这篇文章主要介绍了python制作英语翻译小工具代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下用python爬虫可以制作英语翻译小工具。来看下代码吧～importrequests,json#函数封装deftranslator():session=requests.session()i=input('请问你要翻译什么？')url='http://fanyi.youdao.com/translate'
系统 2019-09-27 17:48:32 1837
使用python3可以很轻松的实现人脸识别，在公司装逼利器，还可以默默存下美腻女同事的照片。实现方法如下：一、思路调取摄像头—拍摄照片—调用百度云计算—显示结果。难道你以为是自己写算法么？当时是调用接口了，百度开放了这么好的装逼神器，此时不用更待何时？思路整理好之后就是分析使用工具，通过查询得知，调用摄像头/拍摄照片可以使用opencv模块，调用百度云计算更简单，直接上百度云注册一下，按照他的文档操作就行了。显示结果如果low一点，就用print就行，如果
系统 2019-09-27 17:48:31 1837
本文实例讲述了Python学习笔记之lambda表达式用法。分享给大家供大家参考，具体如下：Lambda表达式使用Lambda表达式创建匿名函数，即没有名称的函数。lambda表达式非常适合快速创建在代码中以后不会用到的函数。麻烦的写法：defmultiply(x,y):returnx*y使用Lambda之后：double=lambdax,y:x*yLambda函数的组成部分：关键字lambda表示这是一个lambda表达式。lambda之后是该匿名函数的
系统 2019-09-27 17:48:25 1837
通常来说，Python的变量/数据类型非常多，但是它是不需要用户指定的，因为有些是根据部份系统函数生成，另外一些是自动根据变量的值识别的，这些数据类型常量在classtypes定义，所以使用时需要importtypes如：复制代码代码如下:importtypesa=[1,2,3]iftype(a)istypes.ListType:printaelse:print'notlist'Python的具体变量/数据类型如下：NoneTypeNone类型TypeTy
系统 2019-09-27 17:48:24 1837
5.1字典数据类型字典的索引可以使用许多不同类型的数据，不只是整数。字典的索引被称为“键”，键及其关联的值称为“键—值”对，在代码中，字典输入时带花括号{}。字典中的表项是不排序的，所以字典不能像列表那样切片。5.1.1keys()、values()和items()方法key()、values()和items()方法将返回类似于列表的值，分别对应于字典的键、值和键-值对。这些方法返回的值不是真正的列表，他们不能被修改，没有append()方法。但这些数据类
系统 2019-09-27 17:48:20 1837
几乎所有的微薄都提供了缩短网址的服务，其原理就是将一个url地址按照一定的算法生成一段字符串，然后加在一个短域名后面边成了一个新的url地址，数据库中会存放这个短地址和原始的地址，当用户点击这个新的短地址后，短地址服务会根据短域名后面的几个字符串从数据库中读出原来的地址然后页面进行跳转。比如新浪微薄中的url是http://t.cn/xxxxxxxt.cn是其域名，其后面跟着的是7位算出来的字符串。方法一：使用哈希库自定义算法因为文本中显示太长的url会比
系统 2019-09-27 17:48:18 1837
0x00:使用xpath进行网页解析#coding:utf-8importrequestsimportosimportrefromlxmlimportetreeimporttimedefget_title(title):#获取标题，创建文件path=r"./Pic/"+titleifos.path.exists(path):#文件夹存在，返回returnpathelse:os.makedirs(path)#创建空文件夹returnpathdefpic_ge
系统 2019-09-27 17:48:14 1837
最近开发Erlang,对其字符串处理能力无言至极,于是决定把它和python联合起来,打造一个强力的分布式系统,等将来需要系统级开发时,我再把C++/C组合进来.首先参考了Erlang官方文档和http://blog.developers.api.sina.com.cn/?tag=erlang以及http://kazmier.net/computer/port-howto/.研读了将近24个小时,才终于完全把问题解决.起名为town，town在英文里表示集
系统 2019-09-27 17:48:01 1837
目录一、概述1.1从数据处理到人工智能二、Python库之数据分析2.1numpy2.2pandas2.3scipy三、Python库之数据可视化3.1matplotlib3.2Seaborn3.3Mayavi四、Python库之文本处理4.1PyPDF24.2NLTK4.3Python-docx五、Python库之机器学习5.1Scikit-learn5.2TensorFlow5.3MXNet六、单元小结6.1从数据处理到人工智能一、概述1.1从数据处理
系统 2019-09-27 17:47:49 1837
========坚持30天刷leetcode=====题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/4sum/分析：本题的解题思路与上一题类似，排序，然后先固定几个位置，再首尾各一个变量移动遍历。关键在于：特殊情况的判别，从而降低时间复杂度。classSolution:deffourSum(self,nums,target):k=len(nums)ifk<4:returnNone#特殊情况：数组小于4ifk==4andsum(
系统 2019-09-27 17:47:39 1837
