这里主要讲了bs4解析方法和json方法，以8684网页为例子，爬取了全国公交线路importrequestsimporttimefrombs4importBeautifulSoupimportjsonfromxpinyinimportPinyinheaders={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/76.0.
系统 2019-09-27 17:53:12 1883
脚本之家已经给大家介绍过range和xrange的区别的基础知识，有兴趣的朋友可以参阅：python中xrange和range的区别python中range()与xrange()用法分析本次小编给大家带来的是深入理解range和xrange之间的区别。两种用法介绍如下：1.range([start],stop[,step])返回等差数列。构建等差数列，起点是start，终点是stop，但不包含stop，公差是step。start和step是可选项，没给出s
系统 2019-09-27 17:53:10 1883
1.[文件]DakeleSign.py~4KB#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-__author__='poppy''''dakelebbssigin'''importsysimporturllib2importurllibimportrequestsimportcookielibimportjsonfrompyqueryimportPyQueryaspqimportlogginglogging.basicCon
系统 2019-09-27 17:53:08 1883
本文实例讲述了Python的面向对象思想。分享给大家供大家参考。具体分析如下：面向对象的基本思想是封装，继承，多态。首先是继承：定义一个类：复制代码代码如下:classBird(object):have_feather=Trueway_of_reproduction='egg'调用这个类：复制代码代码如下:summer=Bird()printsummer.way_of_reproduction与Java不同是，Python是不需要new来实例化类的。同样，
系统 2019-09-27 17:53:08 1883
无论你是否清楚这个事实，Python实际上已经不是一门年轻的编程语言了。虽然它也不如其它一些语言那么年长，但它仍然比大部分人所想的要更老一些。它第一次发布的时间是在1991年，虽然这些年它也经历了相当大的改变，但它现在的用处跟当时并没有什么差别。实际上，这只是它最近这些年变得流行的原因之一：它是一个面向企业和第一流项目的、基于生产的语言，而且它有着长久的历史。它可以被用做几乎任何事情，这也是它被认为是“多功能”的原因。你既可以创建一个树莓派应用，又可以用P
系统 2019-09-27 17:53:06 1883
1变量赋值：变量可以是字符串、序列、元组、1#author:hams.ali23#界面4line='-*'*205#数字直接可以计算67_var1='23'89#字符变量拼接10_var_2='\n\tmyageis'+_var11112#不可改变数值的组元13var=(2019,9,27)1415#变量解压16x,y,z=(2019,9,17)17print(x,y,z)18print(line)#分割19#多变量解压20data=['ali','eng
系统 2019-09-27 17:53:03 1883
如下所示：#-*-coding:utf-8-*-importrequestsimportthreadingimporttimeclasspostrequests():def__init__(self):self.url='请求网址'self.files={'unknown_image':open('刘诗诗.jpg','rb')}defpost(self):try:r=requests.post(self.url,files=self.files)print
系统 2019-09-27 17:52:33 1883
本文实例讲述了Python进程间通信Queue消息队列用法。分享给大家供大家参考，具体如下：进程间通信-QueueProcess之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。1.Queue的使用可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示下Queue的工作原理：代码如下：#coding=utf-8frommultiprocessingimportQue
系统 2019-09-27 17:52:28 1883
目前，Python科学栈中的所有主要项目都同时支持Python3.x和Python2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年11月，Numpy团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于Python2.7的支持，全面转向Python3。Numpy并不是唯一宣称即将放弃Python旧版本支持的工具，pandas与Jupyternotebook等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从Python2转向P
系统 2019-09-27 17:52:25 1883
Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy、Scipy、
系统 2019-09-27 17:51:55 1883
