1.知乎文章图片爬取器之二博客背景昨天写了知乎文章图片爬取器的一部分代码，针对知乎问题的答案json进行了数据抓取，博客中出现了部分写死的内容，今天把那部分信息调整完毕，并且将图片下载完善到代码中去。首先，需要获取任意知乎的问题，只需要你输入问题的ID，就可以获取相关的页面信息，比如最重要的合计有多少人回答问题。问题ID为如下标红数字编写代码，下面的代码用来检测用户输入的是否是正确的ID，并且通过拼接URL去获取该问题下面合计有多少答案。在学习过程中有什么
系统 2019-09-27 17:55:50 2359
目录前言分析理想状态爬虫实现其他注意效果与总结@(文章目录)前言在我们写文章(博客、公众号、自媒体)的时候，常常觉得自己的文章有些老土，这很大程度是因为配图没有选好。笔者也是遇到相同的情况，顺便解决其中一个案例，给大家一些技术上的参考和借鉴！并且，我们搜图片如果去百度，会遇到两种情况：非高清或者带水印。这都是我们所忌讳的东西。笔者此次通过图虫创意抓起高清小图，虽然不是大图，但是在火热的移动端阅读上是足够的！分析废话说完了，我们开始分析怎么样才能获取这样的图
系统 2019-09-27 17:55:43 2359
Ubuntu版本：1.tesseract-ocr安装sudoapt-getinstalltesseract-ocr2.pytesseract安装sudopipinstallpytesseract3.Pillow安装sudopipinstallpillow开始写代码：fromPILimportImagefrompytesseractimportpytesseractimage=Image.open('test.png')code=pytesseract.im
系统 2019-09-27 17:53:39 2359
爬虫背景:由于原来的数据库中有1.5亿左右的用户id，但是其中有1.2亿的用户资料是不完整的(没有粉丝数量，点赞数量等，算是无用数据)，现在老板要求将这些没有资料的用户更新信息，咋办？刚开始的想法是使用主从模式+scrapy爬取，但是写着写着觉得麻烦(写python的都很懒，scrapy还是比较臃肿的)，然后突然想到，python中的多线程，处理爬虫这种存在大量io的操作时，多线程是非常有用的，而且省服务器资源(其他的爬虫也在服务器，能省一点是一点，毕竟是
系统 2019-09-27 17:52:29 2359
最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用，这仅仅只是冰山一角，希望大家可以踊跃的去尝试和探索！一、安装环境：1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块
系统 2019-09-27 17:50:55 2359
在Python中定义函数，可以用必选参数（位置参数），默认参数，可变参数，关键字参数和命名关键字参数，这5种参数都可以组合使用。但参数定义的顺序必须是：必选参数（位置参数）默认参数可变参数命名关键字参数关键字参数例如：定义：deff1(x,y=0,*args,z,**kw):print(x,y,args,z,kw)调用：f1(1,2,3,4,5,z=6,p=7,q=8)输出：12(3,4,5)6,{'p':7,'q':8}定义：deff2(x,y=0,*,
系统 2019-09-27 17:50:10 2359
本文为大家分享了华为校园招聘上机笔试题，供大家参考，具体内容如下[编程题]扑克牌大小时间限制：10秒空间限制：131072K扑克牌游戏大家应该都比较熟悉了，一副牌由54张组成，含3~A，2各4张，小王1张，大王1张。牌面从小到大用如下字符和字符串表示（其中，小写joker表示小王，大写JOKER表示大王）:)345678910JQKA2jokerJOKER输入两手牌，两手牌之间用“-”连接，每手牌的每张牌以空格分隔，“-”两边没有空格，如：4444-jok
系统 2019-09-27 17:48:01 2359
目前Python面试主要涉及一下6个大方向：Python的基础语法（输入输出、条件循环、文件操作、异常、模块与包、Python特性、Linux基础、Git）掌握Python数据类型（字典、字符串、列表、元组、集合）Python高级编程（元类、内存管理与垃圾回收机制、函数、函数参数、内建函数、Lambda、设计模式、单例、工厂、装饰器）面向对象内容（类、对象）正则表达式、系统编程、网络编程Web方向（FLask、Django、Tornado、爬虫及爬虫常见的
系统 2019-09-27 17:47:34 2359
一、什么是决策树（decisiontree）――机器学习中的一个重要的分类算法决策树是一个类似于数据流程图的树结构：其中，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或者类的分布，树的最顶层是根结点根据天气情况决定出游与否的案例二、决策树算法构建2.1决策树的核心思路特征选择：从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准（特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法）。决策树生成：根据所选特征评估标准，从上至下递
系统 2019-09-27 17:47:26 2359
在lua中，一直用lua作为config文件，或承载数据的文件-好处是lua本身就很好阅读，然后无需额外写解析的代码，还支持在configure文件中读环境变量，条件判断等。在lua中通过loadfile,setfenv实现）python：catconfig.pybar=10foo=100catpython_as_config.py:ns={}execfile('config.py',ns)print"\n".join(sorted(dir(ns)))pr
系统 2019-09-27 17:47:10 2359
