net.py 获取网络接口的输入和输出
#!/usr/bin/env Python
import time
import sys
if len(sys.argv) > 1:
INTERFACE = sys.argv[1]
else:
INTERFACE = 'eth0'
STATS = []
print 'Interface:',INTERFACE
def rx():
ifstat = open('/proc/net/dev').readlines()
for interface in ifstat:
if INTERFACE in interface:
stat = float(interface.split()[1])
STATS[0:] = [stat]
def tx():
ifstat = open('/proc/net/dev').readlines()
for interface in ifstat:
if INTERFACE in interface:
stat = float(interface.split()[9])
STATS[1:] = [stat]
print 'In Out'
rx()
tx()
while True:
time.sleep(1)
rxstat_o = list(STATS)
rx()
tx()
RX = float(STATS[0])
RX_O = rxstat_o[0]
TX = float(STATS[1])
TX_O = rxstat_o[1]
RX_RATE = round((RX - RX_O)/1024/1024,3)
TX_RATE = round((TX - TX_O)/1024/1024,3)
print RX_RATE ,'MB ',TX_RATE ,'MB'
简单说明一下清单 4:清单 4 读取/proc/net/dev 中的信息,Python 中文件操作可以通过 open 函数,这的确很像 C 语言中的 fopen。通过 open 函数获取一个 file object,然后调用 read(),write()等方法对文件进行读写操作。另外 Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法: read()、readline() 和 readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量,但它们通常不使用变量。 .read() 每次读取整个文件,它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。然而 .read() 生成文件内容最直接的字符串表示,但对于连续的面向行的处理,它却是不必要的,并且如果文件大于可用内存,则不可能实现这种处理。.readline() 和 .readlines() 之间的差异是后者一次读取整个文件,象 .read() 一样。.readlines() 自动将文件内容分析成一个行的列表,该列表可以由 Python 的 for ... in ... 结构进行处理。另一方面,.readline() 每次只读取一行,通常比 .readlines() 慢得多。仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时,才应该使用 .readline()。最后清单 4 打印出网络接口的输入和输出情况。
可以使用 Python 命令运行脚本 net.py 结果见图 4

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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