1.SQL解析系列(Python)--sqlparse源码
2.thrift源码解析——深度学习模型的解析解析服务器端工程化落地方案
3.PyYAML官方教程
4.Python程序开发系列一文搞懂argparse模块的常见用法（案例+源码）
5.Python解析库lxml与xpath用法总结
6.Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）

SQL解析系列(Python)--sqlparse源码

       sqlparse是一个无验证的SQL解析器，它提供了SQL语句解析、解析解析拆分和格式化的器源器能力。

       获取源码请访问：github.com/andialbrecht...

       sqlparse包含三个基本函数：解析、解析解析拆分和格式化SQL语句。器源器避役风险指标源码

       代码结构清晰，解析解析分为词法解析、器源器语句拆分、解析解析语法解析和格式化四个部分。器源器

       词法解析(tokenize)：将SQL语句分解为词法元素。解析解析

       语句拆分(sqlparse.split)：将连续的器源器SQL语句拆分为独立的语句。

       语法解析(sqlparse.parse)：解析SQL语句的解析解析语法结构。

       SQL格式化(sqlparse.format)：将SQL语句格式化为更清晰的器源器格式。

       实战应用包括：从SELECT中提取表名，解析解析从CREATE中提取字段定义。

       具体实现请参考：github.com/messixukejia...

thrift源码解析——深度学习模型的服务器端工程化落地方案

       了解服务模型对于增大RPC服务端的并发处理能力至关重要。本文将详细介绍Thrift框架中的服务模型，帮助您在实际应用中做出明智选择。以下是支持Python的几个Thrift服务模型的概述：

       1. TSimpleServer: 这个模型采用最简单的阻塞IO，实现方法简洁明了，便于理解。然而，它一次只能接收和处理一个socket连接，因此效率较低。

       2. TNonblockingServer,免费超级签名源码 TThreadPoolServer, TThreadedServer: 这三个模型在Python中利用多线程技术。它们的目的各不相同，但共同点是都旨在提高处理效率。具体而言，TThreadedServer创建单独的线程以处理每个客户端请求；TThreadPoolServer提前创建线程，从队列中获取客户端连接以进行处理；TNonblockingServer使用IO多路复用技术，将准备好的可读消息放入队列供业务线程处理。

       3. TForkingServer, TProcessPoolServer: 这些模型旨在解决Python的GIL锁问题，特别是在Java中未找到等效模型的情况下。其中，TForkingServer通过创建子进程进行业务处理，但需要注意进程创建和销毁带来的开销。相比之下，TProcessPoolServer在启动时创建指定个数的进程，负责监听客户端请求并进行处理，这种模型在多线程环境下表现出色。

       在实际应用中，性能测试表明，在不同服务模型下，处理效率存在显著差异。例如，在测试环境（核CPU）下，使用TProcessPoolServer模型时，个客户端同时发送请求时，处理时间为3秒多。此结果揭示了单个客户端连接服务器处理的股票指标源码板块串行性，以及不同模型在不同负载下的性能差异。

       了解并选择合适的Thrift服务模型，对于构建高效的服务器端工程化落地方案至关重要。正确选择可以显著提高应用性能，确保在分布式服务、分布式计算等场景下达到最优效率。

PyYAML官方教程

       PyYAML是Python的一个YAML解析器和发射器。

       安装

       简单安装，从源代码安装，请下载源代码包PyYAML-5.1.tar.gz并进行解压。转到目录PyYAML-5.1，运行安装命令。若需使用比纯Python版本快的LibYAML绑定，则需下载并安装 LibYAML。运行安装命令以使用基于LibYAML的解析器和发射器。注意，纯Python和基于LibYAML的解析器和发射器之间存在细微差异。

       常见问题解答

       未正确转储的词典没有嵌套集合。这是正确的输出，尽管嵌套映射的样式不同。默认情况下，PyYAML选择集合的样式，如果集合具有嵌套集合则为块样式，否则为流样式。若希望始终以块样式序列化集合，整理引导页源码请将dump（）的参数default_flow_style设置为False。

       Python 3支持从3.版本开始，PyYAML和LibYAML绑定为Python3提供完整支持。这是PyYAML API在Python 2和Python 3版本之间的差异的简短概述。

       教程

       从导入yaml包开始。加载YAML使用yaml.load或yaml.safe_load函数。yaml.load将YAML文档转换为Python对象。yaml.safe_load限制了构造任意Python对象的能力，仅允许简单的Python对象如整数或列表。python对象可以被标记为安全，以便被yaml.safe_load识别。导出YAML使用yaml.dump函数。pyyaml支持多种关键字参数以指定发射器的格式细节。

       Constructors, representers, resolvers

       定义应用程序特定标签。最简单的方法是定义yaml.YAMLObject的子类。yaml.YAMLObject使用元类魔术注册Constructors和Representers。如果你不想使用元类，可以使用函数yaml.add_constructor和yaml.add_represent注册Constructors和Representers。例如，为Dice类添加一个Constructor和一个Representer。

       YAML语法

       YAML语法介绍在YAML规范的第2章。查看YAML cookbook，专注于Ruby实现，并使用旧的YAML1.0语法。在这里，prog源码如何应用将介绍最常见的YAML构造以及相应的Python对象。文档是零个或多个文档的集合。Block序列和Block映射分别由-和：表示。Flow集合语法与Python中列表和字典构造函数的语法相似。标量有5种样式：plain、单引号、双引号、literal和折叠。

       Aliases别名

       使用YAML表示任意图形结构的对象。需要从文档的不同部分引用同一对象时，使用锚点和别名。PyYAML现在完全支持递归对象。

       Tags标签

       用于表示YAML节点的类型。标准YAML标签定义于yaml.org/type/index.htm...。标签可能是隐含的或显式的。没有显式定义标记的plain标量受到隐式标记解析的约束。

       YAML标记和Python类型

       下表描述了如何将具有不同标记的节点转换为Python对象。在Python 3中，str对象被转换为!!str标量、bytes对象被转换为!!binary标量。出于兼容性原因，标记!!python/str和!!python/unicode仍然受支持，并转换为str对象。为了表示静态Python对象，使用复杂的!!python/name标记。例如，函数yaml.dump表示为!python/name:yaml.dump。类似地，模块使用标记表示!python/module。

Python程序开发系列一文搞懂argparse模块的常见用法（案例+源码）

       argparse是Python标准库中的一个模块，用于解析命令行参数。它允许开发者定义命令行参数和选项，包括参数类型、默认值、帮助信息等。解析后的参数可以用于执行特定任务。在机器学习和深度学习项目中，argparse尤其有用，可灵活配置程序参数，简化用户操作。

       创建一个ArgumentParser对象并提供描述性字符串，之后可以添加位置参数和可选参数。位置参数的顺序对结果有影响，而可选参数则通过关键词传递，更易于使用。解析命令行输入后，将结果存储在变量中，用于执行特定任务。

       例如，有一个名为.py的Python脚本，通过argparse可以添加参数，如一个位置参数"name"和一个可选参数"age"，并解析命令行输入，从而执行特定任务。

       在实际应用中，将创建ArgumentParser对象、添加参数、解析参数过程封装在函数中，任务操作写在另一个函数中，以提高代码的复用性和可维护性。

       argparse在机器学习和深度学习项目中的应用包括设置模型超参数、选择数据集和数据预处理选项、选择模型架构和损失函数、控制训练和评估过程等。通过命令行参数，用户可以灵活配置模型训练过程，而无需修改源代码。

       以一个图像分类器为例，使用卷积神经网络进行训练和预测，可以通过命令行指定数据集路径、模型超参数和训练配置等参数。这使得用户可以在不修改源代码的情况下，通过命令行灵活配置图像分类器的训练过程。

       综上所述，argparse模块简化了Python程序的命令行参数解析，使其在机器学习和深度学习项目中能够灵活配置参数，提高了程序的易用性和可扩展性。

Python解析库lxml与xpath用法总结

       Python解析神器：lxml与XPath深入解析

XPath：探索网页信息的路径语言

       XPath的本质：一种用于查询XML文档的规则语言，用于定位文档中特定节点和数据。

节点类型与关系：元素、属性、文本节点等，它们之间通过路径表达式如/元素/属性来描述关系。

语法解析：路径表达式（如元素名选择器）、谓语（如[@属性=值]）、通配符（*、..）、轴（如descendant、following-sibling）、运算符（如=、|）等。

lxml：高效解析器的实战指南

安装与应用：通过pip快速安装，lxml提供了高效的解析HTML和XML的能力。

解析示例：

       离线网页解析：通过lxml.etree.fromstring()处理本地HTML。

       在线网页解析：配合urllib或requests获取网页源码，再进行解析。

标签和属性获取：XPath表达式如html.xpath('//a/@href')，轻松获取链接属性。

选择节点：position()函数可以按顺序选取，如html.xpath('//li[position() < 3]/a/text()')。

遍历节点结构：祖先节点用ancestor::*，子节点用child::a[@href="link1.html"]。

       实战演示：下面是一个简单的urllib辅助下，利用lxml解析网页的代码片段，让解析工作变得轻松简单。

       今天的分享就到这里，期待你深入探索更多lxml的魔力！记得持续关注，获取更多实用技巧和案例分析！

Python爬虫腾讯视频m3u8格式分析爬取（附源码，高清无水印）

       为了解析并爬取腾讯视频的m3u8格式内容，我们首先需要使用Python开发环境，并通过开发者工具定位到m3u8文件的地址。在开发者工具中搜索m3u8，通常会发现包含多个ts文件的链接，这些ts文件是视频的片段。

       复制这些ts文件的URL，然后在新的浏览器页面打开URL链接，下载ts文件。一旦下载完成，打开文件，会发现它实际上是一个十几秒的视频片段。这意味着，m3u8格式的文件结构为我们提供了直接获取视频片段的途径。

       要成功爬取，我们需要找到m3u8文件的URL来源。一旦确定了URL，由于通常涉及POST请求，我们需要获取并解析对应的表单参数。接下来，我们将开始编写Python代码。

       首先，导入必要的Python库，如requests用于数据请求。接着，编写代码逻辑以请求目标URL并提取所需数据。遍历获取到的数据，将每个ts文件的URL保存或下载。最后，执行完整的爬虫代码，完成视频片段的爬取。