python文件编写好后如何实践

一.前言 容器使用沙箱机制,互相隔离,优势在于让各个部署在容器的里的应用互不影响,独立运行,提供更高的安全性.本文主要介绍python应用(django)跑在docker容器里,编写dockerfile实现镜像构建自动化以及docker神器compose. 二.编写Dockerfile文件 官网下载的python镜像比较精简,web应用相关依赖还是需要自己安装的.编写Dockerfile,可以让你构建镜像的时候自动化.实例如下: FROM python:3.6.4 RUN mkdir /code

考拉兹猜想(英语:Collatz conjecture),是指对于每一个正整数,如果它是奇数,则对它乘3再加1,如果它是偶数,则对它除以2,如此循环,最终都能够得到1.(摘自Wiki) 首先编写一个collatz()函数判定参数(number)奇偶,如果是偶数则返回 number//2;如果是奇数则返回 3*number+1 然后用户输入一个正整数后,对这个数反复调用collatz(),直至打印出1 程序如下: def collatz(number): res=number%2 if res==

1.先看最简单的场景,生产者生产消息,消费者接收消息,下面是生产者的简单代码. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import json from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='xxxx:x') msg_dict = { "sleep_time": 10, "db_config": { "

Python 是支持面向对象的,很多情况下使用面向对象编程会使得代码更加容易扩展,并且可维护性更高,但是如果你写的多了或者某一对象非常复杂了,其中的一些写法会相当相当繁琐,而且我们会经常碰到对象和 JSON 序列化及反序列化的问题,原生的 Python 转起来还是很费劲的. 可能这么说大家会觉得有点抽象,那么这里举几个例子来感受一下. 首先让我们定义一个对象吧,比如颜色.我们常用 RGB 三个原色来表示颜色,R.G.B 分别代表红.绿.蓝三个颜色的数值,范围是 0-255,也就是每个原色有 25

脚本式编程 将如下代码拷贝至 hello.py文件中: print ("Hello, Python!"); 通过以下命令执行该脚本: $ python ./hello.py hello,python 利用Python自带的IDEL python 自带了一款 IDE,叫做 IDLE. 内容扩展: Python实践中pyc文件 pyc文件简介 .pyc文件包含python源文件编译出来的字节码. Python解析器在加载.py之前先尝试加载.pyc文件,如果它是最新的,那么就不用再次编译P

pyc的破解相对容易,使用cython将python文件编译成.so文件,能在一定程度上增强python源码的私密性. 编译成.so文件 环境准备:cython 测试脚本准备:test.py #-*-coding: UTF-8 -* - class test: def say(self): print 'hello' 脚本编译准备: 3.1 编写compile.py文件,内容如下: #-*-coding: UTF-8 -* - from distutils.core import setup f

本文实例讲述了Python统计文件中去重后uuid个数的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 利用正则表达式按行获取日志文件中的的uuid,并且统计这些uuid的去重个数(去重利用set) import re pattern=re.compile(r'&uuid=.*&') uuidset=set() with open('request.log.2015-05-26','rt') as f: for line in f: all=pattern.findall(line) if len

Python可是真强大.但他具体是怎么强大的,让我们一点一点来了解吧(小编每天晚上下班回家会抽时间看看教程,多充实下自己也是好的). 废话不多说,就讲一下这个背景吧: 事情是这个样子的~本着好学的精神,咱就买了本书,学习python结果呢,发现python的教程都是一个样子滴,上来的第一个helloworld都是通过IDLE来实现的.这个就比较让我头疼了,这个太简单了啊.可是我该肿么脱离IDLE来编写自己的python模块呢.于是乎,就有了这个文章 一.先讲一下我的操作步骤吧,后面再统一简单介绍

废话不多说了,上代码吧: import threading import requests import time import os class Mythread(threading.Thread): def __init__(self,url,startpos,endpos,f): super(Mythread,self).__init__() self.url=url self.startpos=startpos self.endpos=endpos self.fd=f def downl

环境: win7+python3.5(anaconda3) 理论上,win7及以上的系统和python任意版本均可. 一.基础脚本 首先我们构建一个简单的脚本,比如输出一串数字.文本之类,这里我们输出一串文字的同时计算一下3次方好了. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 29 09:18:13 2018 @author: Li Zeng hai """ def test(num): pri

目录 一.pyc文件 二.如何编译? 2.1.源码方式编译 2.2.cmd命令方式编译 三.多文件编译 3.1.多文件源码方式编译 3.2.多文件cmd命令方式编译 四.编译后运行注意事项 4.1.原平台运行 4.2.跨平台运行注意事项 一.pyc文件 我们开发一个python脚本,文件的后缀为.py.如果运行这个py文件,Python内部会先将源码文件(.py文件)编译成字节码(byte code)文件(.pyc文件).接着运行编译后的字节码,最后在控制台输出此次运行的结果.总结来说,pyc是

在使用Python做开发的时候,时不时会给自己编写了一些小工具辅助自己的工作,但是由于开发依赖环境问题,多数只能在自己电脑上运行,拿到其它电脑后就没法运行了.这显得很不方便,不符合我们的初衷,那么有没有一种什么办法可以使我们编写好的程序,可以直接在各种windows下运行的呢? 答案是:有的,说到windows大家都能想到( .exe )这个东西吧!没错,就是把Python编写的代码打包成可执行的 exe 文件,直接在系统上运行,这个问题不久完美解决了吗? 下面就来讲讲如何实现,具体如下: 安装