连接字符串
# 将列表中的字符串连接为一个字符串
fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
text = ', '.join(fruits)
print(text)
格式化字符串
# 使用 f-string 格式化字符串
name = "Alice"
age = 30
formatted_text = f"Name: {name}, Age: {age}"
print(formatted_text)
其他常见功能
生成随机数
import random# 生成1到100之间的随机整数
random_number = random.randint(1, 100)
print(random_number)
生成随机密码
python
复制代码
import random
import string# 生成随机密码
password = ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=12))
print(password)
读取环境变量
import os# 读取指定环境变量
api_key = os.getenv('API_KEY')
print(api_key)
运行系统命令
import subprocess# 运行系统命令并打印输出
result = subprocess.run(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE)
print(result.stdout.decode('utf-8')) 相关文章:
Python常用脚本集锦
收集了一些常用Python脚本,作为平时练手使用,也可以作为自己的笔记,用到哪个功能可以自己查询一下即可。 文件和目录管理 复制文件 import shutil# 复制源文件到目标文件 shutil.copy(source.txt, destination.txt)移动文件 import shuti…...
MacBook 如何设置打开json格式文件的默认程序是vs code
首先右键选中文件,然后选中显示简介 然后选中打开方式 设置成vs code...
如何在 Spring Boot 中实现多数据源的事务管理?
在 Spring Boot 中实现多数据源的事务管理可以通过以下几种方式: 一、使用编程式事务管理 配置多个数据源 如同前面提到的,在 application.properties 或 application.yml 文件中配置多个数据源的连接信息,并创建对应的数据源 bean。 手动开启…...
SQL 常用更新操作
目录 1. 从一个查询结果中获取数据批量更新一张表 1. 从一个查询结果中获取数据批量更新一张表 更新table_a中所有id在tmp查询结果中的name值 UPDATE table_a a SET a.name tmp.name FROM (SELECT id, name FROM table_b) tmp WHERE a.id tmp.id;UPDATE table_a a JOIN (SE…...
Android camera2
一、序言 为了对阶段性的知识积累、方便以后调查问题,特做此文档! 将以camera app 使用camera2 api进行分析。 (1)、打开相机 openCamera (2)、创建会话 createCaptureSession (3)、开始预览 setRepeatingRequest (4)、停止预览 stopRepeating (5)、关闭…...
nginx监控指标有哪些
Nginx 的监控指标可以帮助你了解服务器的性能、资源使用以及运行状态。下面是一些常见的 Nginx 监控指标,涵盖了访问、性能、资源使用等多个方面: 1. 访问量与请求处理 Active Connections(活跃连接数):当前 Nginx 处…...
我谈正态分布——正态偏态
目录 pdf和cdf参数 标准正态分布期望和方差分布形态 3 σ 3\sigma 3σ原则 正态和偏态正态偏态瑞利分布偏度 (Skewness)峰度 (Kurtosis) 比较 正态分布的英文是Normal Distribution,normal是“正常”或“标准”的意思,中文翻译是正态,多完美的…...
如何使用uniswap v2 获取两个代币的交易对池子
在 Uniswap V2 中,获取两个代币的交易对池子(即 pair)可以通过以下步骤实现: 连接到 Uniswap V2 的合约:你需要与 Uniswap V2 的 Factory 合约进行交互,通过该合约来查找代币交易对。 获取交易对地址:Uniswap V2 Factory 合约提供了一个 getPair 函数,可以通过该函数查…...
CSS中常见的两列布局、三列布局、百分比和多行多列布局!
目录 一、两列布局 1、前言: 2. 两列布局的常见用法 两列布局的元素示例: 代码运行后如下: 二、三列布局 1.前言 2. 三列布局的常见用法 三列布局的元素示例: 代码运行后如下: 三、多行多列 1.前言 2&…...
GaussDB Ustore存储引擎解读
目录 一、数据库存储引擎 二、GaussDB Ustore存储引擎 总结 本文将介绍GaussDB中的Ustore存储引擎,包括Ustore的设计背景、特点介绍和适用业务场景等。 一、数据库存储引擎 数据库的存储引擎负责在内存和磁盘上存储、检索和管理数据,确保每个节点的…...
JAVA基础:数组 (习题笔记)
一,编码题 1,数组查找操作:定义一个长度为10 的一维字符串数组,在每一个元素存放一个单词;然后运行时从命令行输入一个单词,程序判断数组是否包含有这个单词,包含这个单词就打印出“Yes”&…...
VMWARE ESXI VMFS阵列故障 服务器数据恢复
1:河南用户一台DELL R740 3块2.4T硬盘组的RAID5,早期坏了一个盘没有及时更换,这次又坏了一个,导致整组RAID5处于数据丢失的状态, 2:该服务器装的是VMware ESXI 6.7,用户把3块硬盘寄过来进行数据…...
实时金融股票数据API接口websocket接入方法
一、使用websocket的协议提升传输速度 实时金融股票数据对于投资者和交易员来说至关重要。通过使用WebSocket接入方法,可以轻松获取实时金融股票类数据并及时做出决策。WebSocket是一种高效的双向通信协议,它允许数据的实时推送,避免了不断的…...
机器学习与成像技术
机器学习与成像技术 在科技日新月异的今天,机器学习与成像技术的结合正引领着智能视觉领域进入一个全新的发展阶段。这一结合不仅推动了图像识别、目标检测、视频分析等领域的快速发展,还深刻影响着医疗、安防、自动驾驶等多个行业。本文将从机器学习与…...
【系统架构设计师】预测试卷一:综合知识(75道选择题)
更多内容请见: 备考系统架构设计师-专栏介绍和目录 文章目录 【第1题】【第2题】【第3题】【第4题】【第5~6题】【第7题】【第8~10题】【第11题】【第12题】【第13题】【第14题】【第15题】【第16题】【第17~18题】【第19~20题】【第21~22题】【第23~24题】【第25~26题】【第2…...
【addRepository 在tomcat 8和tomcat 9的支持情况】
项目中涉及将远程下载的 jar包进行解密后加载到 tomcat 容器中。 File jarFile new File(fileUrl); String jarFileUrl jarFile.toURI().toURL().toString(); WebappClassLoader webLoader (WebappClassLoader) classLoader; webLoader.addRepository(jarFileUrl);在升级到 …...
2024网鼎杯web1+re2 wp
这两道题属于比较简单的,顺道说一下,今年的题有点抽象,web不是misc,re不是web的,也有可能时代在进步,现在要求全栈✌了吧 web1 最开始被强网的小浣熊带偏思路了,进来疯狂找sql注入,…...
Python 自动化运维:安全与合规最佳实践
Python 自动化运维:安全与合规最佳实践 目录 🔒 Python安全编程实践与最佳实践🔑 使用Hashlib与Cryptography进行数据加密📊 安全审计与合规检查的重要性🔍 处理敏感数据与隐私保护的方法 1. 🔒 Python安…...
I2S、PDM、PCM、TDM、DSM、DCODEC、VAD、SPDIF
I2S (Inter-IC Sound) 用途: 一种用于芯片之间传输音频数据的串行总线标准。特点: 常用于高质量音频设备,如DAC、ADC和音频编解码器。I2S主要传输PCM格式的音频数据。PDM (Pulse Density Modulation) 用途: 主要用于数字麦克风等设备,以简化硬件接口。特点: 使用脉冲密度来编…...
关于我的编程语言——C/C++——第四篇(深入1)
(叠甲:如有侵权请联系,内容都是自己学习的总结,一定不全面,仅当互相交流(轻点骂)我也只是站在巨人肩膀上的一个小卡拉米,已老实,求放过) 字符类型介绍 char…...
PyTorch实战:从零构建支持向量机进行图像二分类
1. 支持向量机与图像分类的奇妙碰撞 第一次听说要用支持向量机(SVM)做图像分类时,我脑子里立刻浮现出两个问号:这个传统机器学习算法能处理图像数据吗?为什么要用PyTorch实现而不是直接用scikit-learn?直到亲手实现了整个流程&…...
Qwen3-14B部署避坑指南:从环境配置到服务上线的完整流程
Qwen3-14B部署避坑指南:从环境配置到服务上线的完整流程 1. 环境准备与系统要求 在开始部署Qwen3-14B之前,确保你的硬件和软件环境满足以下要求: 1.1 硬件配置建议 组件最低配置推荐配置GPUNVIDIA T4 (16GB)NVIDIA A10G (24GB)或A100 (40…...
【科研必备】Elsevier Tracker:5分钟搞定学术投稿监控的终极解决方案
【科研必备】Elsevier Tracker:5分钟搞定学术投稿监控的终极解决方案 【免费下载链接】Elsevier-Tracker 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/Elsevier-Tracker 你是否也曾为了追踪Elsevier期刊的审稿状态而反复刷新页面?每天登录系统…...
深入解析DDR3与AXI接口:基于7035开发板的实战笔记
1. DDR3基础概念与7035开发板适配 第一次接触DDR3时,我也被那些专业术语搞得晕头转向。直到在7035开发板上实际调试后,才发现理解DDR3的关键在于抓住几个核心特性。DDR3全称Double Data Rate 3,顾名思义,它在时钟上升沿和下降沿都…...
手把手教你学<基于 Linux 的 NPU 协处理器固件开发>专栏第1章 入门:
1.2 典型 AI 芯片架构:主核 Linux + NPU 协处理器 在上一节我们明确了NPU是依附于Linux主核的专用AI协处理器,属于主从配合的工作模式,这一节我们就深入拆解端侧AI芯片最主流的“Linux主核+NPU协处理器”异构架构。结合大家日常接触的代码仓库管理、编译脚本执行、固件烧录…...
3步解锁显卡潜力:OptiScaler跨平台开源上采样技术配置攻略
3步解锁显卡潜力:OptiScaler跨平台开源上采样技术配置攻略 【免费下载链接】OptiScaler OptiScaler bridges upscaling/frame gen across GPUs. Supports DLSS2/XeSS/FSR2 inputs, replaces native upscalers, enables FSR3 FG on non-FG titles. Supports Nukem mo…...
shjshxksxjxbf
一、OpenAI 1.OpenAI是什么简单来说,OpenAI 大模型 是由美国人工智能公司 OpenAI 开发的一系列大型语言模型(LLMs) 。你可以把它们想象成拥有巨大“知识储备”和“学习能力”的超级大脑,它们被训练用来理解和生成人类语言…...
告别繁琐流程:用快马AI生成脚本实现龙虾部署效率飞跃
最近在团队里负责微服务部署时,发现每次更新代码都要重复执行十几个步骤:拉代码、装依赖、打镜像、推仓库、重启容器...一套流程下来至少半小时,还容易手滑出错。于是研究了一套自动化方案,用Python脚本把整个流程串了起来&#x…...
Multisim仿真避坑指南:振幅调制器设计时,如何搞定静态工作点和输出幅度?
Multisim仿真实战:振幅调制器设计的5个关键调试技巧 在电子工程课程设计中,振幅调制器是一个经典但充满挑战的项目。许多学生在Multisim仿真阶段就会遇到各种问题——静态工作点不稳定、输出波形失真、峰峰值不达标...这些问题往往让初学者感到挫败。本文…...
实战演练:基于快马与豆包开放平台,快速开发智能邮件处理助手
今天想和大家分享一个实战项目:基于豆包开放平台的智能邮件助手开发过程。这个工具特别适合需要频繁处理邮件的职场人士,能自动完成邮件摘要、待办事项提取、回复草拟等重复性工作。 项目背景与需求分析 日常工作中,我们经常要处理大量邮件。…...
