circos

欢迎关注”生信修炼手册”! channels是conda下载包的镜像网站，通过如下命令可以查看已有的channels conda config --show channels channel s: - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/pkgs/free/ - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/pkgs/main/ - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/cloud/conda-forge/ - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/cloud/bioconda/ - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/cloud/menpo/ - http s: //mirrors.tuna.tsinghua.edu. cn /anaconda/cloud/msys2/ - defaults 以清华的镜像为例 >https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 每个url对应的是不同操作系统平台的文件夹

欢迎关注”生信修炼手册”! 通过用户代理我们可以将普通的爬虫程序伪装成浏览器，而IP代理的作用则是用于突破目标服务器对同一IP访问频率的限制。 在网站的反爬虫策略中，限制IP访问频率是比较常见的措施。具体体现为，当我们的爬虫程序短时间内对服务器发起大量请求时，会出现访问限制或者IP被封禁的现象，此时无论是爬虫程序，还是通过浏览器访问，都无法访问到目标服务器。 为了突破这一限制，可以使用IP代理。IP是互联网中的门牌号，IP代理的作用就是将我们的爬虫程序伪装成不同的用户，这样就避免了对同一个用户访问频率的限制。在python中，通过urllib和requests这两个模块都实现IP代理。 1. urllib 代码如下 >> > proxy= "http://119.8.44.244:8080" >> > proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({ 'http' :proxy }) >> > opener = urllib.request.build_opener(proxy_support) >> > urllib.request.install_opener(opener) >> > r = urllib.request.urlopen( 'http://icanhazip.com' ) >> > r.read() b '119.8.44

欢迎关注”生信修炼手册”! 本文将之前发布的python基础语法以及标准库中常用模块的相关推文进行了汇总，方便对python感兴趣的小伙伴查看和学习，首先是开发环境的搭建以及基础语法的概括 人生苦短，我用python windows上python开发环境的搭建 python语法基础 基 本数据结构的操作方法 python中数值相关的操作 python中的序列对象 python列表常见操作技巧汇总 python中集合set的使用场景概述 python中字典dict的操作技巧汇总 python中字符串的基本操作汇总 python中的字符串格式化 python日期和时间的操作方法汇总 函数的用法 python中函数的基础用法 python中函数的进阶用法 文件读写和正则表达式 python中的文件读写 python中的正则表达式 python中文件目录操作的常见方法 python读写压缩文件 python读写csv文件 python读写json文件 python读写ini格式的配置文件 python读取xml格式的文件 系统交互与命令行参数 python执行系统命令 python sys模块的常见用法汇总 python argparse处理命令行参数 多线程与多进程 python multiprocessing模块进行多进程处理 python threading模块进行多线程编程

欢迎关注”生信修炼手册”! 国庆7天小长假终于到了，预祝各位公众号的粉丝国庆快乐。本着普天同庆的原则，国庆期间本人也要给自己放个假，期间公众号会停止更新，节后再恢复更新，感谢大家的支持！ 秉承持续分享的精神，从公众号建立到现在，已经分享了500多篇文章，其中大部分的文章也会在简书同步更新，链接如下 https://www.jianshu.com/u/057f40afa695 在简书平台上，共创建了11个数据分析专题 miRNA lncRNA circRNA HLA分型 甲基化芯片 基因组组装 转录组数据分析 Hi-C数据分析 TCGA数据分析 chip_seq数据分析 circos可视化手册 每个专题对应的文章数和关注数如下图所示 其中circos的关注人数最多，为了更好的阅读和参考，特将公众号中circos相关的资料进行汇总，整理成了pdf文件 值此国庆到来之际，将这些文件免费分享给大家。转发本文到朋友圈，后台发送截图即可参与活动。最后，再次祝大家国庆节快乐！ ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 扫描关注微信号，更多精彩内容等着你！ 本文分享自微信公众号 - 生信修炼手册（shengxinxiulian）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接：

欢迎关注”生信修炼手册”! 在实际工作中，经常会遇到查询的任务，比如根据某些rs号，检索dbsnp数据库，提取这些snp位点的信息，对于这样的任务，最基本的操作方法是将数据库的内容存为字典，然后检索特定的key即可。 对于小文件而言，这样的操作编码简单，运行速度也比较满意，但是对于大型数据库而言，将数据库存为字典这个动作是非常耗费时间的，而且每次运行代码都要执行这样的操作，导致效率大大降低。想要改善这一状况，有以下两种解决办法 1. 对象序列化 对象序列化就是将python中的对象保存为二进制的字节流文件，与之相对的是反序列化， 从二进制文件中读取内容，重新解析为python对象。通过序列化，只需要读取一次数据库，然后将生存的字典对象保存为一个文件，后续在使用时，直接读取序列化产生的文件，就可以快速得到数据库对应的字典。 在python中，通过内置模块pickle进行序列化相关操作，用法如下 >>> import pickle >>> >>> data = { 1 : 'A' , 2 : 'B' , 3 : 'C' } # dump 进行序列化 >>> with open( 'out' , 'wb' ) as f: ... pickle.dump(data, f) ... >>> # load 进行反序列化 >>> with open( 'out' , 'rb' ) as f: .