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mktime / python-learn

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本仓库的意义

本仓库记录了我学习Python过程中编写的大部分代码,创建之初是想将编写的Python代码收集起来,防止丢失和重复编写。大部分代码,都是为了解决工作中遇到的实际问题。

最近几年,随着大数据、人工智能的火热,使用Python编程的小伙伴越来越多。我有幸在多年前接触到Python,知道一点皮毛。身边的同事想学Python,但无从下手。我就把这个仓库的代码和文档完善完善,让它发挥点价值吧。

我是如何接触Python的

我第一次接触Python,当时刚毕业,来到一家公司,公司里有一个技术很好的前辈,我听到他和其他同事讨论Python语言。我以前只会C/C++,第一次听说大蟒蛇语言,充满了好奇,就去搜索了一下,我还请教他,看他怎么编写的,后来问他要了一些他写过的代码,拿来学习。前辈也很不错,他喜欢别人和他探讨技术问题,慢慢地我也了解了一点Python的知识。

再后来,我发现用Python处理工作中的一些需求还是挺方便的,写起来很带劲,用很少的代码就能实现其他语言要写一大堆的功能。而且Python的语法非常优雅,就好像是在写伪代码,伪代码写好了,功能也就实现了,这种感觉非常棒,如果是一个新手,你会觉得很有满足感。在这个过程中,我陆续用Python编写过文本处理、文件解析、TCP Socket收发请求、发送监控邮件、excel处理、网站爬虫等功能。

如何安装Python

如果是Windows操作系统,从官网下载最新的Python二进制安装包。 Python官网下载地址:https://www.python.org/downloads

安装完成后,如果安装路径是

D:\Python37

则把

D:\Python37
D:\Python37\Script

添加到环境变量PATH中即可.重新打开一个cmd窗口,输入python ,你就能看到Python解释器了。 输入

print('hello, Python!')

这是你的第一行Python代码。

如果是Mac或者Linux,自带Python,无需安装。

我该用什么IDE

带我入门Python的那位前辈,我以前问他,我该用什么IDE编写Python代码呀?他说,用一个你最顺手的文本编辑器就可以。 这么多年过去了,我也能理解他说的话了。最简单的反而是最实用的。 因为Python本身就是一门很简单的语言,只需一个Python解释器就可以逐行执行代码了。再复杂点,就打开一个文本编辑器,把代码写进去,保存成文件,执行:

python yourcode.py

现在的小伙伴,大部分喜欢用PyCharm,我不是很建议这么做,因为80%的情况下,只需要Python解释器+文本编辑器就够了。Pycharm里的一堆参数配置、解释器配置等等,很容易把一个新手搞晕。 如果是新手,建议使用vscode编写Python代码。

我该用Python2还是Python3

Python3,毋庸置疑。

不是说版本越高越好,而是因为Python2和Python3的差别太大了。几年前用Python2写代码, 经常要处理中文编码的问题。用Python3后,整个世界都变好了。

现在用Python2的场景很少,可能有时候刷CTF题,一些比较老的代码是用Python2写的,不得已才要用Python2。

平时工作如何编写Python

我一般会打开一个Python解释器,就是那个黑框框,在这个里面先验证一下我写的代码对不对,因为是一行行执行的,如果有报错,会立马看到错在哪里.

然后我会打开我心爱的编辑器gvim,将我调试好的Python代码保存在一个文本文件中,然后打开一个cmd窗口, cd到代码所在目录,python yourcode.py运行它。 就是这么简单, so easy~

如果运行程序文件报错时,如果需要调试,可以这样:

python -m pdb yourcode.py

这样会进行debug模式,逐行执行, 输入n回车,执行下一行.如需打印变量, 输入p var. 参考: Python 代码调试技巧

忘记某个函数的用法怎么办

如何知道某个函数的用法,如何知道某个包下面有哪些类和函数,如何知道一个对象的类型,如何知道某个对象有哪些方法。 打开Python解释器:

>>> name = {}
>>> type(name)
<class 'dict'>
>>> help(name)
Help on dict object:

class dict(object)
 |  dict() -> new empty dictionary
 |  dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's
 |      (key, value) pairs
 |  dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:

>>> import os
>>> dir(os)
['DirEntry', 'F_OK', 'MutableMapping', 'O_APPEND', 'O_BINARY', 'O_CREAT', 'O_EXCL', 'O_NOINHERIT', 'O_RANDOM', 'O_RDONLY', 'O_RDWR', 'O_SEQUENTIAL', 'O_SHORT_LIVED', 'O_TEMPORARY', 'O_TEXT', 'O_TRUNC', 'O_WRONLY', 'P_DETACH', 'P_NOWAIT', 'P_NOWAITO', 'P_OVERLAY', 'P_WAIT', 'PathLike', 'R_OK', 'SEEK_CUR', 'SEEK_END', 'SEEK_SET', 'TMP_MAX', 'W_OK', 'X_OK', '_Environ', '__all__', ...]

学会这个技巧后,基本不用查找第三方资料了。

总结一下,主要有这么几个有用的函数:

help: 查看函数或者对象的帮助文档

type: 查看对象的类型

dir: 查看包下有哪些函数和类

如何安装第三方库

全世界的程序员,为Python编写了很多功能强大的库,大部分基础性的功能,都有人帮你写好了。

你要做的就是像搭积木一样,把他们组装起来。 你可以用pip安装这些库,很简单。还记得上文提到我们把Python安装路径下的Script添加到环境变量里了吗? pip就在那里面。 打开一个cmd窗口,输入pip回车,就能看到。

以安装requests库举例:

pip install requests

安装完成后,打开一个Python解释器,输入:

>>> import requests
>>> resp = requests.get('https://gitee.com/mktime')
>>> resp.text

这样就获取到了一个网址的html内容。

如何提高pip的下载速度

由于通过官方的pip源下载很慢,我们可以使用国内的镜像。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这样就可以了。 详细设置请看这里: pypi 镜像使用帮助

如何进阶

现在回头看几年前自己写的Python代码,内心就一个字:丑的一批。

所以我认为Python进阶,也就是如何将Python代码写得更优雅和更高效。

这里我总结了几个技巧,分享给大家。如果读者有比较优雅的写法,欢迎留言给我,我会补充进来。

字符串处理相关

字符串处理是写程序遇到的最多的一个场景,如果是以前,我可能会这样写:

>>> name = 'john'
>>> age = 27
>>> content = 'Hello, my name is ' + name + ',  I am ' + str(age) + '.'
>>> print(content)
Hello, my name is john,  I am 27.
>>>

上面这种写法,用了大量字符串拼接,一个是容易写错,而且遇到类型不匹配还需要自己转换。

使用字符串的format方法后,会优雅很多:

>>> content = 'Hello, My name is {}, I am {}'.format(name, age)
>>>
>>> print(content)
Hello, My name is john, I am 27
>>>

和字符串处理相关的,还有一个join方法。如果有多个变量,想拼接成一个字符串,且用竖线分隔,可以这样:

>>> name = 'john'
>>> address = 'Beijing'
>>> email = 'faker@mail.com'
>>>
>>> arr = [name, address, email]
>>> '|'.join(arr)
'john|Beijing|faker@mail.com'
>>>

变量处理相关

如何把数组中的多个元素赋值给多个变量,如果是以前,我可能会这样写:

>>> arr = ['john', 'Beijing', 'faker@mail.com']
>>>
>>> name = arr[0]
>>> address = arr[1]
>>> email = arr[2]

现在我会这样写:

>>> name, address, email = arr

如果你想跳过数组中的某个变量,可以用下划线:

>>> arr = ['john', 'Beijing', 'faker@mail.com']
>>> name, _, email = arr

字典默认值

假设有一个这样的场景,需要动态创建一个字典,每个key对应一个列表,如果key不存在则需要先创建这个key,再往key中append元素。常规写法:

>>> list
[['friuit', 'apple'], ['friuit', 'orange'], ['friuit', 'banana'], ['friuit', 'pear'], ['device', 'phone'], ['device', 'laptop'], ['device', 'mac']]
>>> data = {}
>>> for (k,v) in list:
...     if k not in data:
...             data[k] = []
...     data[k].append(v)
...
>>> data
{'friuit': ['apple', 'orange', 'banana', 'pear'], 'device': ['phone', 'laptop', 'mac']}
>>>

比较pythonic的写法:

>>> data = {}
>>> list
[['friuit', 'apple'], ['friuit', 'orange'], ['friuit', 'banana'], ['friuit', 'pear'], ['device', 'phone'], ['device', 'laptop'], ['device', 'mac']]
>>> 
>>> [data.setdefault(k, []).append(v) for (k,v) in list]
[None, None, None, None, None, None, None]
>>> data
{'friuit': ['apple', 'orange', 'banana', 'pear'], 'device': ['phone', 'laptop', 'mac']}
>>>

列表推导

举个例子,如何将一个文件中的每一行读取出来,并组成一个列表。如果是以前,我可能会这样写:

>>> filename = 'balance_query_input.txt'
>>> f = open(filename, encoding='utf-8')
>>> items = f.readlines()
>>> for item in items:
...     item = item.strip()
>>> f.close()
>>>

如果是现在,我会这样写:

>>> items = [x.strip() for x in open(filename, encoding='utf-8').readlines()]

如果想同时过滤掉文件中的空行和长度不足4的行,可以这样:

>>> items = [ x.strip() for x in open(filename, encoding='utf-8').readlines() if len(x.strip())>4 ]
>>>

如何对列表中的每个元素,调用一个方法?如果是以前,我可能会这样写:

>>> items = [ x.strip() for x in open(filename, encoding='utf-8').readlines() if len(x.strip())>4 ]
>>>
>>> for item in item:
...     deal(item)
...

现在我会这样写:

>>> [ deal(item) for item in items ]

总之,学会使用列表推导后,基本上不用写for循环了。

使用内置函数map

其实列表推导的效果,使用map同样能实现,但是据说由于map是内置函数,所以效率会高一些。举个例子,对一个列表中所有元素增加10,首先定义一个inc函数:

>>> arr = [x for x in range(10)]
>>>
>>> arr
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>
>>> def inc(val):
...     return val + 10
...

先演示使用列表推导的实现方式:

>>> [inc(x) for x in arr]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>>

再演示使用map的实现方式:

>>> [x for x in map(inc, arr)]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

使用lambda表达式

lambda表达式的作用是,创建匿名对象。好处就是,不用单独定义函数了。使用lambda表达式对上面的代码再进一步简化:

>>> [x for x in map(lambda x:x+10, arr)]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>>

使用sorted进行自定义排序

假设现在有一些文件,名称按照数字命名,如果使用sorted默认排序,将会按照字符串来处理,这并不是我们想要的结果:

>>> data
['1.PDF', '10.PDF', '11.PDF', '12.PDF', '13.PDF', '2.PDF', '3.PDF', '4.PDF', '5.PDF', '6.PDF', '7.PDF', '8.PDF', '9.PDF']
>>> sorted(data)
['1.PDF', '10.PDF', '11.PDF', '12.PDF', '13.PDF', '2.PDF', '3.PDF', '4.PDF', '5.PDF', '6.PDF', '7.PDF', '8.PDF', '9.PDF']
>>>

我们想按照数字大小进行排序,则需要使用sorted的自定义key参数:

>>> data
['1.PDF', '10.PDF', '11.PDF', '12.PDF', '13.PDF', '2.PDF', '3.PDF', '4.PDF', '5.PDF', '6.PDF', '7.PDF', '8.PDF', '9.PDF']
>>>
>>>
>>> sorted(data, key=lambda i:int(i.split('.')[0]))
['1.PDF', '2.PDF', '3.PDF', '4.PDF', '5.PDF', '6.PDF', '7.PDF', '8.PDF', '9.PDF', '10.PDF', '11.PDF', '12.PDF', '13.PDF']
>>>

参数key是一个函数,接收data中的每个元素,并返回一个值。

如果想对一个字典进行排序,也可以使用key进行处理,使得sorted很灵活:

>>> data
[{'key': '1'}, {'key': '2'}, {'key': '100'}, {'key': '55'}, {'key': '6'}]
>>>
>>> sorted(data, key=lambda i:int(i['key']))
[{'key': '1'}, {'key': '2'}, {'key': '6'}, {'key': '55'}, {'key': '100'}]
>>>

lambda表达式、map、filter、sorted这几个神器,还有很多高阶应用,欢迎各位读者补充。

使用多线程+队列完成可并行处理的任务

多线程+队列,是一种编程模型,被称为生产者/消费者模型。

假设有一个队列中保存着所有待处理任务,如果这些任务是可以并行处理互不干扰,则可以使用这种编程模型。

举个例子,要把所有URL中的html内容解析出结构化数据并存储起来。这种场景就可以使用生产者/消费者模型。

import queue
from threading import Thread
import threading

# 任务队列,存放待处理任务,可由多个线程并行处理
task_queue = queue.Queue()

# 结果队列,存放结构化数据,由单线程逐个获取并存储到数据库
result_queue = queue.Queue()

# 多线程任务逻辑,不停从任务队列中领取任务,并将处理结果塞入结果队列。
def do_deal():
    while True:
        item = ''
        try:
            item = task_queue.get_nowait()
        except queue.Empty as e:
            log("task queue is empty, sleep a while.")
            time.sleep(1)
            continue
        data = deal(item)
        result_queue.put(data)

# 单线程从结果队列获取结构化数据,并存储到数据库或者文件
def do_save():
    while True:
        record = ''
        try:
            record = result_queue.get_nowait()
        except queue.Empty as e:
            log("result queue is empty. sleep a while.")
            time.sleep(1)
            continue
        log('record:' + record)
        f = open(OUTPUT, 'a')
        f.write(record)
        f.close()

# 创建任务队列
tasks_list = [ x for x in filter(lambda x: True if x.split('/')[4]+x.split('/')[5] not in done_list else False, [ y.strip() for y in open(INPUT).readlines() ]) ]

[ task_queue.put(x) for x in tasks_list ]

# 启动多个任务处理线程
for i in range(6):
    Thread(target=do_deal, name='producer'+str(i)).start()

# 启动单个结果处理线程
Thread(target=do_save, name='consumer1').start()

参考学习

官方文档是最好的学习资料

https://docs.python.org/zh-cn/3/

推荐项目

一个用Python写的爬取豆瓣小组信息的项目:https://gitee.com/mktime/scrapy-douban-group

延申阅读

数据分析为什么常用Jupyter而不是直接使用Python脚本或Excel?

关乎Python lambda你也看得懂

python lambda结合列表推导式

python3内置函数map

怎样才能写出 Pythonic 的代码?

Python 有哪些优雅的代码实现让自己的代码更pythonic?

2020年10个不错的Python库

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案例

不定期更新

test_pdf2images.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/test_pdf2images.py

desc: 将PDF拆分成图片。

balance_query.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/balance_query.py

​ date: 2021-02-05 17:36:28

​ desc: 这是一个实际的工作例子,结合tcp socket、配置解析、文件读取、字符串处理的用法,实现一个完整功能。

​ link: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/configparser.html

baidu_ocr.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/baidu_ocr.py

​ 2021-01-27 16:38:38

​ desc: 百度OCR接口识别身份证程序,使用消费者/生产者模型。

​ ref: https://cloud.baidu.com/doc/OCR/index.html

print_ascii.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/print_ascii.py

​ date:2020-12-27 23:53:23

​ desc:有时候身边没有Linux环境,不能方便查看ascii码表,这个就能派上用场了。

egcd.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/egcd.py

​ date:2020-12-27 23:48:40

​ desc:扩展欧几里得

​ ref: https://baike.baidu.com/item/%E6%89%A9%E5%B1%95%E6%AC%A7%E5%87%A0%E9%87%8C%E5%BE%97%E7%AE%97%E6%B3%95/2029414

learn_thread.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/learn_thread.py

​ date:2020-12-27 23:34:42

​ desc:学习使用线程池

scan2.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/scan2.py

​ date:2020-12-27 23:33:33

​ desc:对多个IP地址的常见端口快速探测。

scan.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/scan.py

​ date2020-12-27 23:32:48

​ desc:对一个IP地址的所有端口快速探测。

parse_excel.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/parse_excel.py

​ date:2020-08-26 11:05:29

​ desc:使用xlrd,xlwt实现excel文件的创建、修改,实现基于模板xls文件的文件创建,当模板xls文件带有格式时,能自动带入。

​ mail: withfaker at gmail.com

flv2mp4.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/flv2mp4.py

​ date: 2020-02-13 15:24:21

​ desc: 将flv视频转换为mp4格式

​ mail: withfaker at gmail.com

​ link: B站开源的纯HTML播放FLV视频

test_img2pdf.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/test_img2pdf.py

​ date: 2020-02-26 00:08:50

​ desc: 将多张jpg图片合成一个PDF文件。

​ mail: withfaker at gmail.com

​ TLDR: 一个朋友发来一个PDF,要删除每张片子底部的链接文字,然后合成一个新的PDF。 搜了一下,免费的工具都是扯淡。只好打开PS,导入pdf文件,PS会自动生成多张图片,用橡皮擦工具擦除底部的链接,重新导出每张照片,然后用img2pdf这个库,就好了。

xml2vcf.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/xml2vcf.py

​ data: 2014-02-09 01:23:51

​ desc: 将刷机精灵软件导出的xml格式联系人转换为vcf格式联系人

​ mail: withfaker@gmail.com

​ blog: http://mktime.org

​ 0.使用前,先将刷机精灵导出的xml文件第一行删除.

​ 1.如果导出的文件有空行, :g/^$/d

​ 2.如果导出的用户号码中间有横杠, :%s/-//g

mydict.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/mydict.py

​ date: 2014-02-27 11:48:04

​ desc: 百度/有道翻译接口使用

​ email: withfaker@gmail.com

​ urls: http://fanyi.youdao.com/openapi

​ update: 2014-02-27 17:11:43 ​ 经过比对,百度翻译比有道翻译差的不只是一点点...

​ 2014-09-04 10:29:19

​ 经过测试,发现百度翻译已经翘辫子了,故从代码中剔除了对百度翻译接口的调用

​ 网易是一家有态度的公司

get_bookmarks.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/get_bookmarks.py

​ date 2013-07-20 18:39:01

​ desc convert delicious xml file to bookmarkdown format

​ email: withfaker@gmail.com

fetchurl.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/fetchurl.py

​ date: 2014-03-03 18:13:33

​ url: http://www.dbmeizi.com

​ desc: fetch all images from dbmeiz.com

​ email: withfaker@gmail.com

​ update: 没有使用thread,简单的循环处理,担心服务端的拒绝[403].

learn-thread.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/learn-thread.py

​ date: 2014-03-07 20:51:03

​ url: http://www.dbmeizi.com

​ desc: fetch all images from dbmeiz.com

​ email: withfaker@gmail.com

​ update: 使用多线程下载豆瓣妹子图片

qiushi.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/qiushi.py

​ date: 2014-03-27 23:40:15

​ url: http://www.qiushibaike.com ​ desc: fetch some jokes from this site.

​ email: withfaker@gmail.com

​ update: save content into mysql database.

sock5.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/sock5.py

​ url: http://xiaoxia.org/2011/03/29/written-by-python-socks5-server/

​ desc: socks5 proxy server written using python

​ email: withfaker@gmail.com

data-structure.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/data-structure.py

​ date: 2014-07-10 16:26:48

​ desc: 数据结构、算法

​ email: withfaker@gmail.com

get_version.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/get_version.py

​ date: 2014-07-10 17:26:31

​ desc: Windows电脑版本判断

​ email: withfaker@gmail.com

ipfind.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/ipfind.py

​ date: 2014-07-10 17:27:06

​ url: http://lilydjwg.is-programmer.com/2014/5/27/qqwry-dat-parser-python-3-version.47207.html

​ desc: 纯真IP数据库QQWry解析库Python3版

​ email: withfaker@gmail.com

pm25.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/pm25.py

​ date: 2014-07-10 17:29:47

​ url: http://pm25.in

​ desc: pm2.5乌鲁木齐数据监测

​ email: withfaker@gmail.com

rpc_server.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/rpc_server.py

​ date: 2014-07-10 17:30:37

​ desc: 如何使用RPC server

​ email: withfaker@gmail.com

sock_client.py/sock_serv.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/sock_client.py

​ date: 2014-07-10 17:31:41

​ desc: socket TCP example

​ email: withfaker@gmail.com

tray.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/tray.py

​ date: 2014-07-10 17:32:22

​ desc: Windows平台系统通知栏系统图标的展示(windows system tray notify)

​ email: withfaker@gmail.com

smz_report.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/smz_report.py

​ date: 2014-09-04 10:24:17

​ desc: 使用python从数据库提取数据,然后发送HTML格式邮件

​ email: withfaker@gmail.com

import_ess_picture.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/import_ess_picture.py

​ date: 2014-09-04 10:25:15

​ desc: 使用python连接oracle,解析文本文档,更新数据库中clob字段内容

​ email: withfaker@gmail.com

export_delicious.sh

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/export_delicious.sh

​ date: 2014-10-05 16:25:11

​ desc: 导出delicious链接

ve2x.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/ve2x.py

​ date: 2014-10-07 00:33:45

​ desc: find v2ex top 8 item from v2ex mongo database crawled by v2ex spider

​ email: withfaker@gmail.com

remote.sh

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/remote.sh

​ date: 2015-02-23 22:10:12

​ desc: 一键连接openvpn并且以远程桌面的方式连接办公室的windows电脑

​ email: withfaker@gmail.com

monitor.sh

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/monitor.sh

​ date: 2015-03-03 10:35:27

​ desc: 关键进程监控脚本

​ email: withfaker@gmail.com

auto_build.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/auto_build.py

​ date: 2015-03-16 10:48:22

​ desc: 解析xls中的编译任务,执行程序的编译命令,将结果输出到xls中.

​ email: withfaker@gmail.com

rpc_server.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/rpc_server.py

​ date: 2015-03-17 11:57:36

​ desc: 简易的基于tcp socket的远程调用,客户端通过socket将需要执行的命令发给tcp server,tcp server执行后将执行结果返回给tcp client.

​ email: withfaker@gmail.com

http_proxy.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/http_proxy.py

​ date: 2015-04-15 11:33:13

​ desc: simple http proxy

​ email: fnds3000@gmail.com

findbig.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/findbig.py

​ date: 2015-06-11 11:23:23

​ desc: 找出目录内的大文件

​ email: withfaker@gmail.com

find_repeat.py

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/find_repeat.py

​ date: 2015-07-16 12:56:27

​ author: withrock

​ mail: withfaker@gmail.com

​ desc: 查找硬盘上的重复文件

​ this tool is used to find content-repeated file in a directory tree.

​ it didn't not use md5 hash because of slowly for calcluating big file.

​ i wrote a simple hash function calc_hash whhich just depends on file size and file name.

​ if you have good idea for quickly calcluating file hash,

​ you can give me some advise, thank you!

screen.sh

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/screen.sh

​ date: 2015-11-04 11:13:51

​ author: withrock

​ mail: faker@163.com

​ desc: 一个简单的脚本,方便用来调整笔记本的显示屏亮度。结合awesome wm使用会更加方便。

​ 通过alt+F5, alt+F6快捷调整显示屏亮度。

wifi-keep.sh

https://gitee.com/mktime/python-learn/blob/master/wifi-keep.sh

​ date: 2015-11-10 19:23:56

​ author: withrock

​ mail: faker@163.com

​ desc: 一个在网络不稳定的情况下,能自动连接wifi的小脚本。需要借助netctl。运行时需要root权限(sudo ./wifi-keep.sh)

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