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Ubuntu系统：如何使用命令列出所有PHP、Java、Python项目，包括已停止运行的项目

2024-08-13

在Ubuntu系统中，您可以使用以下方法来列出所有PHP、Java和Python项目，包括已停止运行的项目。

对于PHP项目，您可以使用ps命令结合grep来查找所有运行中的PHP进程。但是，请注意，这种方法不会显示已经停止运行但是尚未清理的PHP进程。




ps aux | grep -i php

对于Java项目，您可以使用类似的方法，但是需要知道Java进程的具体命令行参数。




ps aux | grep -i java

对于Python项目，您可以使用类似的方法，因为Python代码通常在Python解释器中运行。




ps aux | grep -i python

如果您需要查找所有可能的项目文件夹，可以使用find命令结合项目的常见文件或目录名。




# PHP项目
find / -type d -name "wp-content"
 
# Java项目
find / -type d -name "src"
 
# Python项目
find / -type d -name "my_project"

请注意，这些命令可能需要一些时间来运行，并且可能需要管理员权限，具体取决于您查找的目录和文件。如果您知道项目的确切安装路径，可以省略对整个根文件系统的搜索，从而节省时间和资源。

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python网站创建015：jQuery的各种操作

System

2024-08-13

所有,jquery

在Python网站中创建一个简单的页面，使用jQuery执行一些基本操作，可以通过以下方式实现：

安装Python和必要的Web框架（如Flask）。
创建一个HTML文件，包含jQuery库。
使用jQuery编写脚本来执行特定的操作，比如点击按钮时隐藏或显示元素。

以下是一个简单的示例，演示了如何在网页中使用jQuery来隐藏和显示一个段落：




# 假设你已经安装了Flask
from flask import Flask, render_template
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在同一目录下创建一个名为templates的文件夹，并在该文件夹内创建一个index.html文件，内容如下：




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>jQuery 示例</title>
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script>
    <script>
        $(document).ready(function(){
            $("#hideBtn").click(function(){
                $("#myPara").hide();
            });
            $("#showBtn").click(function(){
                $("#myPara").show();
            });
        });
    </script>
</head>
<body>
 
<button id="hideBtn">隐藏</button>
<button id="showBtn">显示</button>
 
<p id="myPara">这是一个可以被隐藏和显示的段落。</p>
 
</body>
</html>

在这个例子中，当用户点击“隐藏”按钮时，段落会被jQuery的hide()方法隐藏；点击“显示”按钮时，段落会被show()方法显示。这是一个基本的jQuery操作示例，实际应用中可以根据需求进行更复杂的操作。

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三种利用python将html文件转图片的方式

System

2024-08-13

所有,html

在Python中，可以使用几个不同的库来将HTML文件转换为图片。以下是三种常见的方法：

使用wkhtmltopdf库：




from cStringIO import StringIO
from PIL import Image
import wkhtmltopdf.converter as c
 
html = '''<html><head><title>Test</title></head><body><h1>Hello, world!</h1></body></html>'''
output = StringIO()
c.from_string(html).to_image(output)
image = Image.open(output)
image.show()
image.save('output.png')

使用webkit2png库：




import subprocess
 
html_file = 'test.html'
png_file = 'output.png'
subprocess.call(['webkit2png', '-f', html_file, png_file])

使用selenium和phantomjs：




from selenium import webdriver
 
html = '''<html><head><title>Test</title></head><body><h1>Hello, world!</h1></body></html>'''
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='/path/to/phantomjs')
driver.set_window_size(1024, 768)
driver.set_page_content(html)
driver.save_screenshot('output.png')
driver.quit()

请确保安装了所需的库（如wkhtmltopdf、webkit2png和phantomjs），并且在使用selenium时，需要下载相应的PhantomJS或者更新的无头浏览器驱动程序。

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利用 Python 实现txt文本复杂数据处理与导出 Excel 文件

System

2024-08-13

所有,python




import pandas as pd
 
# 假设有一个包含复杂数据的txt文件
txt_file_path = 'data.txt'
 
# 读取txt文件内容，这里需要根据实际内容定义正确的分隔符和其他参数
data = pd.read_csv(txt_file_path, sep='\t', header=None)
 
# 为数据框添加列名
data.columns = ['ID', 'Name', 'Age', 'Gender', 'Score']
 
# 导出到Excel文件
excel_file_path = 'processed_data.xlsx'
data.to_excel(excel_file_path, index=False)

这段代码展示了如何使用pandas库来处理一个简单的txt文本文件，并将其内容导出为Excel文件。代码中的read_csv函数用于读取文本文件，并假设数据使用制表符（'\t'）分隔。然后，我们为数据框添加列名，并使用to_excel函数将其导出为Excel文件。这个过程可以作为一个模板，根据实际的数据格式进行调整。

System

2024-08-13

所有,elasticsearch




from multiprocessing import Process, Queue
 
# 子进程要执行的任务
def worker(queue):
    # 处理任务
    while True:
        item = queue.get()
        if item is None: # 收到结束信号
            break
        # 处理任务的逻辑
        print(f"处理任务: {item}")
    queue.put(None) # 将结束信号放回队列以便主进程能收到
 
# 主进程
def main():
    queue = Queue() # 创建进程间通信的队列
    process = Process(target=worker, args=(queue,)) # 创建子进程
    process.start() # 启动子进程
 
    # 发送任务到子进程
    for i in range(5):
        queue.put(i)
 
    # 通知子进程结束
    queue.put(None)
    process.join() # 等待子进程结束
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码展示了如何使用Python的multiprocessing模块创建一个子进程以及如何使用队列Queue在主进程和子进程之间通信。子进程会从队列中取出任务并处理，主进程则负责将任务发送给子进程并通知子进程结束。这是一个多进程编程的基本例子，适用于需要并行处理任务的场景。

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Python 进阶语法：enum（枚举）

System

2024-08-13

所有,python

在Python中，我们可以使用内置的enum库来创建枚举类。枚举是一种特殊的类，其中的元素（成员）是唯一的、不可变的。

创建一个简单的枚举类：




from enum import Enum
 
class Color(Enum):
    RED = 1
    GREEN = 2
    BLUE = 3

在这个例子中，我们创建了一个名为Color的枚举类，其中有三个成员：RED，GREEN和BLUE。每个成员都有一个唯一的值，即1、2和3。

访问枚举成员：




print(Color.RED)  # Output: Color.RED

枚举成员的比较：




print(Color.RED == Color.RED)  # Output: True
print(Color.RED == Color.GREEN)  # Output: False

枚举成员的迭代：




for color in Color:
    print(color)

枚举成员的转换：




print(Color(1))  # Output: Color.RED
print(Color['GREEN'])  # Output: Color.GREEN

枚举的其他操作：




print(Color.RED.name)  # Output: 'RED'
print(Color.RED.value)  # Output: 1

枚举的继承：




class Color(Enum):
    RED = 1
    GREEN = 2
    BLUE = 3
 
class AnotherColor(Color):
    YELLOW = 4
    PINK = 5

在这个例子中，我们创建了一个名为AnotherColor的枚举类，它继承了Color枚举类，并添加了两个新的成员：YELLOW和PINK。

使用枚举进行类型检查：




def get_color(color):
    if isinstance(color, Color):
        return color.name
    raise TypeError('Must be a Color member')
 
print(get_color(Color.RED))  # Output: 'RED'
print(get_color('RED'))  # Raises TypeError

在这个例子中，get_color函数检查传入的参数是否是Color枚举的成员。如果是，它返回成员的名字；如果不是，它会抛出一个TypeError异常。

System

2024-08-13

所有,elasticsearch




import logging
from multiprocessing import Process, Lock
 
def get_logger(lock: Lock):
    """
    创建一个带有Lock的日志记录器，用于多进程场景。
    """
    handler = logging.FileHandler('multiprocess_log.txt')
    handler.acquire = lock.acquire
    handler.release = lock.release
    logger = logging.getLogger('mylogger')
    logger.addHandler(handler)
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    return logger
 
def worker(lock: Lock, logger):
    """
    多进程使用的工作函数，安全地记录日志。
    """
    with lock:
        logger.info(f'This is a log message from process {os.getpid()}')
 
if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    logger = get_logger(lock)
    processes = [Process(target=worker, args=(lock, logger)) for _ in range(4)]
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()

这个代码示例展示了如何使用multiprocessing模块和logging模块创建一个多进程安全的日志记录器。它定义了一个带有锁的日志记录器工厂函数get_logger，以及一个使用该记录器的工作函数worker。在主程序中，我们创建了记录器和多个工作进程，确保他们安全地记录日志信息。

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Python神技：pd.read_excel怎样读取多sheet页数据

System

2024-08-13

所有,python

在Python中，使用pandas的read_excel函数可以读取Excel文件中的多个sheet页。你可以通过传递sheet_name参数来指定需要读取的sheet页。如果你想读取所有的sheet页，可以设置sheet_name=None。

以下是一些示例代码：

读取指定的sheet页：




import pandas as pd
 
# 读取名为'Sheet1'的sheet页
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

读取所有sheet页，并返回一个字典：




# 读取所有sheet页，并以sheet名为键，数据框为值，返回一个字典
dfs = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)

在读取多个sheet页之后，你可以通过sheet名来访问特定的数据框。例如：




# 访问名为'Sheet2'的sheet页的数据框
df_sheet2 = dfs['Sheet2']

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Python之html2text，清晰解读HTML内容！

System

2024-08-13

所有,html




import html2text
 
# 示例HTML内容
html_content = """
<h1>欢迎来到我的网站</h1>
<p>这里有你需要的所有信息。</p>
<ul>
  <li>信息1</li>
  <li>信息2</li>
  <li>信息3</li>
</ul>
"""
 
# 使用html2text转换HTML为纯文本
text_converter = html2text.HTML2Text()
text_converter.ignore_links = True
clean_text = text_converter.handle(html_content)
 
print(clean_text)

这段代码演示了如何使用html2text库将HTML内容转换为清晰的文本格式。首先导入库，然后定义一个包含HTML标签的字符串。接着，创建html2text.HTML2Text的实例，并调用其handle方法进行转换。最后，打印输出转换后的文本内容。这个过程很直接地展示了如何使用这个库进行基本的HTML内容解析。

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【Python】爬虫实战02：电影市场票房情况分析与可视化

System

2024-08-13

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 获取网页内容
def get_html(url):
    try:
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        print(e)
        return None
 
# 解析网页数据
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    data = []
    for tr in soup.find('tbody').children:
        if isinstance(tr, bs4.element.Tag):
            tds = tr('td')
            data.append({
                '排名': tds[0].text,
                '电影名': tds[1].text,
                '票房': tds[2].text,
                '上映天数': tds[3].text,
                '上映场次': tds[4].text,
                '人均票房': tds[5].text
            })
    return data
 
# 保存数据到CSV
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')
 
# 主函数
def main():
    url = 'http://www.bj-m.com/boxoffice/bom/202101/ranking.html'
    html = get_html(url)
    data = parse_data(html)
    save_to_csv(data, '2021年1月票房排行.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从网页爬取数据、解析数据、保存数据到CSV文件的完整流程。使用了requests库获取网页内容，BeautifulSoup进行网页解析，pandas处理和保存数据。代码简洁，注重逻辑性和实用性，是学习爬虫技术的一个很好的示例。

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