代理ProxyHandler处理器(代理)1、代理的原理:在请求目的网站之前,先请求代理服务器,然后让代理服务器去请求目的网站,代理服务器拿到目的服务器的网站数据后,再转发给我们的代码。2、http://httpbin.org/ip这个网站可以方便我们查看一些http请求参数3、使用代理的方法:ProxyHandle这个方法需要传入一个字典,key:请求schema,value:代理服务器ip+端口fromurllibimportrequest##url=
系统 2019-09-27 17:50:55 1721
1.今日内容1.1函数的参数*的魔性用法函数形参最终顺序1.2名称空间全局名称空间,局部名称空间,内置名称空间取值顺序与加载顺序作用域内置函数:globals()locals()1.3高阶函数(函数的嵌套)1.4关键字:globalnonlocal2.内容详细2.1函数的参数昨天我们从形参角度,讲了两种参数,一个是位置参数,位置参数主要是实参与形参从左至右一一对应,一个是默认值参数,默认值参数,如果实参不传参,则形参使用默认参数。那么无论是位置参数,还是默
系统 2019-09-27 17:50:44 1721
在基础知识部分的最后一章《第十三章Python基础篇结束章》的《第13.3节图形界面开发tkinter》简单介绍了Python内置图形界面标准库tkinter,当时特别强调tkinter没有图形开发的设计界面,使用复杂,且存在功能问题不推荐使用,将学习朋友推荐的PyQt。本章正式进入PyQt相关内容的学习,注意PyQt是GPL软件(GPL是GNUGeneralPublicLicense的缩写,是GNU通用公共授权非正式的中文翻译),不适合用于商用开发。但P
系统 2019-09-27 17:50:44 1721
记住以下几点:直接子类化内置类型(如dict,list或str)容易出错,因为内置类型的方法通常会忽略用户覆盖的方法,不要子类化内置类型,用户自定义的类应该继承collections模块。def__setitem__(self,key,value):super().__setitem__(key,[value]*2)#错误案例classAnswerDict(dict):def__getitem__(self,item):#错误案例return42impor
系统 2019-09-27 17:50:43 1721
mongodb是基于分布式文件存储的nosql(非关系型)数据库虽说是nosqldb,butmongodb其中的文档可以是关系型的在mongodb中,表为集合,里面的数据为文档;文档本质就是一条调JSON数据进入mongodb:mongo退出mongodb:exit库操作显示库:showdbs选择或者创建:usellsdb#不管该库是否存在,都会use进入,如何该库不存在,use进去不存入数据退出时,该库不会被创建.所以创建库就use再写入数据.查看所在库
系统 2019-09-27 17:50:39 1721
目录:0引言1环境2需求分析3前置准备4逛店铺流程回顾5代码全景展示6总结0引言最近叠猫猫的活动可真是十分的火爆,每天小伙伴们为了合猫猫忙的可谓是如火如荼。为啥要叠猫猫呢?赚猫币得现金红包!!眼看为实,先来看看我朋友的购物订单。看到没,优惠力度如此之大!!!后知后觉的我,错过了第一波,可不想错过第二波啊!活动需要不断的升级自家的猫,其中一个途径是通过逛店铺来获取喵币。每天可逛40店铺,共可领到40*300喵币!!但是,你总不能一直盯着玩吧?想想都累,所以呢
系统 2019-09-27 17:50:26 1721
如下所示:#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-importsqlite3conn=sqlite3.connect('test.db')#创建一个Cursor:cursor=conn.cursor()#查询记录:conn=sqlite3.connect('calendar.db')cursor=conn.cursor()#执行查询语句:cursor.execute('select*fromperpetualCale
系统 2019-09-27 17:50:18 1721
推荐:高阶函数python高阶函数有误但可以参考python中常见的内置高阶函数添加链接描述什么是高阶函数?高阶函数:一个函数可以作为参数传给另外一个函数,或者一个函数的返回值为另外一个函数(若返回值为该函数本身,则为递归),满足其一则为高阶函数(Higher-orderfunction)。高阶函体现了函数式编程思想:--函数作为参数:将核心逻辑传入方法体,使该方法适用性更为广泛.传入数据:整数/小数/容器/自定义类的对象传入逻辑:方法--内置高阶函数:f
系统 2019-09-27 17:50:16 1721
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到,在这篇文章中,我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集,该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站,我们可以注册,撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中,我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前,第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:50:15 1721
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系统 2019-09-27 17:50:07 1721