本文实例讲述了python通过zlib实现压缩与解压字符串的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：使用zlib.compress可以压缩字符串。使用zlib.decompress可以解压字符串。如下复制代码代码如下:#coding=utf-8importzlibs="helloword,00000000000000000000000000000000"printlen(s)c=zlib.compress(s)printlen(c)d=zlib.de
系统 2019-09-27 17:54:22 2412
需求：爬取搜狗首页的页面数据importrequests#1.指定urlurl='https://www.sogou.com/'#2.发起get请求:get方法会返回请求成功的响应对象response=requests.get(url=url)#3.获取响应中的数据：text属性作用是可以获取响应对象中字符串形式的页面数据page_data=response.text#4.持久化数据withopen("sougou.html","w",encoding="
系统 2019-09-27 17:53:10 2412
本文借鉴于张广河教授主编的《数据结构》，对其中的代码进行了完善。从某源点到其余各顶点的最短路径Dijkstra算法可用于求解图中某源点到其余各顶点的最短路径。假设G=｛V，｛E｝｝是含有n个顶点的有向图，以该图中顶点v为源点，使用Dijkstra算法求顶点v到图中其余各顶点的最短路径的基本思想如下：使用集合S记录已求得最短路径的终点，初始时S={v}。选择一条长度最小的最短路径，该路径的终点w属于V-S，将w并入S，并将该最短路径的长度记为Dw。对于V-S
系统 2019-09-27 17:50:54 2412
python从字符串中提取数字使用正则表达式，用法如下：##总结##^匹配字符串的开始。##$匹配字符串的结尾。##\b匹配一个单词的边界。##\d匹配任意数字。##\D匹配任意非数字字符。##x?匹配一个可选的x字符(换言之，它匹配1次或者0次x字符)。##x*匹配0次或者多次x字符。##x+匹配1次或者多次x字符。##x{n,m}匹配x字符，至少n次，至多m次。##(a|b|c)要么匹配a，要么匹配b，要么匹配c。##(x)一般情况下表示一个记忆组(r
系统 2019-09-27 17:50:42 2412
Python下一切皆对象，每个对象都有多个属性(attribute)，Python对属性有一套统一的管理方案。__dict__与dir()的区别：dir()是一个函数，返回的是list；__dict__是一个字典，键为属性名，值为属性值；dir()用来寻找一个对象的所有属性，包括__dict__中的属性，__dict__是dir()的子集；并不是所有对象都拥有__dict__属性。许多内建类型就没有__dict__属性，如list，此时就需要用dir()来
系统 2019-09-27 17:50:05 2412
---恢复内容开始---python内置基础模块——os模块一、os模块（importos加载模块）1、os.cpu_count()获取cpu架构2、os.chdir(path)修改目录3、os.chmod()4、os.curdir获取当前路径（相对路径）5、os.mkdir(path)在对应的路径下创建文件夹，注意：只能创建一级6、os.makedirs(path)在对应的路径下创建文件夹，注意：可以创建多级7、os.rename(oldname,new
系统 2019-09-27 17:50:02 2412
pandas主要有三个用来删除的函数，.drop()、.drop_duplicates()、.dropna()。总结如下.drop()删除行、列.drop_duplicates()删除重复数据.dropna()删除空值（所在行、列）为避免篇幅太长，将其分为两部分，不想看参数介绍的可以直接看实例。本篇介绍.drop_duplicates(),df.dropnadrop_duplicates()的用法df.drop_duplicates()则通常用于数据去重，
系统 2019-09-27 17:49:32 2412
由于最近经常使用到Python中random,math和time``datetime模块,所以决定花时间系统的学习一下1.math模块math中的函数不可以用于太过复杂的数的运算,如果需要复杂数的运行最好使用cmath模块中同名函数,如果想要更加高级的数学功能，可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy模块，它们不但支持数组和矩阵运算，还有丰富的数学和物理方程可供使用1.1.数学常量math.pi这个数学常量等于3.141592...math.e这个数
系统 2019-09-27 17:38:08 2412
如何根据图表中没有的变量更改折线图的背景颜色？例如，如果我有以下数据帧：importnumpyasnpimportpandasaspddates=pd.date_range('20000101',periods=800)df=pd.DataFrame(index=dates)df['A']=np.cumsum(np.random.randn(800))df['B']=np.random.randint(-1,2,size=800)如果我做df.A的折线图，
系统 2019-09-27 17:37:39 2412
方法一：fromurllibimportrequestfrommultiprocessingimportProcessimportos#下载器函数defdownloader(url,**kwargs):print('当前进程id:',os.getpid(),os.getppid())#os.getpid()获取当前进程id，os.getppid()获取当前进程父进程idprint('关键字参数：',kwargs['pro'])#文件名file_name=u
系统 2019-09-27 17:53:32 2411
在头条看了一篇文章，说五行代码实现人脸识别，一时感兴趣了，来搞搞先是按照文章说的操作了几步，到后面虽然，importdlib不报错，但是代码里面运行的时候detector=dlib.get_frontal_face_detector()这句话报错，说是dlib模块找到不到get_frontal_face_detector属性（当然愿意可能是我按照文章的操作过程中忽略了几个报错信息）后来也在网上找了很多文章，资料学习，要么是资料讲的不够仔细也不够全面，导致问
系统 2019-09-27 17:52:41 2411
今天群里有个伙计问，怎么用python统计Nginx日志访问次数前十的IP才能快一些，他表示自己使用的方式是将日志前面的IP全部放在列表中，然后通过列表的count方法来统计的，起初都还好，但是当日志量一大就很慢，问有没有啥好的方法可以解决！当然有，可以使用python的字典来加快速度，下面的日志文件是我用代码模拟生成的：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2019/5/2210:27#@Author
系统 2019-09-27 17:52:27 2411
花下猫语：Python之父在Medium上开了博客，现在写了两篇文章，本文是第二篇的译文。前一篇的译文在此，宣布了将要用PEG解析器来替换当前的pgen解析器。本文主要介绍了构建一个PEG解析器的大体思路，并介绍了一些基本的语法规则。根据Python之父的描述，这个PEG解析器还是一个很笼统的实验品，而他也预告了，将会在以后的系列文章中丰富这个解析器。阅读这篇文章就像在读一篇教程，虽然很难看懂，但是感觉很奇妙：我们竟然可以见证Python之父如何考虑问题、
系统 2019-09-27 17:51:49 2411
f-string格式化的字符串，是字符串格式化的一种，而且是最新的一种。这里收集的是它的一些基本用法。没有限定宽度的写法：f"xxxx{替换字段}xxx"；可以有多个替换字段。对于数字，字符串转换时可以使用限定宽度。f"xxx{转换字段：限定符号}xxx"。可以有多个替换字段。使用和注意事项收集：转换字段不能为空（不能是空的表达式）；1）如果写了一个空的字段，有些编辑器会有红线提示。例如pycharm。2）空，不是指的空数据类型；例如可以是空字符串，空列表
系统 2019-09-27 17:49:09 2411
python安装第三方库，超时报错–Readtimedout.Traceback(mostrecentcalllast):File“/home/xiaoduc/.pyenv/versions/3.5.0/lib/python3.5/site-packages/pip/_vendor/requests/packages/urllib3/response.py”,line228,in_error_catcheryieldFile“/home/xiaoduc/.
系统 2019-09-27 17:48:23 2411
