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介绍 Python模块argparse，这是一个命令行选项，参数和子命令的解释器，使用该模块可以编写友好的命令行工具，在程序中定义好需要的参数，argparse将弄清楚如何解析 sys.argv中的参数。argparse模块还支持自动生成帮助和用法信息，当模块解析到无效参数时，还可以发出错误。 python标准库sys模块 sys.agv #命令行参数List,第一个元素时程序本身路径 s

转载链接：Python安装库太慢？配置好这个速度飞起 - 知乎 (zhihu.com) 经常听到初学python的小伙伴在抱怨，python安装第三方库太慢，很容易失败报错，如果安装pandas、tensorflow这种体积大的库，简直龟速。 为什么pip会很慢？ 先来了解下pip，pip是一个非常流行的python包管理工具，在命令行中只需要输入pip install package_name

odoo菜单定义和修改学习总结 环境 odoo-14.0.post20221212.tar 定义菜单 方式1： <?xml version="1.0"?> <odoo> <menuitem id="root_menu_id" name="TopMenu" web_icon="estate,static/img/icon.png"> &l

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装饰器是 Python 编程中常用的一个功能，可以将通用的逻辑抽象成装饰器，通过装饰器语法应用到不同的目标上，达到增强或修改目标逻辑的目的。 先来看一个简单的例子 # 打印耗时的装饰器 def log(f): def inner(*args, **kw): start = time.perf_counter() result = f(*args, **kw

使用元类控制如何创建一个对象 注意继承type,type是python中创建对象的最顶层入口,type和str,int等都是类,用来创建对象 __call__使对象变得可调用,即对象后面直接加小括号,例如a=A(),可以直接用a(),此时自动执行__call__的逻辑 hasattr,setattr,getattr用来判断,获取,设置类的属性 class MySingletonMeta(ty

方法一 from datetime import datetime from pytz import timezone cst_tz = timezone('Asia/Shanghai') utc_tz = timezone('UTC') pst_tz = timezone('America/Los_Angeles') day = datetime.strptime('2020-12-11

由于谷歌浏览器80以后版本采用了新的加密方式,所以记录在这里 # -*- coding:utf-8 -*- import os import json import base64 import sqlite3 from win32crypt import CryptUnprotectData from cryptography.hazmat.primitives.ciphers.aead i

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont class DrawPhotoWithMessage: def __init__(self, img_path, save_path, font_size=5, message="我喜欢你！", font='myfont.ttf'): self.font_size = font_

生成access token 点击头像->机器人管理->自定义(通过webhook接入自定义服务)->添加->选择一个安全配置 得到一个webhook地址,https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx 发送消息 def send_message(text): send_url = 'htt

def maopao(data: list): """ 两两比较 :param data: :return: """ length = len(data) for i in range(length - 1): flag = True for j in range(length - 1 - i):

获取属性 __ getattr __(self, name) 定义当用户试图获取一个不存在的属性时的行为 __ getattribute __(self, name) 定义当该类的属性被访问时的行为 (获取属性一定会走到这个方法,获取不到属性去访问 __ getattr __) __ setattr __(self, name, value) 定义当一个属性被设置时的行为,小心递归调用 __

SnowFlakeldWorker java /** * Twitter_Snowflake * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开): * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 * 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正

python协程需要注意的点 都在注释里 # -*- coding: utf-8 -*- import asyncio import time from geeker import schedule async def first(): await asyncio.sleep(1) return "result first" async def second(): await

最大几个数和最小几个数 import heapq a = [7, 5, 3, 4, 8, 6, 0] cc = heapq.nsmallest(2, a) #最小的两个数 dd = heapq.nlargest(3, a) #最大的三个数 print(cc) # [1, 2] print(dd) # [7, 6, 5] heapq.heapify(a) # 堆排序 heapq.heap

java 和 python时间格式化区别 月份，java是M，python是m 分钟，java是m，python是M 年份,必须用yyyy,表示当天所在的年份,如果用YYYY,则表示当前周所在年份 java： public class firstClass { public static void main(String[] args){ LocalDateTime localDate

异步调用（坑） from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolExecutor(5) def review(): '''省略过程''' #异步提交任务 executor.submit(call_crawl, country, 'rv')

Python的数据缓存 python 的内置数据类型，数值型，字符串，列表，字典等都会有自己的对象缓存池， 这样做的好处是，避免了频繁的申请内存，释放内存，这样会极大的降低应用程序的运行速度，还会造成大量的内存碎片。因此提供对象缓存机制是非常重要的。 在Python中，字符串和整型对象都是不可变的（immutable）类型，因此Python会很高效地缓存它们。这样的处理机制能提升Python的

Python 表达式 i += x 与 i = i + x 等价吗？ 看个例子 a = [1, 2, 3] b = a # 写法一 b += [4] # 写法二 # b = b + [4] print(id(a), a) print(id(b), b) 两种不同的写法，结果不一致 写法一结果： 2305441971976 [1, 2, 3, 4] 2305441971976 [1, 2,