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  1. python cookbook(第3版)

  2. 第一章：数据结构和算法 1.1 解压序列赋值给多个变量 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量 1.3 保留最后N个元素 1.4 查找最大或最小的N个元素 1.5 实现一个优先级队列 1.6 字典中的键映射多个值 1.7 字典排序 1.8 字典的运算 1.9 查找两字典的相同点 1.10 删除序列相同元素并保持顺序 1.11 命名切片 1.12 序列中出现次数最多的元素 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表 1.14 排序不支持原生比较的对象 1.15 通过某个字段将记录分组 1.16 过滤

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-01-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：chengyulin888

  1. python对象编程代码

  2. 定义一个类，定义类的对象，通过对象访问成员变量 练习使用类的构造函数和析构函数 练习使用类的静变量和静态方法 判断对象类型 定义一个父类，他定义子类继承父类 练习抽象类和多态 练习对象的序列化 练习对象的赋值

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-04-15
    • 文件大小：3072
    • 提供者：www666_

  1. 序列化Python对象的方法

  2. 主要介绍了序列化Python对象的方法，文中讲解非常细致，代码帮助大家更好的理解和学习，感兴趣的朋友可以了解下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：73728
    • 提供者：weixin_38555616

  1. python pickle存储、读取大数据量列表、字典数据的方法

  2. pickle模块实现了用于序列化和反序列化python对象结构的二进制协议。这篇文章主要介绍了python pickle存储、读取大数据量列表、字典的数据,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38674512

  1. 序列化Python对象的方法

  2. 问题 你需要将一个Python对象序列化为一个字节流，以便将它保存到一个文件、存储到数据库或者通过网络传输它。 解决方案 对于序列化最普遍的做法就是使用 pickle 模块。为了将一个对象保存到一个文件中，可以这样做： import pickle data = ... # Some Python object f = open('somefile', 'wb') pickle.dump(data, f) 为了将一个对象转储为一个字符串，可以使用 pickle.dumps() ： s = pi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：73728
    • 提供者：weixin_38740596

  1. 利用Python实现Json序列化库的方法步骤

  2. 前言 在Python的世界里，将一个对象以json格式进行序列化或反序列化一直是一个问题。Python标准库里面提供了json序列化的工具，我们可以简单的用json.dumps来将一个对象序列化。但是这种序列化仅支持python内置的基本类型。 Python 在Python的世界里，将一个对象以json格式进行序列化或反序列化一直是一个问题。Python标准库里面提供了json序列化的工具，我们可以简单的用json.dumps来将一个对象序列化。但是这种序列化仅支持python内置的基本类型，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_38732454

  1. python中cPickle类使用方法详解

  2. 在python中，一般可以使用pickle类来进行python对象的序列化，而cPickle提供了一个更快速简单的接口，如python文档所说的：“cPickle – A faster pickle”。 cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作，比如list，dict，甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化，我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复。在cPickle中，主要有四个函数可以做这一工作，下面使用例子来介绍。 1. dump： 将python对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38564718

  1. 举例讲解Python中的迭代器、生成器与列表解析用法

  2. 迭代器:初探 上一章曾经提到过，其实for循环是可用于任何可迭代的对象上的。实际上，对Python中所有会从左至右扫描对象的迭代工具而言都是如此，这些迭代工具包括了for循环、列表解析、in成员关系测试以及map内置函数等。 “可迭代对象”的概念在Python中是相当新颖的，基本这就是序列观念的通用化:如果对象时实际保存的序列，或者可以再迭代工具环境中一次产生一个结果的对象,那就看做是可迭代的。 >>文件迭代器 作为内置数据类型的文件也是可迭代的，它有一个名为__next__的方法，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_38621427

  1. Python高级用法（GIL锁，深拷贝，浅拷贝，私有属性，魔法属性，上下文管理器）

  2. 目录GIL锁GIL定义：GIL介绍GIL与LockGIL与多线程Python 直接赋值、浅拷贝、深拷贝私有属性魔法方法属性访问控制描述符对像构造自定义容器上下文管理对象的序列化运算符相关的魔术方法比较运算符一元运算符和函数算术运算符反算术运算符增量赋值类型转化其他魔方方法Python3中的差异 GIL锁 GIL定义：   在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势   接下来，我们需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：394240
    • 提供者：weixin_38649315

  1. Python socket实现多对多全双工通信的方法

  2. 服务器：#server.py #!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- import sys import struct#将字符串打包为二进制流进行网络传输 import select# import signal#用于捕获中断信号 import cPickle#将python对象进行序列化:dumps将python对象序列化保存为字符串,loads与之相反 from socket import * HOST = '' def send(channel

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38633897

  1. 详谈在flask中使用jsonify和json.dumps的区别

  2. flask提供了jsonify函数供用户处理返回的序列化json数据，而python自带的json库中也有dumps方法可以序列化json对象，那么在flask的视图函数中return它们会有什么不同之处呢？ 想必开始很多人和我一样搞不清楚，只知道既然框架提供了方法就用，肯定不会错。 但作为开发人员，我们需要弄清楚开发过程中各种实现方式的特点和区别，这样在我们面对不同的需求时才能做出相对合理的选择，而不是千篇一律地使用自己熟悉的。下面我就jsonify和json.dumps的区别这一问题简单探讨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：117760
    • 提供者：weixin_38666208

  1. agileutil:适用于Python的轻量级并发RPC框架-源码

  2. 敏捷工具 Agileutil是一个Python3 RPC框架。基于微服务架构，封装了rpc / http / orm / log等常用组件，提供了简洁的API，开发者可以很快上手，快速进行业务开发。 安装 pip install agileutil RPC 这是Agileutil最核心的功能。基于TCP协议和Pickle序列化方式实现的远程过程调用。下面是一个基于TCP协议的服务端示例。 创建一个TcpRpcServer对象，指定服务端监听地址和端口 调用regist（）方法，将提供服务的方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_42117032

  1. Webster:基于Starlette的Starter Web应用程序-源码

  2. 韦伯斯特 与Python微框架配合使用的入门应用程序，方法和实践的集合。 当前，Starlette应用程序可用： $ uvicorn app.starlette.main:app --reload 理念与目标 该项目的主要目标是提供与框架无关的开发方法的实践和参考代码的集合。 一般而言，框架应处理路由，中间件以及基本控制器（即视图）功能。 尽可能将其余功能从Web应用程序本身中分解为通常可重用的功能，例如orm，表单，验证，序列化等。 功能性 当前功能着重于以下功能 使用SQLAlchemy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_42130786

  1. MDSCorrelationAnalysis：多维缩放比例（MDS），用于3d可视化股票收盘价中相关性的动态传播-源码

  2. 多维缩放比例，用于股票收盘价相关性的动态传播的3d可视化 所采用的方法将利用两个python脚本stock_data_collection_tools.py和corrMDS.py 。 第一个程序是检索和处理德国DAX指数收盘价所必需的功能的集合，并已从Kinsleys的YouTube播放列表（关于几乎一对一地采用。 第二个类包含用于将时间序列对象的数据帧转换为3d轨迹的类及其方法，如下面的动画所示。 在下文中，我将讨论将时间序列的相关结构（尤其是股票价格）转换为抽象3d笛卡尔空间中的点的配置的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42133415

  1. django-auto-related：自动为django-rest序列化程序正确使用django的select_related和prefetch_related方法-源码

  2. 自动相关 AutoRelated软件包会自动为django-rest序列化程序正确使用django的select_related select_related() ， prefetch_related()和only()方法。 将序列化器传递给Tracer对象 使用返回的参数构建查询 您的查询已优化 要求 AutoRelated被开发并经过测试； Django版本：3.0、3.0.5 Django REST框架版本：3.10.3，3.11.0 Python版本：3.6、3.7、3.8 它

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_42107165

  1. ML_Model_Serialization：使用pickle模块将机器学习模型序列化为字节流以实现可重用性-源码

  2. 使用泡菜和机器学习 为什么要序列化机器学习模型？ 当您运行python脚本训练机器学习模型时，只有在脚本终止之前，完整的训练模型才会存在。 这意味着您将必须同时编写代码以在一个脚本中进行训练和预测。 这不是个主意，特别是如果您要创建一个集成了机器学习的Web应用程序。 一种很好的方法是在您与咸菜一起运行训练脚本之后，“保存”训练有素的机器学习模型。 Pickle允许您序列化字节流中的任何python对象，而这仅仅是计算机可以读取和理解的字节字符的有序序列。 在这种情况下，python对象可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42133329

  1. jsoner：Python stdlib的json模块的瘦包装，用于将对象转换为JSON并返回，目的是保持使用类定义的旧版本序列化的对象的可读性-源码

  2. jsoner 将Python对象转换为JSON并返回。 这是开发人员的自述文件。 用户文档可在以下位置找到： : 想要贡献？ 欢迎捐款！ 只需将该项目分叉到github上，提交您的贡献并创建请求请求。 这是有趣的开放主题的详尽列表： : 运行测试 该项目使用pytest 。 pytest -v jsoner/tests/ 您可能需要预先安装设置的要求，方法是使用 pip install -r ci_tools/requirements-test.txt 打包 该项目使用set

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_42098759

  1. python flask框架实现传数据到js的方法分析

  2. 本文实例讲述了python flask框架实现传数据到js的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 首先要清楚后台和前端交互所采用的数据格式。 一般选JSON，因为和js完美贴合。 后台返回的数据进行序列化 在/homepageRecommend 路由的 view方法中返回序列化数据 dict = {a:1, b:2} import json json.dumps(dict) 2） from flask import jsonify jsonify(dict) #在调用jsonfiy 有时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38699757

  1. python持久性管理pickle模块详细介绍

  2. 持久性就是指保持对象，甚至在多次执行同一程序之间也保持对象。通过本文，您会对 Python对象的各种持久性机制（从关系数据库到 Python 的 pickle以及其它机制）有一个总体认识。另外，还会让您更深一步地了解Python 的对象序列化能力。 什么是持久性？ 持 久性的基本思想很简单。假定有一个 Python 程序，它可能是一个管理日常待办事项的程序，您希望在多次执行这个程序之间可以保存应用程序对象（待办事项）。换句话说，您希望将对象存储在磁盘上，便于 以后检索。这就是持久性。要达到这个目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：126976
    • 提供者：weixin_38500734

  1. python反序列化漏洞 任意代码执行

  2. 上一篇博客中我介绍了python的字符串，元组，列表和字典的序列化 详细请看： python序列化中的字符串，列表，字典，类的序列化解释 这篇博客我将介绍 python反序列化漏洞 任意代码执行 那么怎么反序列化中运行任意代码呢？ 首先要说说__reduce__这个魔术方法， 这个方法用来表明类的对象应当如何序列化， 当其返回tuple类型时就可以实现任意代码执行 举个例子： import pickle import os class Student(object): name = 'y

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_38585666
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