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python一道面试题文件合并

strip()): list2.append(k) list1 = [] with open('test2.txt', 'r') as f2: for i in f2.readlines(): list1.append(i) for j in range(len(list1)): for k in list(list1[j].strip()): list3.append(k) #两个列表组成字典 dt = dict(zip(list2, list3)) #将字典写入文件,并设置换行符 with open('test3.txt', 'w') as f3: i = 1 for k, v in dt.items(): f3.write(k) f3.write(v) if i % 3 ==0: f3.write('\n') i = i + 1 截图: 代码截图 运行结果

深度学习:基本概念深度解析

服,如果你有夏天衣服购买的数据,拿这些数据训练处网络后,它根本就不能用于在冬天给用户推荐衣服。 从下节起,我们进入到图像识别阶段。 更详细的讲解和代码调试演示过程,请点击链接](http://study.163.com/provider-search?keyword=Coding迪斯尼) 更多技术信息,包括操作系统,编译器,面试算法,机器学习,人工智能,请关照我的公众号: 这里写图片描述

fabric2.0 使用说明

写密码的地方。即: tly@192.168.11.11's password: 所以在创建Responder对象的时候,匹配的字符串就选择“ 's password:” 来匹配。 response参数也就是我们需要自动回复的文本。 sudo帮手 我远程终端是centos 根用户运行的。不需要root, 所以我切换到centos下使用fabric。 使用如下: In [1]: import getpass In [3]: sudo_pass = getpass.getpass("What's your sudo password?

基于HTTPS的中间人攻击-BaseProxy

encode(encoding="utf-8") cert.add_extensions( [X509Extension(b"subjectAltName", False, ss)]) cert.set_pubkey(req.get_pubkey()) cert.sign(self.key, 'sha256') with open(cnp, 'wb+') as f: f.write(dump_privatekey(FILETYPE_PEM, key)) f.write(dump_certificate(FILETYPE_PEM, cert)) except Exception as e: raise Exception("generate CA fail:{}".

常用python爬虫框架整理

items(): self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page) def detail_page(self, response): return { "url": response.url, "title": response.doc('title').' 项目地址:https://github.com/codelucas/newspaper 6.Beautiful Soup Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档

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