pythonsrc

㈠ python文件后缀是什么

python文件后缀总结：

（1）.py：这通常是您编写的输入源代码。

（2）.py3：Python3脚本（Python3脚本通常以.py而不是.py3结尾，很少使用）。

（3）.pyc：这是编译好的字节码。如果导入一个模块，python将生成一个*.pyc包含字节码的文件，以便再次导入它更容易(也更快)。

.pyc二进制文件可以反编译成.py文件，反编译软件叫Easy Python Decompiler。

（4）.pyo：这是在优化(-O)时创建的*.pyc文件，从Python3.5开始，Python将只使用.pyc而不是.pyo和.pyc。

（5）.pyd：这基本上是一个Windows DLL文件。

（6）.pyi：MyPy存根，存根文件（PEP 484）。

（7）.pyw：用pythonw.exe执行的Windows的Python脚本。

（8）.pyx：将Cython src转换为C/C++。

（9）.pyz：Python脚本归档（PEP 441）（这是一个包含标准Python脚本头之后的二进制形式的压缩Python脚本（ZIP）的脚本）。

（10）.pywz：用于MS-Windows的Python脚本归档（PEP 441）（这是一个包含标准Python脚本头之后的二进制形式的压缩 Python脚本（ZIP）的脚本）。

（11）.py [cod]：.gitignore中的通配符表示该文件可能是.pyc，.pyo或.pyd。

（12）.rpy：包含应用程序或框架特定功能的RPython脚本或Python脚本。

（13）.pyde：处理使用的Python脚本。

（14）.pyp：Py4D Python插件。

（15）.pyt：Python声明文件。

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㈡ python中想通过img的src属性定位。有没有大佬指点下

如果是爬虫的话，看这个。最后的中括号用拉找属性的
div = body.find("input",id='hidden_title')['src']

㈢ 使用PYTHON正则表达式如何将下面的src图片地址解析出来

是煎蛋的么，下面是伪代码

import re

html = "你的网页代码"

pat = '[p|/]> *<img src="(.*?)"'

reslist = re.findall(pat, html, re.M)

for x in reslists:

print x

㈣ python源代码程序文件扩展名

python源代码程序文件扩展名就是：

.py

㈤ 怎么样理解一个python项目的各种文件

在Python中引用是非常简单的事情，这里需要清楚三个概念就可以了包、模块、类。类这个就不用说了。

模块对应的是一个.py文件，那么mole_name就是这个文件去掉.py之后的文件名，py文件中可以直接定义一些变量、函数、类。

那么包我们可以看作一个包含__init__.py和一系列.py文件的文件夹，这样做的目的是为了区别包和普通字符串。

importmole_name

frompackage_nameimportmole_name

frompackage_nameimport *

那么如何import时，python解释器如何才能找到该模块放置的文件位置呢？python寻找模块的优先级如下：

1、当前文件目录

2、环境变量PYTHONPATH

3、sys.path(list类型)

sys.path是list类型，我们可以通过insert(), append()方法来增加模块导入的搜索路径，如：

import sys

path = “……” #需要增加的路径

sys.path.insert(0, path)

在import模块时，该模块的顶层代码将会被执行一次。如果该模块被import多次，例如import A, import B.其中B模块本身也有import A，那么只在第一次被import的时候顶层代码会被执行。

模块能像包含函数定义一样，可包含一些可执行语句。这些可执行语句通常用来进行模块的初始化工作。这些语句只在模块第一次被导入时被执行。这非常重要，有些人以为这些语句会多次导入多次执行，其实不然。

模块在被导入执行时，python解释器为加快程序的启动速度，会在与模块文件同一目录下生成.pyc文件。我们知道python是解释性的脚本语言，而.pyc是经过编译后的字节码，这一工作会自动完成，而无需程序员手动执行。

什么时候你应该使用frommoleimport？

• 如果你要经常访问模块的属性和方法，且不想一遍又一遍地敲入模块名，使用frommoleimport。

• 如果你想要有选择地导入某些属性和方法，而不想要其它的，使用frommoleimport。

• 如果模块包含的属性和方法与你的某个模块同名，你必须使用importmole来避免名字冲突。

除了这些情况，剩下的只是风格问题了，你会看到用两种方式编写的Python代码。

尽量少用from mole import *，因为判定一个特殊的函数或属性是从哪来的有些困难，并且会造成调试和重构都更困难。

其它要点：

包

在创建许许多多模块后，我们可能希望将某些功能相近的文件组织在同一文件夹下，这里就需要运用包的概念了。包对应于文件夹，使用包的方式跟模块也类似，唯一需要注意的是，当文件夹当作包使用时，文件夹需要包含__init__.py文件，主要是为了避免将文件夹名当作普通的字符串。__init__.py的内容可以为空，一般用来进行包的某些初始化工作或者设置__all__值，__all__是在from package-name import *这语句使用的，全部导出定义过的模块。

那么我们平常新建文件的时候，都是建一个.py文件（类似java，但是python不用建立类，是以模块为载体）至于怎样组织包就要功能需要了

在C/C++/Java中，main是程序执行的起点，Python中，也有类似的运行机制，但方式却截然不同：Python使用缩进对齐组织代码的执行，所有没有缩进的代码（非函数定义和类定义），都会在载入时自动执行，这些代码，可以认为是Python的main函数。

每个文件（模块）都可以任意写一些没有缩进的代码，并且在载入时自动执行，为了区分主执行文件还是被调用的文件，Python引入了一个变量__name__，当文件是被调用时，__name__的值为模块名，当文件被执行时，__name__为'__main__'。这个特性，为测试驱动开发提供了极好的支持，我们可以在每个模块中写上测试代码，这些测试代码仅当模块被Python直接执行时才会运行，代码和测试完美的结合在一起。

典型的Python文件结构：

python import模块方法

python包含子目录中的模块方法比较简单，关键是能够在sys.path里面找到通向模块文件的路径。
下面将具体介绍几种常用情况:
（1）主程序与模块程序在同一目录下:
如下面程序结构:
`-- src
|-- mod1.py
`-- test1.py
若在程序test1.py中导入模块mod1, 则直接使用importmod1或from mod1 import *;

（2）主程序所在目录是模块所在目录的父(或祖辈)目录
如下面程序结构:
`-- src
|-- mod1.py
|-- mod2
| `-- mod2.py
`-- test1.py
若在程序test1.py中导入模块mod2, 需要在mod2文件夹中建立空文件__init__.py文件(也可以在该文件中自定义输出模块接口); 然后使用 from mod2.mod2 import * 或import mod2.mod2.

（3）主程序导入上层目录中模块或其他目录(平级)下的模块
如下面程序结构:
`-- src
|-- mod1.py
|-- mod2
| `-- mod2.py
|-- sub
| `-- test2.py
`-- test1.py
若在程序test2.py中导入模块mod1和mod2。首先需要在mod2下建立__init__.py文件(同(2))，src下不必建立该文件。然后调用方式如下:
下面程序执行方式均在程序文件所在目录下执行，如test2.py是在cd sub;之后执行python test2.py
而test1.py是在cd src;之后执行python test1.py; 不保证在src目录下执行python sub/test2.py成功。
import sys
sys.path.append("..")
import mod1
import mod2.mod2

（4）从(3)可以看出，导入模块关键是能够根据

㈥ python文件是以什么为扩展名的文件

..py - 常规脚本
.py3 - Python3脚本(Python3脚本通常以.py而不是.py3结尾，很少使用)
.pyc - 编译的脚本(字节码)
.pyo - 优化的pyc字节码文件(从Python3.5开始，Python将只使用pyc而不是pyo和pyc)
.pyw - 用pythonw.exe执行的Windows的Python脚本
.pyx - 将Cython src转换为C/C++
.pyd - 作为Windows DLL创建的Python脚本
.pxd - 相当于C/C++头文件的Cython脚本
.pyi - MyPy存根
.pyi - 存根文件(PEP 484)
.pyz - Python脚本归档(PEP 441)(这是一个包含标准Python脚本头之后的二进制形式的压缩Python脚本(ZIP)的脚本)
.pywz - 用于MS-Windows的Python脚本归档(PEP 441)(这是一个包含标准Python脚本头之后的二进制形式的压缩Python脚本(ZIP)的脚本)

㈦ python爬取验证码图片,遇到验证码src属性为完整的网址应该怎么做

爬虫中手动输入验证码方法无法获取图片src地址
验证码在html中图片标签内容：
<class=“verCodeImg” src="/kaptcha.jpg?v=0.234724039578059" οnclick=“verCode(this)”>
< class=“verCodeImg” src="/kaptcha.jpg?v=0.234724239578059" οnclick=“verCode(this)”>
可知获取到验证码的src地址就能动态的获得验证码
因为验证码是动态的！动态的！动态的！
用动态爬取网页的方法：
要用到selenium库
其实获得了验证码的src地址，我还是没能成功登陆
因为即使是相同的链接点进去，每一次刷新都会有不同的验证码
通过动态网页打开是一张
解析src地址出来是另一张

㈧ python爬取到了src的链接怎么去下载

把img转成list然后用个for循环一个个下载呗，下载方法网上搜

㈨ 如何正确认识Python 源文件

该任务会递归遍历所有的子目录，并编译所有的 Python 模块。脚本中没有采用将 src 目录硬编码到调用之处的方式，而是在构建脚本中定义了称为 src.dir 的属性。然后，在需要使用这个目录名的时候。就可以通过 ${src.dir} 来引用。 要运行构建脚本，可从 Eclipse 中打开它。Eclipse 具有内置的 Ant 构建脚本编辑和浏览功能。Outline 视图可以显示出构建脚本的结构。在 Navigator 视图中。选择该构建脚本，用右键点击，然后选择“Run Ant...”。选择 compile 目标，然后点击“Run”。构建脚本执行过程中的输出信息应该显示在 Console 视图中，表示运行成功。 从对上述 pydoc 目标的解析可看出。对Python编程技巧大总结对于Python设计语言特性进行全解析简读灵活性的Python编程语言有关Python版本大杂烩如何掌握Python异常处理问题第7 行声明了目标名称，并指出它依赖于 init 和 compile 目标。这意味着在运行 pydoc 目标之前，Ant 必须保证 init 和 compile 目标已经运行，如果没有，则首先运行这两个目标。 pydoc 目标所依赖的 init 目标在第 3 至第 5 行定义。 init 目标仅仅创建了一个存放 PyDoc API 文档文件的目录。如前所述，要为所生成文档的保存位置定义一个属性，名为 pydoc.dir。 第8 行开始是 py-doc 任务。如前所述，您传入生成 pydoc 过程中所使用的 PYTHONPATH 。 destdir 属性告诉 py-doc 任务将生成的 HTML 文档输出到何处。 第 9 至第 11 行定义了在生成文档的过程中应该处理哪些 Python 源文件。文件集是 Ant 脚本中通用的结构。可用于定义所操作的一组文件。这是一种很强大的特性，它使您能够通过名字模式、布尔逻辑和文件属性来选择所要操作的文件。Ant 文档中有这方面的完整描述。本例中递归选择了“src”目录下的所有文件。 Python 源文件中具有标准的单元测试框架（从 Python 2.3 开始。在 Python 2.2 中这只是可选模块），与 Java jUnit 框架十分类似。测试用例的结构与 jUnit 采用相同的方式。每一个待测试的类和模块通常都具有自己的测试类。测试类中包含测试装置（fixture）。它们在 setUp 函数中初始化。每一个测试都编写为测试类中的一个独立的测试函数。unittest 框架会在测试函数之间循环往复，先调用 setUp 、再测试函数、然后清除（ tearDown ）测试函数。请参阅清单 4 中的样例。 import unittest from pprint import pprint import feedparser class FeedparserTest(unittest.TestCase): """ A test class for the feedparser mole. """ def setUp(self): """ set up data used in the tests. setUp is called before each test function execution. """ self.developerWorksUrl = "testData/developerworks.rss" def testParse09Rss(self): """ Test a successful run of the parse function for a 0.91 RSS feed. """ print "FeedparserTest.testParse09RSS()" result = feedparser.parse(self.developerWorksUrl) pprint(result) self.assertEqual(0, result['bozo']) self.assert_(result is not None) channel = result['channel'] self.assert_(channel is not None) chanDesc = channel['description'] self.assertEqual(u'The latest content from IBM developerWorks', chanDesc) items = result['items'] self.assert_(items is not None) self.assert_(len(items)> 3) firstItem = items[0] title = firstItem['title'] self.assertEqual(u'Build installation packages with solution installation and deployment technologies', title) def tearDown(self): """ tear down any data used in tests tearDown is called after each test function execution. """ pass if __name__ == '__main__': unittest.main() 上述清单是实现 feedparser 模块基本测试功能的测试类。完整的测试类见 feedParserTest 项目下的 src/feedparserTest/FeedparserTest.py。step 函数负责准备整个测试过程中需要使用的测试装置，在本例中只有测试用的 RSS 文件的目录。测试函数将对其进行解析。testParse09Rss 是真正的测试函数。Python 源文件这个函数调用 feedparser.parse 函数，传递测试用的 RSS 文件，输出解析结果，并通过 TestCase 类的 assert 函数执行基本的检查统作。如果任何 assert 的求值结果不是真，或是在执行过程中抛出任何异常，unittest 就会报告一次测试失败或错误。最后的两行负责在这个测试类内部运行测试，方法是直接运行该模块即可。

㈩ python 中如何实现对文件的复制、粘贴

file类中没有提供专门的文件复制函数，因此只能通过使用文件的读写函数来实现文件的复制。这里仅仅给出范例：
src = file("myfile.txt", "w+")
temp = ["hello world! \n"]
src.writelines(temp)
src.close()

src = file("myfile.txt", "r+")
des = file("myfile2.txt", "w+")
des.writelines(src.read())
src.close()
des.close()

shutil模块是另一个文件，目录的管理接口，提供了一些用于复制文件，目录的函数。file（）函数可以实现文件的拷贝，声明如下：
file（src， des）
文件的剪切可以使用move（）函数模拟，声明如下：
move（src，des）
功能：移动一个文件或者目录到指定的位置，并且可以根据参数des重命名移动后的文件。