一、静态的图像人脸检测importnumpyasnpimportcv2ascvpath='haarcascade_frontalface_default.xml'face_cascade=cv.CascadeClassifier(path)path='haarcascade_eye.xml'eye_cascade=cv.CascadeClassifier(path)#静态图像人脸检测img=cv.imread('test.jpg')gray=cv.cvtC
系统 2019-09-27 17:46:00 2457
现象：已知，连接的WIFI网络需要通过代理服务器才能连接外网，按照正常的程序无法发送邮件，而直连一个没有代理的网络【如自己的wifi热点】，可以发送邮件。无法发送邮件的提示是：TimeoutError:[WinError10060]由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。解决办法：要使用代理，需要用到socket和socks这两个包。socks在python3中不是自带的，所以需要通过pipinstallPySocks这个模块
系统 2019-09-27 17:56:47 2456
1.difflib介绍difflib作为Python的标准库模块，无需安装，作用是对比文本之间的差异，且支持输出可读性比较强的HTML文档，与Linux下的diff命令相似。我们可以使用difflib对比代码、配置文件的差别，在版本控制方面是非常有用。Python2.3或更高版本默认自带difflib模块，无需额外安装。示例1：两个字符串的差异对比[yhl@myhostpart2]$catsimple1.py#!/usr/bin/python#_*_cod
系统 2019-09-27 17:56:47 2456
简介本篇文章主要介绍了python中yaml配置文件模块的使用让其完成数据和代码的分离，宏哥觉得挺不错的，于是就义无反顾地分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随宏哥过来看看吧。思考问题前面我们配置Capability时，各个参数都是在代码里面写死的，比如：desired_caps['platformVersion']='5.1.1'一旦设备和测试的app发生改变则需要去代码里面一个个修改，要么同时根据不同设备不同App来维护多套代码，这样显示是不符合规范而
系统 2019-09-27 17:56:41 2456
一、模拟登录图书馆管理系统我们可以先看一下登录页面（很多学校这些管理系统页面就是很low）：两种方式去模拟登录图书馆：1.构造登录表单进行模拟登录这种方式模拟登录似乎是很可靠的，但有时候就是在验证码获取上很困难，如果简单的网站，有的会利用当前时间戳来构造验证码，这种就很容易从网页上观察出来，但比如我们这次要模拟登录的网站似乎是不能这样做，因为它是使用JavaScript标准库里的Math函数直接随机生成的验证码链接，可以从下面图片上观察验证码处的代码：它使
系统 2019-09-27 17:37:46 2456
这是书籍《PandasCookbook》书籍第05章的代码复现，所有代码运行在JupyterNotebook上，原讲解地址是：https://www.jianshu.com/p/d67080f59b06我上传代码的github地址是：https://github.com/Asunqingwen/PandasCookbook.gitgithub上有该书中用到的data，里面代码会不定期更新（因为工作原因，时间不定），直到本书学习完成！相比原讲解，会穿插一些自
系统 2019-09-27 17:52:02 2455
读写中文需要读取utf-8编码的中文文件，先利用sublimetext软件将它改成无DOM的编码，然后用以下代码：withcodecs.open(note_path,'r+','utf-8')asf:line=f.readline()printline这样就可以正确地读出文件里面的中文字符了。同样的，如果要在创建的文件中写入中文，最好也和上面差不多：withcodecs.open(st,'a+','utf-8')asbook_note:book_note.
系统 2019-09-27 17:37:45 2455
python中有try——except的方法捕获异常，可以获取到异常的种类以及自定义异常，但是有时候对于debug测试来说，信息不全，比如说触发异常的具体位置在哪：importtracebacktry:num=int('abc')exceptException:traceback.print_exc()traceback.print_exc()直接打印异常traceback.format_exc()返回字符串还可以将信息写入到文件traceback.pri
系统 2019-09-27 17:57:31 2454
今天给大家分享的是Jupyter安装和基本使用教程，同时在我安装的过程中遇到了一些问题，解决方法，一并和大家分享一、Jupyter介绍JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。优点：好用，很好用。JupyterNotebook也是一个算法工程师友好的工具，但仍有许多拓展的空间，比如：当你的文件中包含大量
系统 2019-09-27 17:55:56 2454
这里提供在使用python进行开发中常使用到的方法技巧，如有不对欢迎批评指正。要点：开发中类、变量特性查询，类型就是类，断言的使用，深浅复制判断等python脚本文件是使用UTF-8编码的，所以在发现中文字符出现乱码时应当考虑是否文本文件采用UTF-8编码。如果想指定不同的编码需要在源码文件中开头处添加这样的注释:#-*-coding:utf-8-*-如果python在linux和unix系统中运行，需要在源码的第一行添加：#!/usr/bin/pytho
系统 2019-09-27 17:54:14 2454
Python_Openpyxl1.安装pipinstallopenpyxl2.打开文件①创建fromopenpyxlimportWorkbook#实例化wb=Workbook()#激活worksheetws=wb.active②打开已有>>>fromopenpyxlimportload_workbook>>>wb2=load_workbook('文件名称.xlsx')3.储存数据#方式一：数据可以直接分配到单元格中(可以输入公式)ws['A1']=42#方
系统 2019-09-27 17:51:21 2454
最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在2019年，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。Excel我已经用的很好了，为什么还要学Python？我们都知道，无论是行业研究员、基金经理还是审计人员，工作的核心基本都是频繁处理大量数据。之前
系统 2019-09-27 17:51:08 2454
项目中需要从Windows系统传输ISO文件到Linux测试系统，然后再Linux测试系统里安装这个ISO文件。所以就需要实现如何把文件从Windows系统传输到Linux系统中。在项目中使用了pscp.exe这个工具，只要按照pscp.exe的使用说明操作即可。只要进入pscp.exe的安装位置，然后输入pscp即可查看pscp的使用说明。下面是我机器上的：使用Python实现也挺简单的，下面的code主要介绍4中情况：1.windows传输文件到Lin
系统 2019-09-27 17:55:11 2453
1.从csv文件导入数据原理：with语句打开文件并绑定到对象f。不必担心在操作完资源后去关闭数据文件，with的上下文管理器会帮助处理。然后，csv.reader()方法返回reader对象，通过该对象遍历所读取文件的所有行。实验结果截图：2.从Excel中导入文件数据Excel文件可以转换成csv文件，然后通过上述的方法导入，但是如果想自动化地对大量文件进行数据管道处理（作为数据连续处理流程的一部分），那么手动把每个Excel文件转换成CSV文件的做法
系统 2019-09-27 17:55:11 2453
原文链接：https://www.jianshu.com/p/4fedbc832899python数据可视化：pyecharts发现了一个做数据可视化非常好的库：pyecharts。非常便捷好用，大力推荐！！官方介绍：pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库。用Echarts生成的图可视化效果非常棒，pyecharts是为了与Python进行对接，方便在Python中直接使用数据生成图。中文教
系统 2019-09-27 17:53:40 2453
