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24招神技,秒变Python开发大神!

24招神技,秒变Python开发大神!19/100发布文章Pythonlaowan选择文件一,分析代码运行时间第1式,测算代码运行时间平凡方法快捷方法(jupyter环境)第2式,测算代码多次运行平均时间平凡方法快捷方法(jupyter环境)如果你依然在编程的世界里迷茫,可以加入我们的Python学习扣qun:784758214,看看前辈们是如何学习的。交流经验。从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战的资料都

系统 2019-09-27 17:51:56 2131

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Python的Flask框架中实现登录用户的个人资料和头像的教程

用户资料页面在用户资料页面,基本上没有什么特别要强调和介绍的新概念。只需要创建一个含有HTML的新视图函数模板页面即可。下面是视图函数(项目目录/views.py):@app.route('/user/')@login_requireddefuser(nickname):user=User.query.filter_by(nickname=nickname).first()ifuser==None:flash('不存在用户:'+nickname+'!')r

系统 2019-09-27 17:48:56 2131

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Python进程间通信 multiProcessing Queue队列实现详解

一、进程间通信IPC(Inter-ProcessCommunication)IPC机制:实现进程之间通讯管道:pipe基于共享的内存空间队列:pipe+锁的概念--->queue二、队列(Queue)2.1概念-----multiProcess.Queue创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。Queue([maxsize])创建共享的进程队列。参数:maxsize是队列中允许的最大项数。如果省略此参数

系统 2019-09-27 17:48:51 2131

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Python发展史及网络爬虫

Python简介Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。Python是一种解释型语言:这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python是交互式语言:这意味着,您可以在一个Python提示符,直接互动执行写你的程序。Python是面向对象语言:这意味着Python支持面

系统 2019-09-27 17:47:39 2131

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python数组循环处理方法

简介本文主要介绍python数组循环语法。主要方式有元素遍历,索引遍历,enumerate,zip,list内部等。普通循环list1=['item1','item2','item3']foriteminlist1:print(item)//结果item1item2item3根据index循环1list1=['item1','item2','item3']index=0foriteminlist1:print('index:'+str(index)+',v

系统 2019-09-27 17:47:33 2131

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Python字典嵌套

文|猿天罡前言前两篇文章,我们学习了Python字典的基本用法和遍历字典的三种方式为了让小伙伴们不耗费多余的注意力,我们举的例子都尽可能的简单,不信你回去看看,字典键对应的值都是基本数据类型(字符串、数字等)。其实,字典里键对应的值可以很复杂。我们可以在字典中存储列表,在列表中存储字典,在字典中存储字典等等。Python中几乎所有的数据类型,都可以存进字典里。学习不是一日之功,需摆正心态,持之以恒,希望小伙伴们对学习一门语言抱有基本的耐心。下面我们来开心地

系统 2019-09-27 17:46:52 2131

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使用Python实现了B站的滑动验证和自动登录

阅读更多基本原理就是利用selenium模拟操作实现登录,我的目的是要开通直播,获取直播码,最终实现定时直播录像节目。目前已经实现了获取直播码。其中难度较大是滑动验证,网上的例子已经失效,最终还是找到了方法成功了。演示地址:https://www.bilibili.com/video/av58116369/

系统 2019-09-27 17:45:44 2131

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Python中运算符"=="和"is"的详解

前言在讲is和==这两种运算符区别之前,首先要知道Python中对象包含的三个基本要素,分别是:id(身份标识)、pythontype()(数据类型)和value(值)。is和==都是对对象进行比较判断作用的,但对对象比较判断的内容并不相同。下面来看看具体区别在哪。Python中比较两个对象是否相等,一共有两种方法,简单来说,它们的区别如下:is是比较两个引用是否指向了同一个对象(引用比较)。==是比较两个对象是否相等。>>>a=[1,2,3]>>>b=a

系统 2019-09-27 17:37:56 2131

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get random number in python

Helponmethodrandintinmodulerandom:randint(self,a,b)methodofrandom.RandominstanceReturnrandomintegerinrange[a,b],includingbothendpoints.reference:http://bytes.com/topic/python/answers/466655-how-pop-random-item-listgetrandomnumberi

系统 2019-08-29 22:48:28 2131

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【太6了!python功能或接口自动化通吃!】HTMLTestRunner

转自:https://www.cnblogs.com/kaibindirver/p/9436649.htmlhttps://github.com/GoverSky/HTMLTestRunner_cn/blob/master/README.md在原版的基础上进行扩展和改造报告汉化,错误日志selenium/appium截图截图功能根据测试结果,当结果为fail或error时自动截图截图方法在_TestResult的测试结果收集中,报告使用的截图全部保存为ba

系统 2019-09-27 17:57:25 2130

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python中几种自动微分库解析

前言简单介绍下python的几个自动求导工具,tangent、autograd、sympy;在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分,微分主要有这么四种:手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法,这里分别简单走马观花(helloworld式)的介绍下下面几种微分框架;sympy强大的科学计算库,使用的是符号微分,通过生成符号表达式进行求导;求得的导数不一定为最简的,当函数较为复杂时所生成的表达式树异常复杂;autograd自动微分先将符号微分用

系统 2019-09-27 17:57:01 2130

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Python K最近邻从原理到实现的方法

本来这篇文章是5月份写的,今天修改了一下内容,就成今天发表的了,CSDN这是出BUG了还是什么改规则了。。。引文:决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法(eagerlearner)的例子,因为一旦训练数据可用,他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模,直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学习法(lazylearner)。最近邻分类器就是这样的一种方法。注:KNN既可以用于分类,也可以用于回归。

系统 2019-09-27 17:56:08 2130

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python网络编程之读取网站根目录实例

本文实例讲述了python网络编程之读取网站根目录的方法,分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:importsocket,sysport=70host="quux.org"filename="//"s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)s.connect((host,port))s.sendall(filename+"\r\n")while(1):buf=s.recv(2048)ifnotbu

系统 2019-09-27 17:55:54 2130

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[python pandas]dataframe添加行/按照原

网上有许多方法提到要用append或者loc直接赋值,但是我运行发现都不行,不知道为啥。我是想把原dataframe中的几行提出来放到新的dataframe中。方法如下:#按照原dataframe的列标题创建新的dataframeNewDataFrame=pd.DataFrame(columns=OriginalDataFrame.columns.values)#i为要提取的行号row=OriginalDataFrame.loc[[i]]frames=[N

系统 2019-09-27 17:54:37 2130

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每周一书《Python神经网络编程》分享

内容简介神经网络是一种模拟人脑的神经网络,以期能够实现类人工智能的机器学习技术。本书揭示神经网络背后的概念,并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络,识别手写数字,并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络,观察已受训练的神经网络内部,尝试进一步改善神经网络的性能,并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识和树莓派知识。本书适

系统 2019-09-27 17:54:35 2130