标签 python 下的文章

2021-02-02

pyinstaller打包成无控制台可执行文件与popen冲突的解决办法原因popen会打开一个管道执行命令，而管道是有输入（stdin）、输出（stdout）的，但当我们使用pyinstaller打包可执行文件时使用了-w参数或者是.spec文件中console=False,python解释器是不带控制台的，所以它没有办法处理输入（stdin）包括使用python的input()函数都不行os.popen实际上是一个简单的封装，原型是subprocess.popensubprocess.Popen( args, bufsize=0, executable=None, stdin=None, stdout=None, stderr=None, preexec_fn=None, close_fds=False, shell=False, cwd=None, env=None, universal_newlines=False, startupinfo=None, creationflags=0 )简单的解释一下（详细请看官方文档）：subprocess官方文档：https://docs.python.org/2/library/subprocess.html懒得看解释可以直接跳过下面这段，直接看解决方法args 是一个字符串（如cmd命令），或者是包含程序参数的列表。要执行的程序一般就是这个列表的第一项，或者是字符串本身。但是也可以用executable参数来明确指出。当executable参数不为空时，args里的第一项被认为是“命令名”，不同于真正的可执行文件的文件名，这个“命令名”是一个用来显示的名称，例如执行unix/linux下的 ps 命令，显示出来的就是这个“命令名”。bufsize 作用就跟python函数open()的buffering参数一样：0表示不缓冲，1表示行缓冲，其他正数表示近似的缓冲区字节数，负数表示使用系统默认值。默认是0。executable 参数指定要执行的程序。它很少会被用到，一般程序可以由args参数指定。如果shell参数为True，executable可以用于指定用哪个shell来执行（比如bash、csh、zsh等）。windows下，只有当你要执行的命令是shell内建命令（比如dir，copy等）时，你才需要指定shell=True，而当你要执行一个基于命令行的批处理脚本（bat啥的）的时候，不需要指定此项。stdin、stdout和stderr分别表示子程序的标准输入、标准输出和标准错误。可选的值有PIPE或者一个有效的文件描述符（其实是个正整数）或者一个文件对象，还有None。如果是PIPE，则表示需要创建一个新的管道，如果是 None，不会做任何重定向工作，子进程的文件描述符会继承父进程的。另外，stderr的值还可以是STDOUT，表示子进程的标准错误也输出到标准输出。如果把preexec_fn设置为一个可调用的对象（比如函数），就会在子进程被执行前被调用。（仅限unix/linux）如果把close_fds设置成True，unix/linux下会在开子进程前把除了0、1、2以外的文件描述符都先关闭。在 Windows下也不会继承其他文件描述符。如果把shell设置成True，指定的命令会在shell里解释执行，这个前面已经说得比较详细了。如果cwd（工作目录）不是None，则会把cwd做为子程序的当前目录。注意，并不会把该目录做为可执行文件的搜索目录，所以不要把程序文件所在目录设置为cwd。如果env不是None，则子程序的环境变量由env的值来设置，而不是默认那样继承父进程的环境变量。注意，即使你只在env里定义了某一个环境变量的值，也会阻止子程序得到其他的父进程的环境变量（也就是说，如果env里只有1项，那么子进程的环境变量就只有1个了）。如果把universal_newlines设置成True，则子进程的stdout和stderr被视为文本对象，并且不管是unix/linux的换行符（'n'），还是老mac格式的换行符（'r'），还是windows 格式的换行符（'rn'）都将被视为'n' 。如果指定了startupinfo和creationflags，它们将会被传递给后面的CreateProcess()函数，用于指定子程序的各种其他属性，比如主窗口样式或者是子进程的优先级等。（仅限Windows）再解释一下两个我们后面要用到的东西：subprocess.PIPE一个可以用于Popen的stdin、stdout或stderr参数的特殊值，它指示应打开到标准流的管道。subprocess.STDOUT一个可以被用于Popen的stderr参数的特殊值，表示子程序的标准错误与标准输出汇合到同一句柄。解决办法首先问题根源：用pyinstaller的-w参数打包导致python无法处理输入值（stdin）os.popen 打开的管道却需要处理输入值（stdin）所以，我们不使用os.popen这个简单的封装，改成使用subprocess.popen，接着将subprocess.popen打开管道的输入值（stdin）重定向，即可解决问题！实例：p = subprocess.Popen( 'cmd命令', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT, stdin=subprocess.PIPE, # 重定向输入值 creationflags=0x08000000 # 不弹窗 ) result = p.stdout.read().decode('gbk') # 读取cmd执行的输出结果

2021年02月02日
216 阅读
0 评论
0 点赞

2021-01-05

range和xrange的区别首先声明：xrange在python3中已经木得了range在python2中range可以直接返回一个列表list = range(0, 4) # 可以直接得到list = [0, 1, 2, 3] type(list) # <type 'list'>而在python3中则完全不同list = range(0, 4) # 得到list = range(0, 4) type(list) # <class 'range'>xrange返回的是一个生成器，不会一下子开辟出所有的内存空间，用到的时候才开，不会造成内存浪费。list = range(0, 4) # 得到list = range(0, 4) type(list) # <type 'xrange'>总结，python3弃用了xrange，但python3的range功能和python2的xrange一样，都是一个生成器。

2021年01月05日
185 阅读
0 评论
3 点赞

2020-12-19

python内置小工具 1. 字符串转换为JSON由于JSON的诸多优点，已被广泛应用于各个系统中，将JSON字符串转换为JSON对象的需求十分常见。而除了打开浏览器使用在线JSON格式化工具外，我们也可以使用命令行的Python解释器来解析JSON字符串windows系统下，直接在cmd执行即可：echo {"desktop": [{"name": "Bandizip", "version": "6.26", "remove": "D:/software/Banzip/Uninstall.exe", "brandname": "Bandisoft.com", "remark": {"Installtime": "-"}, "start": "-"}, {"name": "Git version 2.28.0", "version": "2.28.0", "remove": "E:/IDE_Tools/Git/unins001.exe", "brandname": "The Git Development Community", "remark": {"Installtime": "20201111"}, "start": "-"}]} | python -m json.toolPS: linux系统下执行需要用引号把JSON字符串括起来,windows括起来执行错误2. 检测第三方库是否正确安装安装完Python的第三方库以后，如何确认这个库已经正确安装了呢？，一般我们直接用import导入模块，如果导入没有任何错误，则认为安装成功，但如果想要快速并且可以在脚本中执行的话，Python给我们提供了方法：python -c "import celery"

2020年12月19日
105 阅读
0 评论
2 点赞

2020-12-19

python快捷创建一个下载服务器用于传输文件目前我们都通过聊天工具来传输文件，而文件稍大或者数量很多的情况下很容易错乱，反而降低办事效率，今天介绍一下python内置的下载服务器：1. 首先进入你想要传输文件的目录下，进入目录后执行以下命令：Python2 语法：python -m SimpleHTTPServerPython3 语法：python -m http.server2. 执行命令后把ip和端口告诉朋友即可，默认打开8000端口如图所示：使用浏览器访问，可以看到如图的一个类似FTP下载的界面，这个时候，单击文件下载即可。PS:上面使用的Python语句，从工作原理上来说，仅仅是启动了一个Python内置的Web服务器。如果当前目录下存在一个名为index.html的文件，则默认显示该文件的内容。如果当前目录下不存在这样一个文件，则默认显示文件列表，也就是大家看到的下载服务器

2020年12月19日
123 阅读
0 评论
2 点赞

2020-12-09

python执行cmd命令 python 操作cmd通常使用os模块执行cmdos.system(执行的命令)控制台可以打印输出结果但无法获取，默认情况下代码0代表执行成功，如果执行的进程自定义了成功返回值，可能就不是0了。os.popen(执行的命令)输出后的内容是一个对象，默认是以读的方式打开，可以通过读取文件对象，获取返回的信息内容。

2020年12月09日
320 阅读
0 评论
1 点赞

2020-11-19

2020年11月19日
598 阅读
0 评论
0 点赞

2020-11-18

30分钟学完Python基础语法有一门面向对象语言的基础，30分钟足够看一遍Python的基础了该文章转载自友人c一. 基础语法# 缩进取代大括号 # 用换行取代分号，也可以使用分号，无所谓 # 输出 print(); # 输入 input(); # 注释 #单行注释 """ 多行注释1 """ ''' 多行注释2 ''' # 申明变量直接写字母就行与数字、下划线组合即可，不是保留字即可。 # if if true: print("true") else: print("false") # while i = 0; while i <= 1: #do something print("cicle") i+=1 # for languages = ["C", "C++", "Perl", "Python"] for x in languages: print (x) # range range(5)函数返回数字0~4的数组 range(5,9) 函数返回数字5~8的数组 range(0,10,3) 函数返回从数字0开始，递增3，直到最后一个数字小于10的数字数组 range(-10,-100,-30) 函数返回从-10开始，递增-30，直到最后一个数组大于-100的数字数组 # for + range 带索引遍历数组 a = ['Google', 'Baidu', 'Runoob', 'Taobao', 'QQ'] for i in range(len(a)) print(i,a[i]) # while 带索引遍历数组 i = 0; length = len(a); while i < a: print(i,a[i]) i+=1 # for + enumerate 带索引遍历数组 for i,value in enumerate(a): print(i,value) # 列表list # python list 和java list性质很类似，而不是数组，它的大小可变，但是Python列表的元素可以使把不同的数据类型，非常灵活 # 创建新的list list1 = [] list2 = ['bob',1,2] # 增加元素 list1.append(233) list1.insert(0,666) #插入到0位置，原来元素依次后移 # 删除元素 list2.pop() #删除末尾的元素 list2.pop(0) # 修改元素 = 直接赋值 # 访问指定位置元素 list1[1] list1[-1] #表示最后一个元素 # 切片（返回一个子列表） list2[0:2] #表示从索引0到1的元素 list2[-2:-1] #表示倒数第二个元素 list2[:3] #表示从0到2 list2[1:] #表示从1到结尾 # 元组tuple # 与list列表区别是，tuple一旦初始化就不能修改。 # list使用[]方括号，tuple使用()圆括号 # 定义时候，只有一个元素，需要加一个,，避免歧义 t = (1,) # 字典dict # dict 和 java的map很类似。键值对，Python的dict很类似json的语法 # 定义 d = {'age':62, 'sex':'male'} # 访问值 d['age'] # 判断key是否存在 d.get('name') #默认不存在返回none d.get('name',-1) #指定不存在时候返回-1 'name' in d #不存在时候返回false # 删除key d.pop('sex') # 集合set # 和java的set性质很类似，也是没有重复元素的集合。 # 定义 s = set([1,1,2,2,2,3,3,'sex']) # 添加元素 s.add(4) s.add(4) # 重复元素添加操作不会生效 # 删除元素 s.remove('sex') #参数是set元素的值，而不是索引 # 函数 # 定义函数 def my_function(x): print(x); # 调用函数 my_function("Hello,World!")二. 高级特性1. 列表生成式和生成器1.1 列表生成式一种快速生成一个指定条件的列表的语法第一个例子：生成数字0-10的列表，可以使用range(0, 11)函数，这个并不是列表生成器，只是引出这个概念第二个例子：生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10] 这样乘积结果形成的列表，普通写法是一层循环：l = [] for x in range(1,11): l.append(x*x) # 或者下面的循环 i = 1 while i < 11: l.append(i*i) i+=1现在使用列表生成式只需要一句代码：[x*x for x in range(1,11)]仔细看下上面代码，可以发现，就是把l.append(x*x)替换成x*x，并写在了for循环前面，而且整体用列表的符号[]包裹起来。还可以更进一步，在for循环后面，写if语句，进一步筛选需要生成的元素：[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] # [4, 16, 36, 64, 100]可以说，列表生成式就是一种语法的简化，没什么新的功能。1.2 生成器列表生成式是真实返回一个生成好的列表。但是如果我们需要生成的列表特别大，被逼入100万的成员，但我们只需要打印前几个元素，后面那个多成员所占用的空间就浪费了：L = [x * x for x in range(1000000)] print(L[0]) print(L[1])上面写法就是非常浪费，要遭到我们谴责的。可以用下面写法：g = (x * x for x in range(1000000)) next(g) next(g)这种写法的返回的并不是一个列表，而是一个生成器g。生成器就好比一个记住规则的工具，一开始并不会生成任何元素，通过调用next()一个个的生成数组元素。加入我想生成10个元素，我可以迭代生成器：g = (x * x for x in range(10)) for x in g: print(x)上面语法可以创建一个生成器，还可以通过yield关键字使一个函数成为生成器：def odd(): print('step 1') yield 1 print('step 2') yield(3) print('step 3') yield(5) g = odd() next(g) # step 1 next(g) # step 2 next(g) # step 3 next(g) # StopIteration同样可以使用for循环迭代这个生成器：for x in odd(): print(x) # 依次返回1 3 5一个函数成为生成器，使用next调用函数，遇到yield语句会返回yield申明的值（常量/变量）。再次调用next从上次返回的位置继续，直到遇到下一个yield语句。2. 迭代器首先需要区分两个概念：迭代器（Iterator）和可迭代对象（Iterable）：可迭代对象：可以使用for遍历，但是不能被next()调用，不断的返回下一个值。迭代器：可以通过调用next(Iterator)，不断返回迭代器内部的值通过isinstance([变量] , Iterator)或isinstance([变量] , Iterable) 判断变量是否是迭代器或是可迭代对象list、dict、str本身不是迭代器，可以通过iter(Iterable)返回迭代器对象生成器本身就是迭代器对象。l = [1, 2, 3, 4, 5] lIter = iter(l) next(lIter) # 返回1三. 函数式编程1. 装饰器设计模式里有一个设计模式就是装饰器模式，其实很容易理解，就是对函数进行扩展功能。但是又不想通过继承的方式。用装饰器函数把原函数包裹起来，先执行装饰器的功能，再调用原函数。所以装饰器的参数首先需要原函数func_name，而且装饰器内部还需要定义一个函数wrapper，参数是*args, **kw，表示任意参数，用来接收调用原函数的参数。举个例子，定义一个log的装饰器，可以装饰在任何函数上（方式是在需要装饰的函数顶部写@装饰器名称），执行原函数，会输出该函数的调用信息：def log(func): def wrapper(*args, **kw): print("调用函数%s()"% func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper @log def now(str): print("一个测试函数 + %s" % str)当我们执行now("哈哈")，实际上执行的是log(now("哈哈"))，然后log函数内部调用wrapper("哈哈")，先打印测试时间，再执行了now("哈哈")装饰器也可以传值，但是装饰器内部再多一个函数，用来接收需要装饰的函数名：def log(text): def decorator(func): def wrapper(*args, **kw): print("调用函数%s()时间为，测试文字 %s" % (func.__name__ ,text)) return func(*args, **kw) return wrapper return decorator @log("自定义文字") def now(str2): print("一个测试函数 + %s" % str2)这样调用now("哈哈")，实际上调用了log("自定义文字")now("哈哈")，然后执行decorator(now("哈哈"))，下面的调用过程和之前一样了。被装饰器修饰的函数，会有一个问题：打印他的函数名称会有问题：比如now.__name__，会输出wrapper，我们可以在wrapper的函数，上面写一句：import functools def log(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print("调用函数%s()"% func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper这句注解自动会帮我们wrapper.__name__ = func.__name__赋值。四. 面向对象编程我们用java的类概念来引入Python的面向对象的所有概念：1. 类class Student(object): def __init__(self, name, score, sex): self.name = name self.score = score self.__sex = sex; def print_score(self): print('%s: %s' % (self.name, self.score)) st = Student("hewro",120,"male") print(st.name) st.print_sore()从上面代码，我们可以看出：成员变量是在__init__中定义，而不是直接申明变量构造函数名称是__init__，Python不支持函数重载，自然只能有一个构造函数了。而且第一个参数一定是self，生成实例的时候，不需要手动调用该参数。在类的内部使用本身的变量，需要在函数第一个参数添加self，很麻烦继承父类的写法不是extend，而是(父类)python 的私有变量定义也没有关键字，只是定义变量名称前面加两个下划线__，如__sex，就无法直接打印std.__sex2. 关于多态我们知道多态是继承带来的一个很好特性。java、Python都有。但是Python本身变量不需要申明类型，所以多态实现，并不一定需要是定义父类的子类，而只要是该对象也拥有指定的方法即可（即鸭子类型）。比如我们有一个Animal的父类，还有继承Animal的Dog和Cat 子类class Animal(object): def run(self): print('Animal is running...') class Dog(Animal): def run(self): print('Dog is running...') class Cat(Animal): def run(self): print('Cat is running...') class Tortoise(Animal): def run(self): print('Tortoise is running slowly...') # 这个函数的参数实际上是没有申明类型的 def run_twice(animal): animal.run() animal.run() 所以执行run_twince()参数可以是dog实例，也可以是Tortoise的实例，虽然Tortoise并不继承于Animal。

2020年11月18日
260 阅读
0 评论
2 点赞