一日一技：如何批量给PDF添加水印？
我们有时候需要把一些机密文件发给多个客户，为了避免客户泄露文件，会在机密文件中添加水印。每个客户收到的文件内容相同，但是水印都不相同。这样一来，如果资料泄露了，通过水印就知道是从谁手上泄露的。今天，一个做市场的朋友找我咨询一个加水印的问题，如下图所示：他有一个Excel文件，文件里面有10000个经销商的名字，他要把价目表PDF发给这些经销商，每个经销商收到的PDF文件上面的水印都是这个经销商自己的名字。这个需求手动操作肯定要累死人。但是如果用Python来做，就非常简单。代码不超过30行。准备环境要完成这个需求，需要安装两个模块，分别叫做reportlab和pikepdf。使用Pip安装就可以了：1python3 -m pip install reportlab pikepdf然后，需要找到一个.ttf..
更多使用Celery实现Python分布式任务处理
Celery是一个任务队列，它可以实现跨进程和机器的分布式任务处理。任务队列的输入端会输入各种任务（task），这些任务会在输出端由worker进行处理，这些任务会由客户端通过发送消息的方式交给broker，随后broker把任务分发给worker。安装组件本文使用到的组件版本组件版本Python2.7.16Celery4.4.7Redis6.2.4redis-py3.2.1首先我们需要安装celery和Redis的依赖包pip install celery==4.4.7pip install redis==3.2.1Celery支持多种类型的broker，在这里我们主要使用Redis作为Celery的broker，关于Redis的安装和使用可以参考我之前的文章Redis failover。构建应用我们首..
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Python图表库Matplotlib 组成部分介绍
图表有很多个组成部分，例如标题、x/y轴名称、大刻度小刻度、线条、数据点、注释说明等等。我们来看官方给的图，图中标出了各个部分的英文名称Matplotlib提供了很多api，开发者可根据需求定制图表的样式。前面我们设置了标题和x/y轴的名称，本文介绍更多设置其他部分的方法。绘图先绘制一个事例图。然后以此为基础进行定制。123456789101112131415161718def demo2(): x_list = [] y_list = [] for i in range(0, 365): x_list.append(i) y_list.append(math.sin(i * 0.1)) ax = plt.gca() ax.set_title('r..
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开始使用 Beancount
使用 Beancount 记账已经有将近两个月了，简单写一写我都做了什么。 注：本文只是一个流水账，并不是一个 Beancount 使用教程，如果想详细了解 Beancount 的话，可以参考下面提到的那些文章。 一些背景 Beancount 是什么 如上文所说，Beancount 是一个记账工具，更准确些来讲，是一个复式记账工具。但直到我写这篇文章的时候才发现官方将其定义为“一种复式记账计算机语言”。 简单来讲，它可以让你以纯文本方式记账，并通过一种类 SQL 的语言来对交易进行查询。记账文件还可以配合 Git 进行版本控制。 此外，Beancount 官方提供了一个名叫 fava 的图形化管理工具，它基于 Web，能够提供比原生页面更加丰富的内容，一般记账所需要的信息一目了然。想体验的同学可以在..
更多用堆找出最小的 N 个数
不知道为啥，突然想水一篇很水的算法文章。 今天整理 MySQL 的笔记，看到了这样一句话： MySQL 在执行 ORDER BY x LIMIT n 这类语句，且 LIMIT 的数量有限时（比如只需要 3 条数据），MySQL 会尽量通过堆来构建优先队列，减少排序所需的时间。 这是堆的一个经典应用：从海量数据中找出最大（小）的 n 个数。 之前只用堆写过堆排，没有用堆处理过在线算法，所以就写了写。 用一句话概括这个算法：要找最小的数，就要构建大顶堆。 在处理数据时，我们会构建一个大顶堆 H，那么 H[0] 的值也就是当前数据中最小的 N 个数中的最大值，也就是第 N 小的数。 当处理新的数时，如果这个数小于堆顶的数，那么就把它变成堆顶，然后再对堆进行维护，以保证有序。 此算法的时间复杂度为 O(Ml..
更多《流畅的 Python》阅读笔记
去年就想看《流畅的 Python》这本书，今年终于看完了。 《流畅的 Python》是一本深入讲解 Python 语言的书，非常值得一读。去年看到同事在看，就一直想看，陆陆续续看了很久没什么进度，这个月一努力，把这本书看完了。 这次脑洞一开，觉得既然学的是 Python，那我为什么不用 Python 做笔记呢？于是就选用了 Jupyter Notebook 来做笔记载体。一个文档里既可以写 Markdown，又可以运行 Python 代码，简直完美。 所以，这本书的笔记就这么写出来了。内容不算少，所以烦请移步我的 GitHub Repo.
更多Python Hacking: “高级”偏函数
本文讲解了一个需求的解决方案，而这个奇葩需求你在 99.93% 场景下都不会遇到，就算遇到了，也一定有其它更简单的解决方案。 0. 引言 >>> print((lambda x:None).__code__.__doc__) code(argcount, kwonlyargcount, nlocals, stacksize, flags, codestring, constants, names, varnames, filename, name, firstlineno, lnotab[, freevars[, cellvars]]) Create a code object. Not for the faint of heart. 1. 需求 mock.patch 对象在..
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Python 函数式编程：不可变数据结构
本文原载于 opensource.com，由本人翻译，翻译作品原载于 linux.cn。翻译及转载基于 CC-BY-NC-SA 协议。具体创作参与信息可见文章最后部分。 不可变性可以帮助我们更好地理解我们的代码。下面我将讲述如何在不牺牲性能的条件下来实现它。 在这个由两篇文章构成的系列中，我将讨论如何将函数式编程方法论中的思想引入至 Python 中，来充分发挥这两个领域的优势。 本文（也就是第一篇文章）中，我们将探讨不可变数据结构的优势。第二部分会探讨如何在 toolz 库的帮助下，用 Python 实现高层次的函数式编程理念。 为什么要用函数式编程？因为变化的东西更难推理。如果你已经确信变化会带来麻烦，那很棒。如果你还没有被说服，在文章结束时，你会明白这一点的。 我们从思考正方形和矩形开始。..
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