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用python实现一个verilog网表Parser

其实我们自己也可以用python来实现这个功能。今天我们来实现第一步，先做一个Verilog网表Parser。 分析网表的结构和组成 下面是一个简化的网表，但是却包括完整的语法结构。...def __init__(self, name): self.name = name self.conn = [] 一根连线可以连接到多个pin或port，所以用列表来存储...Parser的实现 所谓Parser就是根据Verilog语法规则解析网表，把解析到的信息存入上面定义的数据结构中。这个数据结构叫做抽象语法树（AST）。...= parser.parser() parser.read_netlist("test.v") parser.designs[0].print_this() parser.designs...[1].print_this() 下一步 本示例用正则和字符串函数实现了解析Verilog网表，并构建了网表的AST，方便应用层进一步处理。

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    用Python实现Zabbix-API

    5）用Python脚本读扫描结果文件，把主机名写到列表里面。 6）用Zabbix python API 调用已经监控的主机名，写到列表里面。 7）两个列表取交集，用for循环判断哪些主机名没有监控。...下面我分享一下我写的Python写的脚本，其中scan_machine.sh是我调用的用Shell写的关于Nmap扫描的脚本，scan_hostname.log是Nmap扫描的结果，里面内容是IP 主机名.../usr/bin/env python#create by:sfzhang 20140820#coding=utf-8import os,sysimport jsonimport urllib2import...总结：      1）Zabbix API相关信息可以查看官方详细资料，看不懂英文的可以参考下面这篇文档。...http://paperplane.ruhoh.com/zabbix/intro-to-zabbix-api/      2）通过该脚本可以知道那些主机没有添加监控，希望对大家有帮助，如果有更好的解决方法欢迎多多交流

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    用 Python 调用 GPT-3 API

    用 Python 调用 GPT-3 API GPT-3 是去年由 Open AI 推出的语言机器学习模型。它因其能够写作、写歌、写诗，甚至写代码而获得了广泛的媒体关注！...最后，我们可以尝试使用GPT-3 编写一些数据科学任务的 Python 代码。例如，我们将看看是否可以使用它来编写生成特定用例的合成数据的代码。 注意：GPT-3 API 的结果是不确定的。...接下来，我们在第一个单元中使用 pip 安装 OpenAI： %pip install openai %pip install catboost 将密钥保存在 openAI 对象的 api_key 属性...医院再入院数据 询问 GPT-3：“编写 python 代码，生成合成医院再入院数据”。...询问用例 虽然 GPT-3 中的数据仅截至2021年，但它仍然可以帮助我们构建与今天仍然相关的 ML 用例。让我们询问“社交媒体中有哪些新兴的机器学习用例？”

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    腾讯云API：用Python使用腾讯云API（cvm实例）

    腾讯云API地址：https://cloud.tencent.com/document/api 腾讯云为我们提供了很多服务或者功能的API，通过API我们可以快速定制自己的管理空间/后台，同时，也可以自定义维护方法...这个功能很多人都需要，但是却又很多人在使用这个API的时候出现了问题，其中，最常出现的问题，就是鉴权，尽管腾讯云的前辈们已经很努力在写鉴权文档了，但是，还是会有很多人看不懂，反复失败，不怕大家笑话，就这个文档...有兴趣的小伙伴也欢迎加群讨论：711269805 模块/业务名：CVM Action：DescribeInstances 实现语言：Python 3 代码： # -*- coding: utf-8 -...# 然后将格式化后的各个参数用"&"拼接在一起，最终生成请求字符串。 # 此步骤生成签名原文字符串。...# 3) 请求路径: 当前版本云API的请求路径固定为 / 。 4) 请求字符串: 即上一步生成的请求字符串。 # 签名原文串的拼接规则为: # 请求方法 + 请求主机 +请求路径 + ?

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    使用新Python API客户端访问Data Commons

    鉴于 Data Commons 在数据工作中的实用性，访问它对于许多数据任务变得至关重要。幸运的是，Data Commons 提供了一个新的 Python API 客户端来访问这些数据集。...通过 Python API，可以轻松访问知识图谱以获取所需数据。让我们尝试一下如何操作。首先，需要获取一个免费的 API 密钥来访问 Data Commons。...创建一个免费账户，并将 API 密钥复制到安全位置。也可以使用试用 API 密钥，但访问权限更为有限。接下来，安装 Data Commons Python 库。...这就是使用新的 Python API 客户端访问 Data Commons 所需了解的全部内容。当您的工作需要可靠的公共数据时，请使用这个库。...本文探讨了如何使用 Python 访问图谱内的数据集——利用统计变量和实体来检索观测值。希望本文对您有所帮助！

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    腾讯云API：用Python使用腾讯云API（机器翻译实例）

    腾讯云API地址：https://cloud.tencent.com/document/api 腾讯云为我们提供了很多服务或者功能的API，通过API我们可以快速定制自己的管理空间/后台，同时，也可以自定义维护方法...这个功能很多人都需要，但是却又很多人在使用这个API的时候出现了问题，其中，最常出现的问题，就是鉴权，尽管腾讯云的前辈们已经很努力在写鉴权文档了，但是，还是会有很多人看不懂，反复失败，不怕大家笑话，就这个文档...有兴趣的小伙伴也欢迎加群讨论：711269805 模块/业务名：机器翻译 Action：TextTranslate 实现语言：Python 3 代码： # -*- coding: utf-8 -*-...# 然后将格式化后的各个参数用"&"拼接在一起，最终生成请求字符串。 # 此步骤生成签名原文字符串。...# 3) 请求路径: 当前版本云API的请求路径固定为 / 。 4) 请求字符串: 即上一步生成的请求字符串。 # 签名原文串的拼接规则为: # 请求方法 + 请求主机 +请求路径 + ?

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    用python简单处理图片（4）：图像中的像素访问

    python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算。...我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后，只要是在python中进行数字图像处理，我们都需要导入这些包： from PIL import...img.size print type(img) 如果是RGB图片，那么转换为array之后，就变成了一个rows*cols*channels的三维矩阵,因此，我们可以使用 img[i,j,k] 来访问像素值...如果要对多个像素点进行操作，可以使用数组切片方式访问。切片方式返回的是以指定间隔下标访问 该数组的像素值。...100 行和第 100 列） img[i].mean() # 第 i 行所有数值的平均值 img[:,-1] # 最后一列 img[-2,:] (or im[-2]) # 倒数第二行 分类: Python

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    程序员带娃有多“恐怖” ？！

    ALSA （Advanced Linux Sound Architecture）识别第二个麦克风的参数是hw:2,0（这个参数直接访问设备硬件）或plughw:2,0（这个是声明了采样率和格式转换插件）...除了调用micmon-datagen，还有另一个方法可以生成数据集，即调用micmon提供的python api： import os from micmon.audio import AudioDirectory...还是micmonpython api，最后都要在~/datasets/sound-detect/data目录下生成.npz文件，每个原始音频生成一个标记文件。...训练模型 micmon用Tensorflow+Keras定义和训练模型，用已有的python api很容易做： import os from tensorflow.keras import layers...() # Resume recording 在树莓派上跑起来脚本，如果2秒内没有哭闹发生，会打印negative,否则打印positive。

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    程序员带娃有多“恐怖” ？！

    ALSA （Advanced Linux Sound Architecture）识别第二个麦克风的参数是hw:2,0（这个参数直接访问设备硬件）或plughw:2,0（这个是声明了采样率和格式转换插件）...除了调用micmon-datagen，还有另一个方法可以生成数据集，即调用micmon提供的python api： import os from micmon.audio import AudioDirectory...还是micmonpython api，最后都要在~/datasets/sound-detect/data目录下生成.npz文件，每个原始音频生成一个标记文件。...训练模型 micmon用Tensorflow+Keras定义和训练模型，用已有的python api很容易做： import os from tensorflow.keras import layers...() # Resume recording 在树莓派上跑起来脚本，如果2秒内没有哭闹发生，会打印negative,否则打印positive。

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    用python实现接口测试（一 、使用POST和GET请求api）

    相信大家都知道，用Python来做接口测试，使用的方法很多，如POST、GET等方法请求API参数。...下面就 豆瓣图书的用户收藏信息api来学习Python3+urllib这两个库来实现POST和GET下的api请求实例,附上代码注释： 一、接口相关信息。如下： ?...1.用post方法请求api #coding:utf-8 #auther:xiaozhong #Data:2017-11-12 15:30 """"用post方法请求api：这种方式把参数放在请求内容中传递...，得到请求后的响应内容 apicontent = response.read()#将响应内容用read()读取出来 print('用post方法请求api') print(apicontent)#打印读取到的内容...2.用get方法请求api #coding:utf-8 #auther:xiaozhong #Data:2017-11-12 15:30 """"用get方法请求api：这种方式把参数放在直接放在url

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    协作场景：用AI快速开发一个Python Flask API

    技术环境:Ubuntu22.04,Python3.10.12,Flaskv2.3.2,SQLite3.36.0,Docker24.0.5,AI工具:Cursor(v0.42.0withClaude3.5Sonnet...目标是用AI加速代码生成和调试，确保API高效、可靠，减少手动写SQL的时间。.../books.db:/app/books.db关键步骤初始化项目:用Cursor生成Flask和SQLite代码，10分钟搭建API框架。...加验证:用flask-expects-json实现输入校验，防止无效数据。错误处理:加try-catch和错误响应，API更健壮。Docker部署:用AI生成的Docker配置，30分钟完成部署。...测试验证:用Postman压测，50并发下响应稳定在100ms。最终效果效率提升:原计划6小时的任务，2小时搞定，AI省了66%时间。代码质量:输入验证和错误处理让API更可靠，零SQL注入风险。

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