通用视图1.前言回想一下，在Django中view层起到的作用是相当于controller的角色，在view中实施的动作，一般是取得请求参数，再从model中得到数据，再通过数据创建模板，返回相应响应对象。但在一些比较通用的功能中，比如显示对象列表，显示某对象信息，如果反复写这么多流程的代码，也是一件浪费时间的事，在这里，Django同样给我们提供了类似的"shortcut"捷径--通用视图。2.使用通用视图使用通用视图的方法就是在urls.py这个路径配
系统 2019-09-27 17:48:15 1794
推荐系统中经常需要处理类似user_id,item_id,rating这样的数据，其实就是数学里面的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来解决这个问题，但scipy.sparse有很多问题不太合用：1、不能很好的同时支持data[i,...]、data[...,j]、data[i,j]快速切片；2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。要支持data[i,...]、data[...,j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了
系统 2019-09-27 17:48:09 1794
一、Python介绍从我开始学习Python时我就决定维护一个经常使用的“窍门”列表。不论何时当我看到一段让我觉得“酷，这样也行！”的代码时（在一个例子中、在StackOverflow、在开源码软件中，等等），我会尝试它直到理解它，然后把它添加到列表中。这篇文章是清理过列表的一部分。如果你是一个有经验的Python程序员，尽管你可能已经知道一些，但你仍能发现一些你不知道的。如果你是一个正在学习Python的C、C++或Java程序员，或者刚开始学习编程，那
系统 2019-09-27 17:47:46 1794
一个else语句可以使用if语句结合起来。如果在if语句中的条件表达式解析为0或false值，那么else语句包含代码执行。else语句是可选的声明，并if语句下面最多只有一个else语句。语法：if...else语句的语法是：ifexpression:statement(s)else:statement(s)例子：#!/usr/bin/pythonvar1=100ifvar1:print"1-Gotatrueexpressionvalue"printva
系统 2019-09-27 17:47:45 1794
转载：https://blog.csdn.net/jiangjunshow/article/details/95244009一、背景人工智能这几年一直都比较火，笔者一直想去学习一番；因为一直是从事PHP开发工作，对于Python接触并不算多，总是在关键时候面临着基础不牢，地动山摇的尴尬，比如在遇到稍微深入些的问题时候就容易卡壳，于是准备从Python入门从头学起；笔者觉得应该有不少人同样熟悉PHP或者Python语言，对另外一个门语言并不是太熟悉，有想法学
系统 2019-09-27 17:47:26 1794
本文实例讲述了python3打印输出字典中特定的某个key的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：大家都知道python中的字典里的元素是无序的，不能通过索引去找到它，今天说我下通过下面几个方法去找某个特定的key的元素。Tester={"name":"shawxie","phone":"135xxxx","Address":"深圳市南山区","job":"软件测试","hobby":"爬山"}假如我想从Tester字典中找出name。有几个方法可以找到。
系统 2019-09-27 17:47:12 1794
因为需要对数据处理，将excel数据导入到数据库，记录一下过程。使用到的库：xlrd和pymysql（如果需要写到excel可以使用xlwt）直接丢代码，使用python3，注释比较清楚。importxlrdimportpymysql#importimportlib#importlib.reload(sys)#出现呢reload错误使用defopen_excel():try:book=xlrd.open_workbook("XX.xlsx")#文件名，把文
系统 2019-09-27 17:47:02 1794
1.Request库Request库有七个基本方法：首先以requests库的request方法进行讲解：其次，以其中典型的get方法进行说明：1.r=requests.get(url)首先get构造一个向服务器请求资源的Request对象，r是一个返回的一个包括服务器资的Response对象。2.r=requests.get(url,params=None,**kwargs)params:url中的额外参数，字典或者字节流格式...可以修改url内容**
系统 2019-09-27 17:46:57 1794
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。然而，虽然Python易于学习，使用方便，但它并非运行速度最快的语言。默认情况下，Python程序使用一个CPU以单个进程运行。不过如果你是在最近几年配置的电脑，通常都是四
系统 2019-09-27 17:46:24 1794
为了加快网站的加载速度，我们通常要多js和css进行压缩处理。这些js和css的压缩工作如果都手动处理，费时费力。DjangoCompressor可以实现js/css的自动压缩。DjangoCompressor在易用性方面做的非常好，按照文档做简单的设置后就可以正常工作。强烈建议大家去将文档完整的看一遍（文档很短）。使用的时候，只需要将css/js放到compress标签中DjangoCompressor即可自动进行处理。在debug模式时，DjangoC
系统 2019-09-27 17:46:13 1794
本文主要介绍的是关于Python利用requests模块下载图片的相关，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧MySQL中事先保存好爬取到的图片链接地址。然后使用多线程把图片下载到本地。示例代码：#coding:utf-8importMySQLdbimportrequestsimportosimportrefromthreadingimportThreadimportdatetimeheader={'User-Agent':'Mozilla/5.0(Win
系统 2019-09-27 17:46:10 1794
re.sub功能，比replace强大的替换函数，将正则表达式匹配上的模块替换成replre.sub(pattern,repl,string,count=0,flags=0)返回最左边正则表达式限定的被repl代替的字符串，如果正则表达式没有匹配上，则字符串不做修改。\nisconvertedtoasinglenewlinecharacter,\risconvertedtoacarriagereturn,andsoforth.Unknownescapess
系统 2019-09-27 17:46:01 1794
每种语言都有自己的优势，互相结合起来各取所长程序执行起来效率更高或者说哪种实现方式较简单就用哪个，nodejs是利用子进程来调用系统命令或者文件，文档见http://nodejs.org/api/child_process.html，NodeJS子进程提供了与系统交互的重要接口，其主要API有：标准输入、标准输出及标准错误输出的接口。NodeJS子进程提供了与系统交互的重要接口，其主要API有：标准输入、标准输出及标准错误输出的接口child.stdin获
系统 2019-09-27 17:45:59 1794
在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，比如定义一个dict1={“name”:“zhangsan”,“age”:20}，我们对name属性进行修改，改"wangwu"，但是一旦程序结束，变量所占用的内存就会被操作系统全部回收，如果没有把修改后的name存储到磁盘上，下次重新运行程序，属性name又会被初始化为"zhangsan"。这时候就会使用到序列化与反序列化，将序列化后的内容写入磁盘，这里会讲到pickle模块与json模块去实现序列化与反序列化
系统 2019-09-27 17:45:52 1794
判断字符串s.isalnum()#所有字符都是数字或者字母s.isalpha()#所有字符都是字母s.isdigit()#所有字符都是数字s.islower()#所有字符都是小写s.isupper()#所有字符都是大写s.istitle()#所有单词都是首字母大写，像标题s.isspace()#所有字符都是空白字符、\t、\n大小写转换s.upper()#把所有字符中的小写字母转换成大写字母s.lower()#把所有字符中的大写字母转换成小写字母s.cap
系统 2019-09-27 17:45:51 1794
