>>> import copy
>>> a = [1,2,3,4,['a','v']]
>>> b = a
>>> b
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v']]
>>> c = copy.copy(a)
>>> c
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v']]
>>> d = copy.deepcopy(a)
>>> d
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v']]
>>> a.append(5)
>>> a
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v'], 5]
>>> b
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v'], 5]
>>> c
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v']]
>>> d
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v']]
>>> a[4].append('c')
>>> a
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v', 'c'], 5]
>>> b
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v', 'c'], 5]
>>> c
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v', 'c']]
>>> d
[1, 2, 3, 4, ['a', 'v']]
>>> ......
import pymssql
#connect database
conn=pymssql.connect(host="192.168.1.28",user="boomink",password="boomink",
database="boomink")
cur=conn.cursor()
print '========================================'
cur.execute("exec Orders_GetTest1 @Value=%s ",('2005-01-01',))
while 1:
print cur.fetchall()
if 0 == cur.nextset():
break
data=cur.fetchall()
print data
print '========================================'
#cur.execute("exec Orders_GetTest")
cur.execute("exec Orders_GetTest2 @Value1=%s,@Value2=%s",('Ruan','Yu'))
while 1:
print cur.fetchall()
if 0 == cur.nextset():
break
data=cur.fetchall()
print data
print '========================================'
cur.execute("exec Orders_GetTracking @BeginDate=%s,@EndDate=%s",('2005-01-01','2008-01-01'))
record = cur.fetchall()
while 1:
print cur.nextset()
for r in record:
print '= ......
import pymssql
#connect database
conn=pymssql.connect(host="192.168.1.28",user="boomink",password="boomink",
database="boomink")
cur=conn.cursor()
print '========================================'
cur.execute("exec Orders_GetTest1 @Value=%s ",('2005-01-01',))
while 1:
print cur.fetchall()
if 0 == cur.nextset():
break
data=cur.fetchall()
print data
print '========================================'
#cur.execute("exec Orders_GetTest")
cur.execute("exec Orders_GetTest2 @Value1=%s,@Value2=%s",('Ruan','Yu'))
while 1:
print cur.fetchall()
if 0 == cur.nextset():
break
data=cur.fetchall()
print data
print '========================================'
cur.execute("exec Orders_GetTracking @BeginDate=%s,@EndDate=%s",('2005-01-01','2008-01-01'))
record = cur.fetchall()
while 1:
print cur.nextset()
for r in record:
print '= ......
文件操作是程序设计中不可或缺的重要部分。Python通过一个内置函数open来打开文件。
open(filename,mode,buffer)
其中第一个参数是要打开的文件的文件名，必选；第二个是打开方式，可选；第三个为缓冲区，可选。默认情况下是以“读”模式打开文件。该函数返回的是流类型对象。
mode有如下几种：
* r：读模式（默认值）
* w：写模式
* a：追加写模式
* b：二进制模式
* t：文本模式（默认值）
* +：更新已有硬盘文件（读和写模式）
* U：通用换行模式（Universal new line mode）
如果到打开的文件不存在或者其他问题，会跑出IOError异常。
常用的文件对象属性：
* mode：文件打开模式
* name：打开的文件名称
* closed：文件是否关闭
常用的文件对象方法有：
......
有很多种子文件，有时候记不清里面都是什么东西，又不想一个一个的拖放到迅雷或BT软件里头看，
上网查了一下Python的脚本，自己也稍微修改了一下，代码如下，粘贴到文本编辑器中（最好是带格式的如UltraEdit或VS2008等）：
保存成py后缀的，直接运行
import re
def tokenize(text, match=re.compile("([idel])|(\d+):|(-?\d+)").match):
i = 0
while i < len(text):
m = match(text, i)
s = m.group(m.lastindex)
i = m.end()
if m.lastindex == 2:
yield "s"
yield text[i:i+int(s)]
i = i + int(s)
else:
yield s
def decode_item(next, token):
if token == "i":
# integer: "i" value "e"
data = int(next())
if next() != "e":
raise ValueError
elif token == "s":
# string: "s" value (virtual tokens)
data = next()
elif token == "l" or token == "d":
# container: "l" (or "d") values "e"
data = []
tok = next()
while ......
原文
Python和C分别有着各自的优缺点，用Python开发程序速度快，可靠性高，并且有许多现成模块可供使用，但执行速度相对较慢；C语言则正好相反，其执行速度快，但开发效率低。为了充分利用两种语言各自的优点，比较好的做法是用Python开发整个软件框架，而用C语言实现其关键模块。本文介绍如何利用C语言来扩展Python的功能，并辅以具体的实例讲述如何编写Python的扩展模块。
一、简介
Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。
与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展，从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性，也是倍受人们指责的一个重要因素，Python则通过与C语言的有机结合巧妙地解决了这一问题，从而使脚本语言的应用范围得到了很大扩展。
在用Python开发实际软件系统时，很多时候都需要使用C/C++来对Python进行扩展。最常见� ......
原文
Python和C分别有着各自的优缺点，用Python开发程序速度快，可靠性高，并且有许多现成模块可供使用，但执行速度相对较慢；C语言则正好相反，其执行速度快，但开发效率低。为了充分利用两种语言各自的优点，比较好的做法是用Python开发整个软件框架，而用C语言实现其关键模块。本文介绍如何利用C语言来扩展Python的功能，并辅以具体的实例讲述如何编写Python的扩展模块。
一、简介
Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。
与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展，从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性，也是倍受人们指责的一个重要因素，Python则通过与C语言的有机结合巧妙地解决了这一问题，从而使脚本语言的应用范围得到了很大扩展。
在用Python开发实际软件系统时，很多时候都需要使用C/C++来对Python进行扩展。最常见� ......
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http://mobile2008.blogbus.com/logs/28725962.html
安装好之后，模块名字叫做MySQLdb ，在Window和Linux环境下都可以使用，试验了一下挺好用，
不过又发现了烦人的乱麻问题，最后用了几个办法，解决了！
我用了下面几个措施，保证MySQL的输出没有乱麻：
1 Python文件设置编码 utf-8 （文件前面加上 #encoding=utf-8)
2 MySQL数据库charset=utf-8
3 Python连接MySQL是加上参数 charset=utf8
4 设置Python的默认编码为 utf-8 (sys.setdefaultencoding(utf-8)
mysql_test.py
#
encoding=utf-8
import
sys
import
MySQLdb
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(
'
utf-8
'
)
db
=
MySQLdb.connect(user
=
'
root
'
,charset
=
'
utf8
'
)
cur
=
db.cursor()
cur.execute(
'
use mydb
'
)
cur.execute(
'
select * from mytb limit 100
'
)
f
=
file(
"
/home/user/work/tem.txt
"
,
'
w
'
)
for
i ......
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