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。器源器创意个人源码

       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,源泉建筑源码 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pycharm编程源码串行性，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，uniapp源码市场请将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，源码iapp论坛将介绍最常见的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。