>

Python压缩钦点文件及文件夹为zip,编写装饰器达

- 编辑:云顶娱乐yd2221 -

Python压缩钦点文件及文件夹为zip,编写装饰器达

代码:

1、Python基础

Python是后生可畏种面向对象、解释型自由语言,语法简洁清晰、基础代码库丰硕,覆盖互连网、文件、GUI、数据库、文本等领域。并能和其他主流语言交换接济制作。Python首要分为Cpython、Jpython、IronPython、PyPy等。解释型语言可移植行好,可是运维速度未有编写翻译型语言,其次解释型语言源码不可能像编写翻译型这样编写翻译成二进制串加密。

图片 1

 

1.编纂装饰器,其实并未有那么难,只要驾驭方法。 这一个能够参见,笔者前面写的有关装饰器的篇章

Python压缩钦点文件及文件夹为zip,编写装饰器达成python央浼错误重试成效。1、首先料定本人的 eclipse 是哪些版本,这么些很关键,涉及到前面要用到的语言包要求与版本相称,运营eclipse,观察对应的版本号,举个例子笔者用的是 Photon 版本

相信您肯定用过Google的“按图搜图”效率,若无,你就落后啦,快去探究!当您输入一张图纸时,它会把与那张图相似的图像都给你表现出来,所以当您找到一张满意的图想做壁纸又感觉太小的时候,基本得以用这几个点子找到确切的~

def zipDir(dirpath,outFullName):
    """
    压缩指定文件夹
    :param dirpath: 目标文件夹路径
    :param outFullName: 压缩文件保存路径+xxxx.zip
    :return: 无
    """
    zip = zipfile.ZipFile(outFullName,"w",zipfile.ZIP_DEFLATED)
    for path,dirnames,filenames in os.walk(dirpath):
        # 去掉目标跟路径,只对目标文件夹下边的文件及文件夹进行压缩
        fpath = path.replace(dirpath,'')

        for filename in filenames:
            zip.write(os.path.join(path,filename),os.path.join(fpath,filename))
    zip.close()

2.2.3 阿布扎比住房来源数据模型

图片 2

 

自编写装饰器二

4.1、具体怎样操作呢,倘若有为 eclipse 做急速键到桌面,可以右键 eclipse -> 选择属性,在目标风流浪漫栏中最末尾扩展 -nl en,然后点击明确,重新起动 eclipse就切回为拉脱维亚语啦,假使又想切回中文,只要求将 -nl en 删除就能够

第风姿浪漫要证明,这里的玩乐外挂的概念,和那一个大型网页游戏里的外挂可不等,不能够自动打野,不能够喝药不可能躲避维生霉素…… 那做那个外挂有吗用?问的好,没用,除了能够浪费你或多或少时日,提升级中学一年级下编制程序手艺,扩展一小点点点点点的做外挂的根底以外,毫无用处,倘诺你是以制作叁个惊天地泣鬼神不开则已后生可畏开登时超神的外挂为目的复苏的话,或者要令你失望了,请及早绕道。笔者的目标很简短,正是半自动玩那款小游戏而已。

 

2.2.4 卡拉奇房源平均价值热力模型

如图突显蒙特利尔尼科西亚房源平均价值热力模型。//TODO 待分析

图片 3

 

 

 

1 def get_hash(self, img):
2     #使用PIL模块缩放图片,***
3     image = img.resize((18, 13), Image.ANTIALIAS).convert("L")
4     pixels = list(image.getdata())
5     avg = sum(pixels) / len(pixels)
6     return "".join(map(lambda p : "1" if p > avg else "0", pixels))
7

 

2.1.2 Python教您买房框架

Python教你买房框架,主要分为5块,分别为主程序模块、代理IP模块、地图服务模块、可视化服务模块、指标页面模块等。主程序为第龙精虎猛运转代理IP模块,抓取带来IP并透过测量试验可用代理IP存入到代理池,定期线程定期清洗带来并把无效的带动IP剔除出代理池,代理IP模块并提供外界API获代替理IP。主程序通过代办服务拜望并抓取外界网页的可行音信并在主程序模块通晓习HTML并写入到地点文件。主程序会调用地图服务赢得经纬度信息,并绘制热力图等。相同的时候间可视化模块定期读取文件并转移可视化图形报表供业务侧剖判利用。

图片 4

 

1、主服务模块

主程块通过Api提须求前端客户登入和获得客商交互输入,通过参数解析获取获得客商的必要组装恳求,获代替理IP转载呼吁到目的地址获取指标数据,再次回到数据通过html深入分析得到有效数据写入到文件地图服务和可视化服务员产自身的图形报表,辅佐得出Python教你买房的数额支撑。

2、IP代理服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:定时抓取免费代理IP,并检查可用性,可用proxy存入数据库供业务方调用获取# Author:elideng# date: 2017-11-11import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport tracebackimport pymysqlimport threadingimport time'''
*@Function【爬取IpProxy】
*@Request: 请求 [in]
* param1 int iReqGetNum: 请求获取代理量
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 int : 0(成功) 其它失败
'''def GrabIpProxy():
 arrIpList = []
 User_Agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'
 header = {}
 header['User-Agent'] = User_Agent #url = 'http://www.xicidaili.com/nn/1'
 url = 'http://www.baidu.com'
 res = requests.get(url, headers=header) if res.status_code == 200:
 info = {}
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
 ips = soup.findAll('tr') for x in range(1, len(ips)):
 ip = ips[x]
 tds = ip.findAll("td")
 ip_port = tds[1].contents[0] + ":" + tds[2].contents[0]
 arrIpList.append(ip_port) #后续加上代理可用校验,非可用踢出代理池
 #print(ip_port)
 #计算列表量
 return arrIpList'''
*@Function【测试ipProxy是否可用】
*@Request: 请求 [in]
* param1 String desUrl: 测试目的地址
* param2 String ipProxy:代理IP端口
* param3 int iTimeout:超时时间
* param4 String feature:目的地址特征
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 :成功返回代理Proxy 失败返回空
'''def checkProxyIP(desUrl, ipProxy, iTimeout=3, feature=""): #确认带来iPaddress 2秒内能否
 #desUrl = 'http://www.baidu.com'
 header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'}
 proxies = {'http': 'http://' + ipProxy} #组装代理
 res = None # 声明
 exMsg = None
 try: #res = requests.get(url=desUrl, headers=header, proxies=proxies, timeout=iTimeout)
 res = requests.get(desUrl, proxies=proxies, timeout=iTimeout) # 代理方式请求,防止反爬虫
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') #feature=""
 #print(soup.findAll(feature))
 except:
 exMsg = '* ' + traceback.format_exc() if exMsg: return -1
 if res.status_code != 200: return -1
 if res.text.find(feature) < 0: return -1
 return 0#更新代理池IPdef updateProxy(ipProxy, vaildFlag="N"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('update t_proxy set FvaildFlag="%s" where Fproxy="%s" limit 1' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#新增代理池IPdef insertProxy(ipProxy, vaildFlag="Y"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('insert into t_proxy values("%s", "%s", now(), now())' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#获取Proxydef getProxy(proxyNum):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor()
 proxyList=[] try: if proxyNum == -1:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y'') else:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y' limit %s' % (proxyNum))
 results = cursor.fetchall() for row in results:
 proxyList.append(row[0]) except: # Rollback in case there is any error
 smysql.rollback()
 smysql.close() return proxyListdef CheckIpProxyTimer():
 arrIpList = []
 arrIpList = getProxy(-1) #获取代理池全量有效代理IP
 #测试地址
 #feature = 'xxx' #目标网页的特征码, 暂时不启用
 desUrl = "http://www.baidu.com"
 for ipProxy in arrIpList:
 iRes = checkProxyIP(desUrl, ipProxy) if iRes: #Proxy验证通过
 setProxy(ipProxy, "Y") else:
 setProxy(ipProxy, "N") #失效无效代理if __name__ == '__main__': #0、爬取免费代理IP
 GrabIpProxy() #1、启动定时线程,定时测试并清洗数据库代理IP
 timer = threading.Timer(3600, CheckIpProxyTimer)
 timer.start() #2、设置定时器失效时间
 time.sleep(5)
 timer.cancel() #5秒后停止定时器,程序可一直执行

3、地图服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# Author:elideng# date: 2017-11-08from urllib.request import urlopen, quoteimport jsonfrom bs4 import BeautifulSoupimport os#根据地址获取经纬度def getlnglat(address):
 url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'
 output = 'json'
 ak = 'ATzU2rqfrFoQcImvG9mvGm9bxchxjLYL'
 add = quote(address) #由于本文地址变量为中文,为防止乱码,先用quote进行编码
 uri = url + '?' + 'address=' + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak
 req = urlopen(uri)
 res = req.read().decode()
 temp = json.loads(res)
 lat=0
 lng=0
 if 0 == temp['status']:
 lat=temp['result']['location']['lat']
 lng=temp['result']['location']['lng'] return lat,lng#根据两个经纬度计算距离def getPlaceDistance():
 return 0#根据两个地点计算各类交通时间def getPlaceTime():
 return 0def drawHeatChart(date):
 file = open("data.js", "a+") #data.js
 file.seek(3) # 定位到第0行
 file.writelines(date) #写入源数据到热力图源文件
 file.close() return 0if __name__ == '__main__':
 HeatChartSrcFile = input('输入热力图源文件:') #data.js
 drawHeatChart(HeatChartSrcFile)

<!DOCTYPE html><html><head>
 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
 <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
 <script
 src="http://www.praptycoop.com/uploads/allimg/191022/0IG115O-4.jpg"
 integrity="sha256-hwg4gsxgFZhOsEEamdOYGBf13FyQuiTwlAQgxVSNgt4="
 crossorigin="anonymous"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=DD279b2a90afdf0ae7a3796787a0742e"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script>
 <script type="text/javascript" src="./data.js"></script>
 <title>热力图功能示例</title>
 <style type="text/css">  ul,li{list-style: none;margin:0;padding:0;float:left;}  html{height:100%}  body{height:100%;margin:0px;padding:0px;font-family:"微软雅黑";}  #container{height:500px;width:100%;}  #r-result{width:100%;} </style></head><body>
 <div id="container"></div>
 <div id="r-result">
  <input type="button" onclick="openHeatmap();" value="显示热力图"/><input type="button" onclick="closeHeatmap();" value="关闭热力图"/>
 </div></body><script type="text/javascript">
 var map = new BMap.Map("container"); // 创建地图实例
 var point = new BMap.Point(114.061087, 22.528578); //自定义地图中点
 map.centerAndZoom(point, 12); // 初始化地图,设置中心点坐标和地图级别
 map.enableScrollWheelZoom(); // 允许滚轮缩放
 if(!isSupportCanvas()){
  alert('热力图目前只支持有canvas支持的浏览器,您所使用的浏览器不能使用热力图功能~')
 }
 heatmapOverlay = new BMapLib.HeatmapOverlay({"radius":20});
 map.addOverlay(heatmapOverlay); var param = {data:window.points,max:100}; //读取data.js热力源数据并生成热力图
 console.log(param);
 heatmapOverlay.setDataSet(param); //是否显示热力图
 function openHeatmap(){
 heatmapOverlay.show();
 } function closeHeatmap(){
 heatmapOverlay.hide();
 setTimeout(function(){
 location.reload();
 }, 10000)
 }
 closeHeatmap(); function setGradient(){  var gradient = {};  var colors = document.querySelectorAll("input[type='color']");
  colors = [].slice.call(colors,0);
  colors.forEach(function(ele){
   gradient[ele.getAttribute("data-key")] = ele.value;
  });
 heatmapOverlay.setOptions({"gradient":gradient});
 } //判断浏览区是否支持canvas
 function isSupportCanvas(){ var elem = document.createElement('canvas'); return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'));
 }</script></html>

4、可视化模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:可视化服务# Author:elideng# date: 2017-11-05import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport plotlyimport plotly.plotly as pyimport plotly.graph_objs as go
plotly.tools.set_credentials_file(username='elideng', api_key='tsc3809760')#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
 #数据校验
 if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
 if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
 #=======自己设置开始============
 #标签
 labels = np.array(arrLables) #数据
 data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
 ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
 ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
 ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
 ax.set_rlim(0,10)
 ax.grid(True)
 plt.show()#皮尔逊作图def drawPearson():
 return 0

 

官方语言包下载地址: 

工具的预备

Python压缩钦赐的文本及文件夹为.zip

2.1.1 Python教你买房维度指标种类

Python教您买房首先大家须要规定大家购房时最关怀的维度连串和指标体系。关怀首要维度和要紧指标连串如图所示:

图片 5

 

Python教您买房,分为数据爬虫和大数量解析。首先通过爬虫形式赢获得柏林(Berlin)房产交易网成功交易总额和成交价格并得出温哥华房价的主旋律,得到最合适的购房时间段,确认最棒的上车时间。然后爬取365房产网数据并按客户关切维度深度分析帅选得出适宜的屋家,做好全方位上车的预备。

图片 6

 

 

 

键盘操作

2.2.6 费城房源成交量热力模型

//TODO

from requests.exceptions import ConnectionError
import requests
def retry(**kw):
    def war(func):
        def w(*args,**kwargs):
            try:
                ret = func(*args,**kwargs)
            except ConnectionError:
                kw['reNum'] = int(kw['reNum']) - 1
                if kw['reNum'] >=0:
                    print kw['reNum']
                    ret = w(*args,**kwargs)
                else:
                    ret = ConnectionError
            return ret
        return w
    return war

2、参照官方给的不二等秘书诀开展下载语言包并安装

得到一个图纸的“指纹”后,我们就足以与正规的图纸指纹比较,怎么比较呢,应该使用“汉明间隔”,约等于八个字符串对应地方的例外字符的个数。完毕也很简单……

2.2.5 日内瓦住房来源平均价格涨速热力模型

//TODO 明确涨速最快,最具投资价值的区域,数据来源于官方网站麦纳麦房土地资产消息类别:

3.有关央浼连接错误,重试,装饰器;原理正是做几个循环,只要捕获到有ConnectionError 错误,就进来下一遍巡回

3、语言包安装到位后,会提醒重新启航 eclipse 新安装语言包才会生效,下边是本人设置好的

解析图像

2.2.9 温哥华房室内部指数量化雷达图模型

温哥华屋子雷达图剖析,程序首先会爬取到海量德国首都待售的房产消息,等第差=(最高值-最低值)/10的主意把平均价格,实际使用率,梯户比例,楼层,楼间隔等目的划分10等分,然后客商输入自个儿恋慕的房舍,程序将总结改房子的目的在海量房产中的雷达地点,扶植客户火速通晓心仪房产的参数配置。效果图如下:

图片 7

 

#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
 #数据校验
 if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
 if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
 #=======自己设置开始============
 #标签
 labels = np.array(arrLables) #数据
 data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
 ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
 ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
 ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
 ax.set_rlim(0,10)
 ax.grid(True)
 plt.show()

在做接口自动化测量检验的时候,总会境遇,因连年超时等颠倒是非形成,接口脚本铩羽。

4、纵然又想用回英文版本怎么做,官方也交由了切换语言的不二秘技

看最左侧的主顾头像上边的图像,大家必要多少个点才可规定这些范围,分别是图像的左上角和右下角,也正是点2和点3,。后边还会有多个客户的职位,只供给简单的丰裕一个增量就好了,for循环正是为此而生!

2.2.1 麦纳麦购房词云深入分析

借助链家爬取样3199条待售房源,购买出卖二手房产大家最关系的参数指标词云图。如图所示大家最关心的满五牛,户型方正等。在购房的的时候我们能够按此词云图详细询问种种必要大家关心的参数指标,心有成竹。

图片 8

 

#词云图def drawWordCloud(fileName):

d = path.dirname(__file__) # Read the whole text.

text = open(path.join(d, fileName), encoding='utf-8').read() # Generate a word cloud image 普通话必须指定地点中文编码

wordcloud = WordCloud(font_path="C:WindowsFontssimsun.ttc", width=2400, height=1800).generate(text) # Display the generated image:

plt.imshow(wordcloud)

plt.axis("off") # lower max_font_size

wordcloud = WordCloud(max_font_size=40).generate(text)

plt.figure()

plt.imshow(wordcloud)

plt.axis("off")

plt.show()

 

图片 9

1 import autopy
2 autopy.mouse.move(100, 100) # 移动鼠标
3 autopy.mouse.smooth_move(400, 400) # 平滑移动鼠标(上面那个是瞬间的)

本文由云顶娱乐yd2221发布,转载请注明来源:Python压缩钦点文件及文件夹为zip,编写装饰器达