pip国内镜像配置

python

由于 pip 源站点部署在国外，下载速度很慢，甚至完全无法访问： 1 2 3 4 $ pip install flask WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(<pip._vendor.urllib3.connection.VerifiedHTTPSConnection object at 0x102930588>, 'Connection to pypi.org timed out. (connect timeout=15)')': /simple/flask/ WARNING: Retrying (Retry(total=3, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(<pip._vendor.urllib3.connection.VerifiedHTTPSConnection object at 0x102930f28>, 'Connection to pypi.org timed out. (connect timeout=15)')': /simple/flask/ WARNING: Retrying (Retry(total=2, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(<pip._vendor.urllib3.connection.VerifiedHTTPSConnection object at 0x102930cc0>, 'Connection to pypi.
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Python自动化运维经典案例入门

python

Python 是一种动态的高级编程语言，语法非常简洁，初学者很容易上手。Python 语言表达力非常强大，三两行代码即可完成其他编程语言可能要写几十上百行的功能，开发效率非常高。因此，它经常作为胶水式语言，在自动化运维等开发领域大显身手。语法简洁，易于学习表达力强大，开发效率高执行效率不高，不擅长大项目 Python能做什么 Python 号称自动化运维领域的编程语言，常见的应用场景均能胜任：采集性能数据，比如调用 psutils 采集系统和进程指标；发送数据报表；调用 xlrd 和 xlwt 生成或处理 Excel 报表；调用 matplotlib 生成统计图表，例如折线图、直方图、饼图、热力图…… 调用 smtplib 发送邮件报告；自动执行命令；调用 pexpect 自动执行交互式命令，支持批量执行；调用 paramiko 登录 SSH 服务器，执行命令或拷贝文件（ scp ）；调用 ansible 在主机集群上执行 playbook ，类似 ansible 的工具还有 fabric ；开发 Web 接口，利用 fastapi 、flask 等框架实现取数接口； etc 安装第三方包 Python 之所以这么强大，很大程度上得益于它极其丰富的第三方包生态。不管您想做什么，基本都要现成的包！我们直接把包安装好，然后调用就是了。举个例子，想要请求 HTTP 接口，我们可以使用 requests 包。
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Python调用tqdm库在命令行输出进度条

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我们经常执行计算机程序，来处理数据或任务。有 GUI 的程序，可以通过进度条实时展示处理进度。那么，命令行程序有办法也展示直观的进度条呢？ Python 第三方库 tqdm 就是专门用来展示进度条的，tqdm 是阿拉伯语进度一词 taqadum 的缩写。本节，我们一起来看如何调用 tqdm 库，来输出漂亮直观的进度条。安装跟其他 Python 第三方包一样，我们执行 pip 命名来安装 tqdm ： 1 pip install tqdm 用法 Python 程序处理数据或任务时，通常是写 for-in 循环逐个遍历。tqdm 提供了一个可迭代对象包装器，可以包装任何可迭代对象，它会在遍历迭代时实时输出进度： 1 2 3 4 5 import time from tqdm import tqdm for task in tqdm(range(10)): time.sleep(0.1) 这个例子调用 range 函数生成 10 个序号，来模拟处理 10 个数据的场景。 range 对象的长度是固定的，因此 tqdm 可以调用 len 函数获得总数，因此可以计算进度： 1 2 >>> len(range(10)) 10 但有些场景，我们并不知道数据或任务的总量有多少，因而无法计算进度，只能计算处理速度：
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tabulate

python

用过 MySQL 的童鞋一定对那个非常好看的字符表格印象深刻吧！

在 Python 中，使用 tabulate 库，可轻松实现一模一样的字符表格。

快速上手

废话不多说，先来看看效果：

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    >>> from tabulate import tabulate

    >>> table_header = ['Name', 'Chinese', 'Math', 'English']
    >>> table_data = [
    ...     ('Tom', '90', '80', '85'),
    ...     ('Jim', '70', '90', '80'),
    ...     ('Lucy', '90', '70', '90'),
    ... ]

    >>> print(tabulate(table_data, headers=table_header, tablefmt='grid'))
    +--------+-----------+--------+-----------+
    | Name   |   Chinese |   Math |   English |
    +========+===========+========+===========+
    | Tom    |        90 |     80 |        85 |
    +--------+-----------+--------+-----------+
    | Jim    |        70 |     90 |        80 |
    +--------+-----------+--------+-----------+
    | Lucy   |        90 |     70 |        90 |
    +--------+-----------+--------+-----------+

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用tabulate输出字符表格

python

用过 MySQL 的童鞋一定对那个非常好看的字符表格印象深刻吧！

在 Python 中，使用 tabulate 库，可以轻松实现一模一样的字符表格。

快速上手

废话不多说，先来看看效果：

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>>> from tabulate import tabulate

>>> table_header = ['Name', 'Chinese', 'Math', 'English']
>>> table_data = [
...     ('Tom', '90', '80', '85'),
...     ('Jim', '70', '90', '80'),
...     ('Lucy', '90', '70', '90'),
... ]

>>> print(tabulate(table_data, headers=table_header, tablefmt='grid'))
+--------+-----------+--------+-----------+
| Name   |   Chinese |   Math |   English |
+========+===========+========+===========+
| Tom    |        90 |     80 |        85 |
+--------+-----------+--------+-----------+
| Jim    |        70 |     90 |        80 |
+--------+-----------+--------+-----------+
| Lucy   |        90 |     70 |        90 |
+--------+-----------+--------+-----------+

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Python面试题精选

python
笔者担任 Python 面试官多年，积累了很多面试题，特整理起来，希望对求职者有所帮助。此外，我们从网上摘录了很多经典面试题，配以详尽的讲解，举一反三。

我们将不定期更新，订阅可以关注我们的公众号： 小菜学编程 。

面试题
1. 用一行代码实现整数 1 至 100 之和
网上的答案是通过 range 生成 1 至 100 的整数，然后用 sum 求和：
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>>> # 解法一 >>> sum(range(1, 101)) 5050
这行代码确实很有美感，但你想过没有：如果是求 1 至 10000000000 之和呢？候选人必须认识到这是一个 O(N) 算法，真的适合所有场景吗？为什么不用等差数列前 N 项和公式进行计算呢？
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一文说清文本编码那些事

python 编码

一直以来，编码问题像幽灵一般，不少开发人员都受过它的困扰。

试想你请求一个数据，却得到一堆乱码，丈二和尚摸不着头脑。有同事质疑你的数据是乱码，虽然你很确定传了 UTF-8 ，却也无法自证清白，更别说帮同事 debug 了。

有时，靠着百度和一手瞎调的手艺，乱码也能解决。尽管如此，还是很羡慕那些骨灰级程序员。为什么他们每次都能犀利地指出问题，并快速修复呢？原因在于，他们早就把编码问题背后的各种来龙去脉搞清楚了。

本文从 ASCII 码说起，带你扒一扒编码背后那些事。相信搞清编码的原理后，你将不再畏惧任何编码问题。
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用 Python 读写 Excel 表格

python
Python 可以读写 Excel 表格吗？

当然可以。 Python 下有很多类库可以做到， openpyxl 就是其中的佼佼者。

openpyxl 的设计非常漂亮，你一定会喜欢它！不信请往下看：

工作簿

开始 openpyxl 前，无需提前建好工作簿( Workbook )。只需导入 Workbook 类，便可在内存中创建新工作簿并开始操作：
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>>> from openpyxl import Workbook >>> wb = Workbook()
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用html-table生成HTML表格

python

在 邮件报表 之类的开发任务中，需要生成 HTML 表格。

使用 Python 生成 HTML 表格基本没啥难度， for 循环遍历一遍数据并输出标签即可。如果需要实现合并单元格，或者按需调整表格样式，就比较麻烦了。

这时，可以试试本文的主角 —— html-table 包，借助它可生成各种样式的 HTML 表格。接下来，以一个简单的例子演示 html-table 的常用用法：

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用 Python 生成 HTML 表格

python

在 邮件报表 之类的开发任务中，需要生成 HTML 表格。

使用 Python 生成 HTML 表格基本没啥难度， for 循环遍历一遍数据并输出标签即可。如果需要实现合并单元格，或者按需调整表格样式，就比较麻烦了。

这时，可以试试本文的主角 —— html-table 包，借助它可生成各种样式的 HTML 表格。接下来，以一个简单的例子演示 html-table 的常用用法：

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