python 标准库

Beautiful Soup标准库是一个可以从HTML/XML文件中提取数据的Python库,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式,Beautiful Soup将会节省数小时的工作时间.pymongo标准库是MongoDb NoSql数据库与python语言之间的桥梁,通过pymongo将数据保存到MongoDb中.结合使用这两者来爬去喜马拉雅电台的数据... Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是

在之前对Python对象的介绍中 (面向对象的基本概念,面向对象的进一步拓展),我提到过Python"一切皆对象"的哲学,在Python中,无论是变量还是函数,都是一个对象.当Python运行时,对象存储在内存中,随时等待系统的调用.然而,内存里的数据会随着计算机关机和消失,如何将对象保存到文件,并储存在硬盘上呢? 计算机的内存中存储的是二进制的序列 (当然,在Linux眼中,是文本流).我们可以直接将某个对象所对应位置的数据抓取下来,转换成文本流 (这个过程叫做serialize),

Python标准库14 数据库 (sqlite3) 作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite.这一数据库使用SQL语言.SQLite作为后端数据库,可以搭配Python建网站,或者制作有数据存储需求的工具.SQLite还在其它领域有广泛的应用,比如HTML5和移动端.Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口. 我将创建一个简单的关系型数据库,为一个书店存

继上一篇介绍了python的多线程和基本用法.也说到了python中多线程中的同步锁,这篇就来看看python中的多线程同步问题. 有时候很多个线程同时对一个资源进行修改,这个时候就容易发生错误,看看这个最简单的程序: import thread, time count = 0 def addCount(): global count for i in range(100000): count += 1 for i in range(10): thread.start_new_thread(ad

在单个程序中我们经常用多线程来处理不同的工作,尤其是有的工作需要等,那么我们会新建一个线程去等然后执行某些操作,当做完事后线程退出被回收.当一个程序运行时,就会有一个进程被系统所创建,同时也会有一个线程运行,这个线程就是主线程main,在主线程中所创建的新的线程都是子线程,子线程通常都是做一些辅助的事.python中提供了thread和threading两个模块来支持多线程. python中使用线程有两种方式,第一种是用thread模块的start_new_thread函数,另一种是用threa

1.什么是XML XML是可扩展标记语言(Extensible Markup Language)的缩写,其中的 标记(markup)是关键部分.您可以创建内容,然后使用限定标记标记它,从而使每个单词.短语或块成为可识别.可分类的信息. XML有以下几个特点. XML的设计宗旨是传输数据,而非显示数据. XML标签没有被预定义.您需要自行定义标签. XML被设计为具有自我描述性. XML是W3C的推荐标准. 其解析流程如下图: 2.常用解析XML的Python包 Python的标准库中,提供了6种

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 在操作系统下,用户可以通过操作系统的命令来管理文件,参考linux文件管理相关命令.Python标准库则允许我们从Python内部管理文件.相同的目的,我们有了两条途径.尽管在Python调用标准库的方式不如操作系统命令直接,但有它自己的优势.你可以利用Python语言,并发挥其他Python工具,形成组合的文件管理功能.Python or Shell? 这是留给用户的选择.本文

1 操作系统接口 os 模块提供了一系列与系统交互的模块: >>> os.getcwd() # Return the current working directory '/home/minix/Documents/Note/Programming/python/lib1' >>> os.chdir('~/python') # Change current working directory Traceback (most recent call last): File

Infinite Iterators: Iterator Arguments Results Example count() start, [step] start, start+step, start+2*step, ... count(10) --> 10 11 12 13 14 ... cycle() p p0, p1, ... plast, p0, p1, ... cycle('ABCD') --> A B C D A B C D ... repeat() elem [,n] elem

1 >>> from configparser import ConfigParser, ExtendedInterpolation 2 >>> parser = ConfigParser(interpolation=ExtendedInterpolation()) 3 >>> # the default BasicInterpolation could be used as well 4 >>> parser.read_string