代理服务原理很简单，就拿浏览器与web服务器来说。无非是A浏览器发request给B代理，B代理再把request把送给C web服务，然后C的reponse->B->A。要写web代理服务就要先了解下http协议，当然并不要多深入，除非要实现强大的功能：修改XX信息、负载均衡等。http请求由三部分组成：请求行、消息报头、请求正文；详细的网上有，想了解可以看看。下面是一个正常的GET请求头（Cookie部分本人没截屏，使用的系统w7）：可以看到首行：GET是请求方法， /是路径，在后面是协议版本；第二行以后是请求报头，都是键值对形式；GET方法没有正文。post有正文，除此之外，请求方法头部

本文实例讲述了Python基于DES算法加密解密实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： #coding=utf-8 from functools import partial import base64 class DES(object): """ DES加密算法 interface: input_key(s, base=10), encode(s), decode(s) """ __ip = [ 58,50,42,34,26,18,10,2,60,52,44,36,28,20,12,4, 62,54,46,38,30,22,14,6,64,5

电脑面前的你，是否也希望能让电脑听命于你？   当你累的时候，只需说一声“我累了”，电脑就会放着优雅的轻音乐来让你放松。 或许你希望你在百忙之中，能让电脑郎读最新的NBA比分赛况….一切都是那么惬意。 在此告诉你，不要灰心，我们真的可以做一个。做一个语音识别？ 我相信很多人到这里会有两个心态，一是好奇，二是避之千里。 其实不然，你可以不用懂太多的编程技能，你甚至也可以不用懂自然语言处理技术，这篇文章虽然实现了语音操控但是绝没有你们想象的那么复杂。 如果仅仅把语音识别作为一个实现了的接口的话，剩下的逻辑就仅仅是IF-ELSE这些简单的元素了。 实现语音操控的原理 语音操控分为 语音识别和语音朗读

第一种情况 os.system('ps aux') 执行系统命令，没有返回值 第二种情况 result = os.popen('ps aux') res = result.read() for line in res.splitlines(): print line 执行系统命令，可以获取执行系统命令的结果 p = subprocess.Popen('ps aux',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) out,err = p.communicate() for line in out.splitlines():

最近在看python脚本语言，脚本语言是一种解释性的语言，不需要编译，可以直接用，由解释器来负责解释。python语言很强大，而且写起来很简洁。下面的一个例子就是用python统计单词出现的个数。 import sys import string #import collections if len(sys.argv) == 1 or sys.argv[1] in {"-h", "--help"}: print("usage: uniqueword filename_1 filename_2 ... filename_n") sys.exit() else: words = {} #

文件操作示例 复制代码 代码如下:#输入文件f = open(r’D:\Python27\pro\123.bak’) #输出文件fw = open(r’D:\Python27\pro\123e.bak’,’w’)#按行读出所有文本lines = f.readlines()num = -1for line in lines:    str = ‘@SES/%i/’ %num    line = line.replace(‘@SES/1/’,str)    num = num + 1    #写入文件    fw.writelines(line)#关闭文件句柄f.close()fw.close()

复制代码 代码如下:If order does not matter, you can use “”.join(set(foo))set() will create a set of unique letters in the string, and “”.join() will join the letters back to a string in arbitrary order. If order does matter, you can use collections.OrderedDict in Python 2.7: from collections import OrderedD

text.py title = '智能金融起锚:文因、数库、通联瞄准的kensho革命' text = '''2015年9月13日,39岁的鲍捷乘上从硅谷至北京的飞机,开启了他心中的金融梦想。 鲍捷,人工智能博士后,如今他是文因互联公司创始人兼CEO。和鲍捷一样,越来越多的硅谷以及华尔街的金融和科技人才已经踏上了归国创业征程。 在硅谷和华尔街,已涌现出Alphasense、Kensho等智能金融公司。 如今,这些公司已经成长为独角兽。 大数据、算法驱动的人工智能已经进入到金融领域。人工智能有望在金融领域最新爆发。 前段时间,笔者写完了《激荡二十五年:Wind、同花顺、东方财富、大智慧等金融服

一、scapy简介与安装 scapy（http://www.secdev.org/projects/scapy/）是一个强大的交互式数据包处理程序，它能够对数据包进行伪造或解包，包括发送数据包、包嗅探、应答和反馈匹配等功能。可以用在处理网络扫描、路由跟踪、服务探测、单元测试等方面，本节主要针对scapy的路由跟踪功能，实现TCP协议方式对服务可用性的探测，比如常用的80（HTTP）与443（HTTPS）服务，并生成美观的路由线路图报表，让管理员清晰了解探测点到目标主机的服务状态、骨干路由节点所处的IDC位置、经过的运营商路由节点等信息。 下面详细进行介绍。 scapy模块的安装方法如下： #

本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 问题描述 现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。 如本文的问题： 我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。 因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。 数据如下图： 其中Dose of Mycotoxins 就是有毒物质，Dose of QCT就是治疗的药物。 其中蓝色底纹的数字就是输出结果