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Python批量查询关键词微信指数实例方法

教你用Python批量查询关键词微信指数。前期准备安装好Python开发环境及Fiddler抓包工具。前期准备安装好Python开发环境及Fiddler抓包工具。首先打开Fiddler软件,点击Tools,在下拉菜单选择Options,然后选中HTTPS,进行HTTPS设置,如下图所示:再进行connections设置,如下图所示:手机配置主要是使电脑和手机处于同一个局域网,打开手机WLAN设置,开启手动代理,然后设置代理服务器主机名和代理服务器端口。代理

系统 2019-09-27 17:54:41 2262

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python 爬取网站图片

爬取图片方法一:requests#!/usr/bin/python2.7#-*-coding:utf-8-*-importreimportrequestsimportosimportshutilsuyan_url='http://www.xiaohuar.com/s-1-2069.html'response=requests.get(suyan_url)#print(response.content)lists=re.findall(r'href="(?:

系统 2019-09-27 17:53:30 2262

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python实现几种归一化方法(Normalization Method)

数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题,当不同的特征成列在一起的时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况,这个时候我们需要做的就是对抽取出来的featuresvector进行归一化处理,以保证每个特征被分类器平等对待。下面我描述几种常见的NormalizationMethod,并提供相应的python实现(其实很简单):1、(0,1)标准化:这是最简单也是最容易想到的方法,通过遍历featurevecto

系统 2019-09-27 17:53:19 2262

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Python对接六大主流数据库(只需三步)

作为近两年来最火的编程语言的python,受到广大程序员的追捧必然是有其原因的,如果要挑出几点来讲的话,第一条那就python语法简洁,易上手,第二条呢?便是python有着极其丰富的第三方的库。所以不管你使用的关系型数据库是oracle,mysql,sqlserver,还是关系型数据库redis,mongoDB。python都有有与之对应的第三方库。下面就来为大家一一介绍一下!Mysql我们先来看看如何对接mysql数据库,python2和python3

系统 2019-09-27 17:53:13 2262

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python 计算数据偏差和峰度的方法

numpy.set_printtoptions(edgeitems=5):值过多,显示前5个和后5个偏度:衡量随机分布的不均衡性,偏度=0,数值相对均匀的分布在两侧峰度:概率密度在均值处峰值高低的特征python计算数据均值、标准差、偏度、峰度:importnumpyasnpfromscipyimportstatsx=np.random.randn(10000)mu=np.mean(x,axis=0)sigma=np.std(x,axis=0)skew=s

系统 2019-09-27 17:52:56 2262

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python 用加法实现a,b两数相乘

“”"思路:1.a*b=a+a+a+…2.a*b=n个a相加,只需求证b=n即可3.用for循环遍历即可,b就是range的最大次数4.需考虑a,b有五种情况存在,但结果会有三种,正数,0,负数“”"defmultiplication(a,b):ifa>0andb>0:sum=0foriinrange(b):sum+=aprint(sum)elifa<0andb<0:sum=0foriinrange(-b):sum+=asum=-sumprint(sum)

系统 2019-09-27 17:52:27 2262

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Python 生成器

一、推导式1.1列表推导式语法:[最终结果(变量)for变量in可迭代对象]1lst=[xforxinrange(1,15)]2print(lst)345#获取1-100以内能被3整除的数6lst=[iforiinrange(100)ifi%3==0]78#获取1-100以内能被3整除的数的平方9lst=[i*iforiinrange(100)ifi%3==0]1.2字典推导式1dic={"a":"b","c":"d"}2#把字典中的key,value互换

系统 2019-09-27 17:52:23 2262

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使用PyInstaller将python转成可执行文件exe笔记

1、安装PyInstallerPyInstaller的作用如标题所说,首先需要下载PyInstaller和UPX,UPX是用来压缩exe的,点击超链接下载吧,目前稳定版本是1.3,注意选择你使用的操作系统。如在Windows下,将下载解压后的upx.exe放到PyInstaller解压后的文件夹内。设PyInstaller的文件夹为D:\PyInstaller,下同。命令行下进入D:\PyInstaller,运行Configure.py,应该看到如下信息:

系统 2019-09-27 17:51:10 2262

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示例:python模拟日志生成+Flume+Kafka+Spark

生成模拟数据编写generate_log.py#coding=UTF-8importrandomimporttimeurl_paths=["class/112.html","class/128.html","class/145.html","class/130.html","class/146.html","class/131.html","learn/821","course/list"]ip_slices=[132,156,124,10,29,167,

系统 2019-09-27 17:50:31 2262

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python 使用Anaconda管理项目环境

Pycharm没有内置的python解释器,需要我们自己下载python解释器。在很多python项目中,会导入第三方的模块,逐个去下载导入很不方便。我们通常使用Anaconda来管理python的项目环境,Anaconda自带python解释器,且提供了大量的第三方模块,引入第三方库很方便。Anaconda的安装如果未勾选第一个添加到Path环境变量中,后面需要手动在path环境变量中添加conda.exe所在目录的路径。红框圈出的是Anaconda核心

系统 2019-09-27 17:48:58 2262