随笔分类 -  python编程

python3查看文件是否存在,以及读、写与执行的属性
摘要:本文介绍了如何使用os.access的方法来判断系统文件的存在性与读、写和可执行权限等。这在日常文件操作中有着比较重要的意义,意味着我们可以先判断文件是否存在再决定是否删除系统文件,而不是直接用os.remove进行删除操作,如果有异常再进行捕获,这种的操作非常的不符合操作逻辑,而且不优雅。
731
0
0
python3使用pycuda执行简单GPU计算任务
摘要:使用GPU来进行计算,可以极大程度上的加速我们所需要计算的任务,这得益于GPU强大的自带的并行化技术。pycuda的出现,使得我们不需要手工去写GPU的C或者C++代码也可以调用GPU来进行计算,还提供了众多的python接口可以直接使用。经过测试,本文给出了一些pycuda的基本使用方法示例,以及初步的测试结果,从测试结果中我们进一步明确了pycuda的高性能特性。
7907
0
0
python3使用concurrent执行多进程任务
摘要:多进程技术是独立于算法任务本身的一种优化技术,通过python中的concurrent库,我们可以非常容易的实现多进程的任务,用来优化已有的算法。这里我们也给出了一些多进程配置信息的参考方案,在GPU和超算相关的领域上,都能够发挥较大的用途。
1545
0
1
python3使用json、pickle和sqlite3持久化存储字典对象
摘要:介绍了三种python中的持久化存储对象的解决方案,包含json、pickle和轻量级的数据库sqlite3。三种方案各有优劣,通过一些解决方案的介绍我们可以了解这些解决方案的使用方法,以及最后的总结概要中,我们也定性的给出了不同场景下适合使用的解决方案。
2482
0
0
使用Python调用SMTP服务自动发送Email
摘要:通过python可以调用smtp第三方邮件服务接口,这使得我们可以通过python直接来发送邮件。在这个功能基础上,我们可以结合Linux的定时任务服务Crontab,来开发一些有意思的项目,比如爬虫等。这里我们就只简单演示一个定时播报随机数的任务示例,很好的结合了crontab定时任务、python任务、smtp播报任务三者的特点,读者可以进行参考。
907
0
0
使用timeout-decorator为python函数任务设置超时时间
摘要:这里我们介绍了使用timeout-decorator来进行python的任务超时限制的方法,并且搭配介绍了python的输入参数配置与异常捕获的技巧,使得超时任务的配置和执行更加合理更加优雅。
5841
0
2
使用python的os.walk()对目标路径进行遍历
摘要:使用Python的os.walk()函数对给定的路径进行遍历,并返回路径中的文件夹/文件的绝对路径,本文给出了一个Manjaro Linux下的简单示例。
592
0
0
学习率衰减加冲量优化的梯度下降法Python实现方案
摘要:通过python来实现基本的梯度下降算法,及其关于衰减学习率以及冲量优化的变种梯度下降的实现和效果分析,我们发现在参数配置得当的情况下,普通的梯度下降法效率甚至比通用库中的BFGS方法实现效率更高。
991
0
0
善用tempfile库创建python进程中的临时文件
摘要:本文主要介绍了python自带的临时文件操作库tempfile的一些基本用法,包括创建用完删除的或者持久化保存的临时文件,也可以支持指定后缀进行临时的文件的创建。
1036
0
1
使用bandit对目标python代码进行安全函数扫描
摘要:本文介绍了python安全危险函数扫描工具bandit的数种使用方法与技巧,同时也分析了bandit在实际项目中的性能表现,给予了读者是否在python开发项目中引入bandit的启发思考。
2764
0
0
使用fdopen对python进程产生的文件进行权限最小化配置
摘要:通过一定的文件访问权限的指定,我们可以使用fdopen来替代经常使用的内置的open库,来进行文件的创建和读写的操作,这使得我们可以在文件创建的时候就指定好权限配置,避免在创建后再对其进行修改。
2417
0
0
使用line_profiler对python代码性能进行评估优化
摘要:介绍python的逐行性能分析工具line_profiler的安装与使用,对给定的两个案例用line_profiler进行分析并给出性能分析的结论,其中通过正弦函数的不同实现方式的性能排名也给了大家一些库的使用的启发。
8127
0
1
执行py文件需要可执行权限吗?
摘要:我们知道可执行权限x在Linux系统中的重要性,那么在执行py文件的过程中,是否一定需要可执行权限呢?本文将会详细的分析几种测试案例。
1453
0
0
Python模块化编程与装饰器
摘要:从向上封装和向下封装两个思路分析python的模块化编程,进而探讨向上封装所使用到的装饰器decorator的应用场景和使用方法。
559
0
0
点击右上角即可分享
微信分享提示
深色
回顶
收起

喜欢请打赏

扫描二维码打赏

了解更多