开发环境开发工具Vim/SublimeText2/PyCharm/VSCode用着顺手就好，我是由vim转PyCharm的。集成开发环境自动补全、单步调试等功能好很多，有利于提高工作效率。iTerm：Mac下必备，谁用谁知道Tmux：分屏工具，可以复用session，这点很赞XShell：远程登录Sequel：数据库登录Postman：HTTP接口调试工具开发环境pip/easy_install包管理viertualenv+virtualenvwrappe
系统 2019-09-27 17:54:26 2026
原文链接：http://www.javaxxz.com/thread-389327-1-1.htmlBXG-2018-58.95GB高清视频第一章：解析python网络爬虫：核心技术、Scrapy框架、分布式爬虫1-1初识爬虫1-1-11.1-爬虫产生背景1-1-21.2-什么是网络爬虫1-1-31.3-爬虫的用途1-1-41.4-爬虫分类1-2爬虫的实现原理和技术1-2-12.1-通用爬虫的工作原理1-2-22.2-聚焦爬虫工作流程1-2-32.3-通用
系统 2019-09-27 17:54:11 2026
直接送上代码importurllib.requestimportjsonimportjsonpathimporttimeend_page=int(input('请输入爬取的结束页码:'))foriinrange(0,end_page+1):print('第%s页开始爬取------'%(i+1))url='https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_c
系统 2019-09-27 17:54:08 2026
本文主讲Python中Numpy数组的类型、全0全1数组的生成、随机数组、数组操作、矩阵的简单运算、矩阵的数学运算。尽管可以用python中list嵌套来模拟矩阵，但使用Numpy库更方便。定义数组>>>importnumpyasnp>>>m=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])#定义矩阵，int64>>>marray([[1,2,3],[2,3,4]])>>>m=np.array([[1,2,3],[2,3,4]],dtype=np.f
系统 2019-09-27 17:50:51 2026
首先是数据源：#需要求加权平均值的数据列表elements=[]#对应的权值列表weights=[]使用numpy直接求：importnumpyasnpnp.average(elements,weights=weights)附纯python写法：#不使用numpy写法1round(sum([elements[i]*weights[i]foriinrange(n)])/sum(weights),1)#不使用numpy写法2round(sum([j[0]*j[
系统 2019-09-27 17:50:32 2026
创建python环境condacreate-ntestpython（环境名字）python=3.7（版本号）condainfo--env查看到所有python环境，‘*’的代表当前环境：切换到新的环境删除py37：condaremove-npy37--all删除之后在查看已经被删除。创建新环境里面的包需要重新配置。配置pycharm接下来我们配置把新环境配置到Pychram里这是最初的我们的环境，现在我们把上面新创建的testpython环境配置上去，找到
系统 2019-09-27 17:49:23 2026
很多大佬在介绍代码案例的时候，用到的MNIST数据集都是在代码中直接下载使用，这样做存在好处，但是，同样存在弊端。好处：不需要附上数据集坏处：有时候网络不好的时候，或者远程服务关闭了，导致数据无法下载。下面介绍如何本地导入下载好的MNIST数据集：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonMay2715:07:232019@author:AugustMe"""importnumpyasnpimportosimportgzip#定义
系统 2019-09-27 17:49:21 2026
本文代码来之《数据分析与挖掘实战》，在此基础上补充完善了一下~代码是基于SVM的分类器Python实现，原文章节题目和code关系不大，或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影，一句话就是练习分类器（�㉨�メ）源代码直接给好了K=30，就试了试怎么选的，挑选规则设定比较单一，有好主意请不吝赐教哟#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunAug1212:19:342018@author:Luove"""fromsk
系统 2019-09-27 17:48:48 2026
Python入门之内置模块--datetime模块1、datetime模块fromdatetimeimportdatetime（1）datetime.now()获取当前时间和日期print(datetime.now())#获取当前时间（2）获取指定时间和日期dt=datetime(2018,5,20,13,14)print(dt)（3）指定时间current_time=datetime.datetime.now()print(current_time.re
系统 2019-09-27 17:48:32 2026
正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。1、常用符号.：匹配任意字符，换行符\n除外：匹配前一个字符0次或无限次?：匹配前一个字符0次或1次.*：贪心算法，尽可能的匹配多
系统 2019-09-27 17:46:41 2026
##练习：复制文件defread_file():try:f=open('d:\ip1.log','r')f_copy=open('d:\ip2.log','a')try:whileTrue:s=f.readline()ifnots:breakf_copy.write(str(s))finally:f_copy.close()f.close()print("文件已关闭")exceptIOError:print("文件打开失败")read_file()prin
系统 2019-09-27 17:46:04 2026
通过1至10阶来拟合对比均方误差及R评分，可以确定最优的“最大阶数”。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,Perceptronfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2
系统 2019-09-27 17:56:12 2025
最近在刷面试题,所以需要看大量的Python相关的面试题，从大量的题目中总结了很多的知识，同时也对一些题目进行拓展了，但是在看了网上的大部分面试题不是很满意，一个是有些部分还是Python2的代码，另一个就是回答的很简单，有些关键的题目，也没有点出为什么，最重要的是还有一些复制粘贴根本就跑不通，这种相信大家深有体会吧，这样就导致我们可能需要去找其他人发的类似的教程。难受啊，所以我决定针对市面上大多的Python题目做一个分析，同时也希望大家尽可能的做到举一
系统 2019-09-27 17:54:18 2025
importnumpyasnpimporttime1.1Gauss-Seidel迭代算法defGaussSeidel_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M):start=time.perf_counter()find=0X=np.ones(n)d=np.ones(n)m1=m-1m2=2-mforiinrange(M):print('X',X)x=np.copy(X)#迭代更新forjinrange(n):a=np.copy(A)forkin
系统 2019-09-27 17:53:12 2025
整个排序算法分两部分来总结，这篇总结第一部分一些相对简单和常用的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序和希尔排序。冒泡排序冒泡排序应该是大家接触的最早的排序方法了，理解起来也十分简单。冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。算法描述比较相邻的
系统 2019-09-27 17:52:15 2025
