一段代码可以让Python直接在Linux/Mac/Unix上运行

最近这段时间,经常通过xftp在服务器上创建目录并上传文件,繁琐的事一直循环的做,因此一直在想通过Python脚本能自动创建目录,上传文件,询问公司大佬和百度终于找到了方法,接下来看看. 一. 说明 主要安装两个模块paramiko与scp,功能即可实现 paramiko是一个基于SSH用于连接远程服务器并执行相关操作(SSHClient和SFTPClinet,即一个是远程连接,一个是上传下载服务),使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作,值得一说的是,fabric和ansible内部的远

1. 自动任务的功能为: 定时扫描数据库中的记录,然后发邮件 代码如下 scheduleMail.py import pymysql import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header import time def sendMail(body): sender = '[email protected]' receiver = ['[email protected]', '[ema

(一)临界段代码也叫做临界区,是指那些必须完整运行,不能被打断的代码段 (二)FreeRTOS 与 临 界 段 代 码 保 护 有 关 的 函 数 有 4 个,两个是任务级的临界段代码保护,两个是中断级的临界段代码保护 1. 任务级临界段代码保护taskENTER_CRITICAL()和 taskEXIT_CRITICAL()是任务级的临界代码保护,一个是进入临界段,一个是退出临界段,这两个函数成对使用 void taskcritical_test(void) { while(1) { task

Python基础知识总结 一.前期了解 1.1解释型语言和编译型语言 编译型语言在程序执行之前,有一个单独的编译过程,将程序翻译成机器语言,以后执行这个程序的时候,就不用再进行翻译了. 解释型语言,是在运行的时候将程序翻译成机器语言,所以运行速度相对于编译型语言要慢. C/C++ 等都是编译型语言,而Java,C#,Python等都是解释型语言. 1.2动态类型语言和静态类型语言 动态类型语言:指在运行期间才去做数据类型检查的语言.在用动态类型的语言编程时,永远也不用给任何变量指定数据类型,该语

这段话被称作“Python 之禅”(The Zen of Python),它列举了一些 Python 所推崇的理念,比如: 优美胜于丑陋 明确胜于隐晦 简单胜于复杂 … 可读性很重要 不要忽略错误 面对不确定时,拒绝猜测 现在做 好过不做,但盲目动手不如不做 如果你的实现很难说清楚,那是个坏想法:反之亦然 … 当你学完基础,可以写点代码的时候,可能经常感觉自己的实现很别扭.有经验的程序员会一眼看出你的代码出自一个初学者之手.这就是我们经常说的,代码不够 pythonic. 所谓 pythonic

[ 导读 ]本文重点讲述for语句和while语句.for语句属于遍历循环,while语句属于当型循环.除了两个循环语句外,还介绍了break.continue与pass三个用于控制循环结构中的程序流向的语句.在此基础之上,也介绍了列表推导式,这是一种特殊的循环语句. 循环语句又称为重复结构,用于反复执行某一操作.面对大数量级的重复运算,即使借助计算机,重复编写代码也是费时的,这时就需要借助循环语句.使用循环语句一般要用到条件判断,根据判断式的返回值决定是否执行循环体. 循环分为两种模式,一种是

回忆当初我们看到的这6段代码,造就了我们如今的深度学习,这6段代码的创作者及其取得 的这些辉煌成就的那些故事.这些故事都对应的有简单的代码示例,小伙伴们在FloydHub 和 GitHub 上找到相关代码. 提示一下:要运行 FloydHub 上的代码,需要确保你的电脑上已经安装了Floyd命令工具,并且复制代码保存到本地计算机.在本地计算机示例项目中初始化命令行界面之后,您就可以运行以下命令在 FloydHub 上启动项目: 最小二乘法 所有的深度学习算法都始于下面这个数学公式(我已将其转成

从代码中追溯深度学习的历史 深度学习发展到如今的地位,离不开下面这 6 段代码.本文介绍了这些代码的创作者及其完成这些突破性成就的故事背景.每个故事都有简单的代码示例,读者们可以在FloydHub和GitHub找到相关代码. Source: Google press image图片来源:Google 新闻图片 python学习交流群:923414804,群内每天分享干货,包括最新的企业级案例学习资料和零基础入门教程,欢迎小伙伴入群学习. 要运行 FloydHub 上的代码示例,请确保您的电脑已经

Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言.我们在用数据训练机器学习模型之前,通常都需要对数据进行预处理,而Python就非常适合完成这项工作,比如需要重新调整几十万张图像的尺寸,用Python没问题!你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库. 虽然Python易于学习,使用方便,但它并非运行速度最快的语言.默认情况下,Python程序使用一个CPU以单个进程运行.如果你是在最近几年配置的电脑,通常都是四核处理器,也就是有4个CPU.这就意味着在你苦苦