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2024-08-23

在Python中，可以使用datetime和time模块来实现时间和时间戳的互相转换。

时间转换为时间戳：




import time
from datetime import datetime
 
# 假设有一个时间如下
dt_str = '2023-04-01 12:00:00'
# 将字符串转换为datetime对象
dt_obj = datetime.strptime(dt_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 将datetime对象转换为时间戳
timestamp = int(dt_obj.timestamp())
print(timestamp)

时间戳转换为时间：




import time
from datetime import datetime
 
# 假设有一个时间戳如下
timestamp = 1679712000
# 将时间戳转换为datetime对象
dt_obj = datetime.fromtimestamp(timestamp)
# 将datetime对象转换为字符串
dt_str = dt_obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(dt_str)

这两段代码分别展示了如何将时间（datetime对象）转换为时间戳，以及如何将时间戳转换回时间（datetime对象）。

System

2024-08-23

所有,python

解释：

这个错误通常表明Python环境中缺少了标准库模块distutils.util。这个模块是Python的distutils包的一部分，用于处理各种分发相关的任务。

解决方法：

如果你使用的是虚拟环境，尝试重新创建虚拟环境。
如果你使用的是系统Python环境，尝试修复或重新安装Python。
如果你是通过某种包管理器（如pip）安装Python，尝试更新或修复该包管理器。

例如，使用pip修复：




python -m pip install --upgrade --force-reinstall distutils

确保你使用的是与模块distutils.util相关的Python版本。如果问题依旧存在，可能需要检查Python环境的配置或权限设置。

System

2024-08-23

所有,python

这本书提供了对JavaScript中Object、Array和String内置对象的深入理解和实践技巧，包括它们的属性、方法以及一些高级用法。这本书不仅教你如何使用这些对象，还教你如何通过扩展原型来创建自定义方法，从而提高你的代码质量和开发效率。

这本书的内容涵盖了如何使用JavaScript进行面向对象编程、如何处理数组数据、以及如何优化字符串操作。每一部分都包含了实用的代码示例，并配有详细的解释和注释。

这本书是一本非常实用的JavaScript进阶教程，它将帮助你成为一个更高效的开发者。

由于篇幅限制，这里只能展示一些关键的代码片段和概念。

例如，关于数组的一些高级用法：




// 使用map和reduce创建一个累加器
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5];
const sum = numbers.map((x, i) => x * (i + 1)).reduce((a, b) => a + b, 0);
console.log(sum); // 输出153（1+2+3+4+5+1*1+2*2+3*3+4*4+5*5）

关于字符串的优化操作：




// 使用repeat方法生成字符串
console.log('-'.repeat(10)); // 输出'-----------'
 
// 使用String.raw来处理转义字符
console.log(String.raw`Hi\nHi`); // 输出'Hi\nHi'

关于面向对象编程的一些技巧：




// 使用Object.assign来快速创建对象
const person = { name: 'Alice', age: 25 };
const clone = Object.assign({}, person);
console.log(clone); // 输出{ name: 'Alice', age: 25 }

这些代码片段展示了如何使用JavaScript的新特性来提高代码质量和开发效率。通过阅读这本书，你将能够学习到这些新特性并应用到你的项目中。

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【Python 爬虫基础】BeautifulSoup

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2024-08-23

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BeautifulSoup是一个Python库，用于从HTML或XML文件中提取数据。它创建一个解析树，允许你用类似于CSS或jQuery的方式来导航和提取数据。

以下是一些使用BeautifulSoup的基本示例：

安装BeautifulSoup库




pip install beautifulsoup4

使用BeautifulSoup解析HTML




from bs4 import BeautifulSoup
 
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
 
print(soup.prettify())

查找特定的HTML元素




# 查找所有的<a>标签
for anchor in soup.find_all('a'):
    print(anchor.get('href'))
 
# 查找所有带有"title"属性的标签
for tag in soup.find_all(True, {'class': 'title'}):
    print(tag.name)
 
# 通过名称查找一个标签
tag = soup.find(id='link1')
print(tag.get('href'))

提取特定的数据




# 获取标题
print(soup.title.string)
 
# 获取所有段落的文字
for paragraph in soup.find_all('p'):
    print(paragraph.get_text())

使用CSS选择器查找元素




# 首先需要安装beautifulsoup4-inline-xpath
from bs4 import BeautifulSoup
 
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<div class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</div>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
 
# 使用CSS选择器查找
print(soup.select('title'))
print(soup.select('.story'))
print(soup.select('#link1'))

这些是BeautifulSoup的基本使用方法，更多高级功能可以查看官方文档。

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Python浪漫星空

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2024-08-23

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这是一个使用Python的Tkinter库创建简易浪漫星空动画的代码示例：




import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
import random
 
class Star:
    def __init__(self, canvas, img):
        self.canvas = canvas
        self.id = canvas.create_image(0, 0, image=img, anchor='nw')
        self.canvas.move(self.id, random.randint(0, canvas.winfo_width()), random.randint(0, canvas.winfo_height()))
        self.x = random.randint(-2, 2)
        self.y = random.randint(1, 3)
 
    def draw(self):
        self.canvas.move(self.id, self.x, self.y)
        pos = self.canvas.coords(self.id)
        if pos[0] <= 0 or pos[2] >= self.canvas.winfo_width():
            self.x = -self.x
        if pos[1] <= 0 or pos[3] >= self.canvas.winfo_height():
            self.y = -self.y
 
def create_star_sky(root):
    canvas = tk.Canvas(root, width=400, height=300, bg='black')
    canvas.pack()
    star_img = Image.open("star.png")
    star_list = []
    for i in range(200):
        star_list.append(Star(canvas, ImageTk.PhotoImage(star_img)))
    def update_canvas():
        for star in star_list:
            star.draw()
        canvas.after(10, update_canvas)
    update_canvas()
 
root = tk.Tk()
create_star_sky(root)
root.mainloop()

在这个示例中，我们首先定义了一个星星类Star，它有一个canvas属性来指定它将在哪个画布上绘制，一个id属性来标识画布上的图像，以及控制星星移动的x和y速度。星星的draw方法会根据速度更新它在画布上的位置。

create_star_sky函数创建了一个画布，然后加载一个星星图片，创建了200个星星对象，并通过update_canvas方法来更新所有星星的位置。这个方法会在每次画布重绘时被调用，实现动画效果。

最后，我们创建了一个Tkinter窗口，并调用create_star_sky函数来创建一个浪漫的星空动画。

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【Python】一篇带你掌握数据容器之列表

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2024-08-23

所有,python




# 定义一个空列表
empty_list = []
 
# 定义一个包含元素的列表
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
 
# 访问列表中的元素
print(fruits[0])  # 输出: apple
 
# 修改列表中的元素
fruits[0] = 'orange'
print(fruits)  # 输出: ['orange', 'banana', 'cherry']
 
# 在列表末尾添加元素
fruits.append('date')
print(fruits)  # 输出: ['orange', 'banana', 'cherry', 'date']
 
# 统计元素出现的次数
print(fruits.count('orange'))  # 输出: 1
 
# 在指定位置插入元素
fruits.insert(1, 'blueberry')
print(fruits)  # 输出: ['orange', 'blueberry', 'banana', 'cherry', 'date']
 
# 移除列表中的元素（默认最后一个）
fruits.remove('date')
print(fruits)  # 输出: ['orange', 'blueberry', 'banana', 'cherry']
 
# 获取元素的索引
print(fruits.index('blueberry'))  # 输出: 1
 
# 清空列表
fruits.clear()
print(fruits)  # 输出: []
 
# 列表
fruits_copy = fruits.copy()
print(fruits_copy)  # 输出: []，因为原列表为空
 
# 列表元素个数
print(len(fruits))  # 输出: 0
 
# 列表元素个数（另一种方式）
print(fruits.__len__())  # 输出: 0
 
# 列表元素反转
fruits.reverse()
print(fruits)  # 输出: []
 
# 列表排序
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]
numbers.sort()
print(numbers)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9]
 
# 列表转换为字符串
print(str(fruits))  # 输出: '[]'

这段代码展示了如何在Python中定义和操作列表，包括访问元素、添加和删除元素、计数元素、获取索引、清空列表、复制列表、计算列表长度、反转和排序列表。最后，将列表转换为字符串用于打印或者其他用途。这些操作是任何数据处理任务的基础，对于学习Python数据结构非常有帮助。

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python与上位机开发day04

System

2024-08-23

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在Python中，与上位机进行通信通常涉及到串行通信、网络通信或者USB通信。以下是使用pyserial库进行串行通信的一个基本示例：




import serial
import time
 
# 打开串行端口
ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600, timeout=0.5)  # 确保端口和波特率正确
 
try:
    while True:
        # 发送数据到上位机
        ser.write(b'Hello, Upstream!\n')  # 发送字节数据
        time.sleep(1)  # 等待响应
 
        # 接收上位机发送的数据
        response = ser.readline()  # 读取一行数据
        print(response)  # 打印接收到的数据
except KeyboardInterrupt:
    pass
finally:
    ser.close()  # 关闭串行端口

在这个例子中，我们首先导入了必要的模块，然后尝试打开串行端口（这里假设是USB端口/dev/ttyUSB0）。之后，我们进入一个无限循环，在循环中，我们通过ser.write()方法发送数据到上位机，并通过ser.readline()方法接收上位机的响应。

确保在运行此代码之前，已经安装了pyserial库，可以使用pip安装：




pip install pyserial

注意：这个例子假设你的上位机和你的设备通过同一个串行端口进行通信，端口名称（例如/dev/ttyUSB0）和波特率等通信参数需要根据实际情况进行设置。

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【量化入门】alltick：Python开源实时股票行情数据源

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2024-08-23

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alltick是一个Python库，用于获取实时股票行情数据。以下是如何使用alltick库获取股票行情数据的示例代码：

首先，你需要安装alltick库。可以使用pip进行安装：




pip install alltick

然后，你可以使用以下代码来获取股票行情数据：




import alltick
 
# 初始化行情接口
api = alltick.api()
 
# 订阅股票代码，这里以"sh.600000"为例（即上证指数）
api.subscribe("sh.600000")
 
# 设置数据处理回调函数
@api.register_event(alltick.EVENT_TICK_DATA)
def on_tick(tick_data):
    # 打印当前行情数据
    print(tick_data)
 
# 启动事件循环
api.event_loop()

在上述代码中，我们首先导入alltick库，然后初始化行情接口。我们订阅了上证指数的行情，并设置了一个回调函数on_tick来处理新的行情数据。最后，我们启动事件循环以接收实时行情数据。

请注意，alltick库可能需要实际的行情订阅账户才能使用，且具体的接口和数据格式可能随时发生变化，请参照最新的alltick文档进行使用。

System

2024-08-23

所有,python




import time
 
# 雪花算法生成唯一ID的函数
def generate_unique_id():
    # 取当前时间戳的二进制形式，并转换为64位整数
    timestamp = int(time.time() * 1000)
    # 机器ID占10位，此处可以根据实际情况进行分配
    machine_id = 1024  # 示例机器ID
    # 数据中心ID占10位
    datacenter_id = 1  # 示例数据中心ID
    # 序列号占12位，起始值从0开始
    sequence = 0
 
    # 组合各部分
    unique_id = (timestamp << 22) | (machine_id << 12) | (datacenter_id << 2) | sequence
 
    # 格式化为64位整数
    return unique_id
 
# 示例使用
unique_id = generate_unique_id()
print(f"生成的唯一ID: {unique_id}")

这段代码提供了一个简化版本的雪花算法的实现，用于生成唯一ID。它使用了当前时间戳、机器ID、数据中心ID和序列号来生成一个独特的ID。这个实现没有考虑序列号的自增和可能的冲突处理，它只是作为一个简单的示例来说明雪花算法的原理。在实际应用中，需要根据具体情况进行机器ID和数据中心ID的分配，以及序列号的自增处理。

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python，使用anaconda安装torch

System

2024-08-23

所有,python

在Anaconda环境中安装PyTorch，你可以使用Anaconda提供的conda命令。以下是安装PyTorch的步骤：

打开Anaconda命令提示符（或终端）。
确定你想在哪个环境中安装PyTorch，如果你想在base环境中安装，直接进行第3步。如果你想在特定环境中安装，请先激活该环境：
```
conda activate your_environment_name
```
使用以下命令安装PyTorch：
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch
```
其中cudatoolkit=xx.x应该与你的NVIDIA CUDA版本相对应。如果你不使用GPU，可以省略cudatoolkit参数。

例如，如果你想在名为myenv的环境中安装PyTorch，并且你的CUDA版本是11.1，你可以使用以下命令：




conda activate myenv
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch

请确保你连接到互联网，并且conda channels中包含了PyTorch。如果你不确定你的CUDA版本，可以在NVIDIA控制面板或通过运行nvidia-smi命令来查看。如果你不使用GPU，可以忽略CUDA版本。

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