随笔分类 - Python
摘要:前言 本文将记录学习下如何通过 Python 脚本实现 WIFI 密码的暴力破解。 无图形界面 先来看看没有图形界面版的爆破脚本。 WIFI爆破 import pywififrom pywifi import constimport timeimport datetime# 测试连接,返回链接结果d
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摘要:关于字符集 修改 /etc/my.cnf文件添加如下内容: [mysqld] collation-server = utf8mb4_unicode_ci init-connect='SET NAMES utf8mb4' character-set-server = utf8mb4 [client]
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摘要:继上一篇文章Pandas数据处理——盘点那些常用的函数(上),这篇文章整理了剩下的一些Pandas常见方法,整体难度会比上一篇文章中的大一点,但还是比较容易理解的。话不多说,直接进入正题。 用于演示的数据如下: In [11]: data Out[11]: company gender salary
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摘要:在之前的文章中,以图文的方式详细讲解了Pandas中groupby,merge以及map、apply、applymap的原理,掌握好这些原理,再在这个基础上进行一些拓展,基本就可以解决绝大部分比较复杂的数据处理操作了。几篇文章如下,想回看的小伙伴可以再重温一下: Pandas数据处理三板斧——map
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摘要:为了方便维护,一般公司的数据在数据库内都是分表存储的,比如用一个表存储所有用户的基本信息,一个表存储用户的消费情况。所以,在日常的数据处理中,经常需要将两张表拼接起来使用,这样的操作对应到SQL中是join,在Pandas中则是用merge来实现。这篇文章就讲一下merge的主要原理。 上面的引入部
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摘要:在日常的数据处理中,经常会对一个DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作,对应这些操作,Pandas中的map、apply和applymap可以解决绝大部分这样的数据处理需求。这篇文章就以案例附带图解的方式,为大家详细介绍一下这三个方法的实现原理,相信读完本文后,不论是小白还是Pandas的进
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摘要:在日常的数据分析中,经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析,如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分,分析各省销售额的变化情况,社交领域将用户根据画像(性别、年龄)进行细分,研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中,上述的数据处理操作主要运用groupby完成
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摘要:Python在内存中读写数据,用到的模块是StringIO和BytesIO StringIO >>> from io import StringIO >>> f = StringIO() >>> f.write('hello') 5 >>> f.write(' ') 1 >>> f.write('w
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摘要:一提到python绘图,matplotlib是不得不提的python最著名的绘图库,它里面包含了类似matlab的一整套绘图的API。因此,作为想要学习python绘图的童鞋们就得在自己的python环境中安装matplotlib库了,安装方式这里就不多讲,方法有很多,给个参考的。 本文将在已安装m
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摘要:介绍: APScheduler的全称是Advanced Python Scheduler。它是一个轻量级的 Python 定时任务调度框架。APScheduler 支持三种调度任务:固定时间间隔,固定时间点(日期),Linux 下的 Crontab 命令。同时,它还支持异步执行、后台执行调度任务。
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摘要:概述 今天主要分享一个批量ssh免密脚本,仅供参考。 需求 管理端有多台服务器,维护几百台服务器的时候需配置ssh免密,但密码很多特殊字符,如果用expect是很难处理的,故python脚本实现。 环境准备 1、安装fabric python3环境 pip install fabric 2、准备管理
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摘要:概述 跨平台的GUI工具库,较为有名的当属GTK+、Qt 和 wxWidgets 了。GTK+是C实现的,由于C语言本身不支持OOP,因而GTK+上手相当困难,写起来也较为复杂艰涩。Qt 和 wxWidgets 则是C++实现的,各自拥有庞大的用户群体。虽然我喜欢wxWidgets,但还是尽可能客观
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摘要:用Flask-APScheduler写了个定时器,执行时报错:RuntimeError: No application found. Either work inside a view function or push an application context. 问描述就是没有找到app。 原因
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摘要:#所需模块flask_apscheduler #encodig=utf-8 from flask import Flask, request from flask_apscheduler import APScheduler class Config(object): # 创建配置,用类 # 任务列
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摘要:数据的查询 all():查询全部的数据,其结果是一个列表,每一个元素都是一个对象 students = Student.query.all() 过滤查询: 第一种:filter,结果是baseQuery objects, 过滤条件的格式:对象.属性==值 studnets = Student.que
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摘要:url_for的基本使用: url_for: url_for的一个参数是一个视图函数的名字的字符串格式,后面的参数的参数以关键字的形式传递给url。 如果传递的参数在那个视图中url中定义了,那么这个参数就会以路径参数的形式给url。 如果传递的参数没有在url中定义,那么这些参数将会以查询字符串的
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摘要:configparser模块简介 该模块适用于配置文件的格式与windows ini文件类似,可以包含一个或多个节(section),每个节可以有多个参数(键=值)。节与java原先的配置文件相同的格式 看一下configparser生成的配置文件的格式 [DEFAULT] ServerAliveI
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摘要:消息闪现 flask提供了一个非常有用的flash()函数,它可以用来“闪现”需要提示给用户的消息,比如当用户登录成功后显示“欢迎回来!”。在视图函数调用flash()函数,传入消息内容,flash()函数把消息存储在session中,我们需要在模板中使用全局函数get_flashed_messag
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摘要:前言 我觉得如果使用 python 开发的话,还是在 unix/linux 的环境下吧,shell 工具的效率比 windows 高得多,尽管 windows 下也有 cmder 这种神器,而且现在 windows store 也很好的开发出了 linux 子系统,但是瑕疵非常多,unix/linu
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摘要:一、安装和使用 fake_useragent第三方库,来实现随机请求头的设置; GitHub > https://github.com/hellysmile/fake-useragent 安装 > pip3 install fake-useragent 查看useragent > http://fa
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