python语言的3.x完全不向前兼容,导致我们在python2.x中可以正常使用的库,到了python3就用不了了.比如说mysqldb目前MySQLdb并不支持python3.x，Python3.x连接MySQL的方案有：oursql,PyMySQL,myconnpy等。下面来说下python3如何安装和使用pymysql，另外两个方案我会在以后再讲。1.pymysql安装pymysql就是作为python3环境下mysqldb的替代物,进入命令行,使
系统 2019-09-27 17:56:43 2268
1.强制类型转换dict()强制转换为字典类型list()强制转换为列表类型tuple()强制转换为元组类型int()强制转为整形str()强制转换为字符串类型bool()强制转换为布尔类型set()强制转换为集合类型2.输入输出print()输出input()输入3.数学相关abs()绝对值qqq=abs(-253)print(qqq)float()转换成浮点型v=55v1=float(v)print(v1)max()找到最大值list=[11,22,3
系统 2019-09-27 17:55:32 2268
函数定义函数是一段实现特定功能的代码，定义一个函数名称，通过这个函数名称可以多次调用该函数函数的定义方法以及特点函数名：一般说只要合法标识符就行，但为了代码的通读性，约定全部小写字母，多个字母之间用下划线形参列表：用于定义函数可接收的参数，多个参数用逗号隔开，在函数中定义了参数，在调用的时候必须传参函数关键字def函数可以定义零个或者多个参数使用return结束函数。默认返回None。函数帮助文档定义函数帮助文档：只需要一段字符串放在函数声明之后，函数体之
系统 2019-09-27 17:52:49 2268
通常在使用Spark算子函数，比如使用map()或者reduce函数我们向函数传入条件时，函数内部可以使用驱动程序中定义的变量，但是这样会使集群中所有任务都会得到变量新的副本，这些副本的更新不会传播回驱动程序，导致读写共享变量效率低下或者内存溢出，为了解决这个问题Spark提供了两种共享变量类型：广播变量和累加器广播变量：用来高效分发较大对象，只能在Driver定义，不能在Executor端定义，同时RDD不存储数据所以不能广播出去累加器：用来对信息进行聚
系统 2019-09-27 17:52:33 2268
添加首页和尾页：views.py：fromdjango.shortcutsimportrenderfromapp01importmodelsdefbook_list(request):#从URL中取参数page_num=request.GET.get("page")print(page_num,type(page_num))page_num=int(page_num)#定义两个变量保存数据从哪儿取到哪儿data_start=(page_num-1)*10d
系统 2019-09-27 17:51:57 2268
Python爬虫之设置seleniumwebdriver等待ajax技术出现使异步加载方式呈现数据的网站越来越多，当浏览器在加载页面时，页面上的元素可能并不是同时被加载完成，这给定位元素的定位增加了困难。如果因为在加载某个元素时延迟而造成ElementNotVisibleException（不可见元素异常）的情况出现，那么就会降低自动化脚本的稳定性，设置元素等待可改善这种问题造成的不稳定。一、强制等待强制等待是利用python语言自带的time库中的sle
系统 2019-09-27 17:51:22 2268
之前的文章里面谈到过，我从R转到Python上，一个很大的不习惯就是R的数据结构比较简单，但是Python的数据类型比较多，很容易就令人头脑混乱。但是今天学习了一下Udacity的课程，顿时就清楚多了。Python最基础的数据类型包括数组、列表、字典比较常见的。而Numpy和Pandas的数据类型是在基础数据类型上建立，彼此相关，又彼此不同。Numpy里面最基本的就是一维的对象np代指，这点我认为和列表list基本没有什么不同，很多操作（比如各种的for循
系统 2019-09-27 17:49:11 2268
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系统 2019-09-27 17:48:49 2268
问题大整数相乘思路说明对于大整数计算，一般都要用某种方法转化，否则会溢出。但是python无此担忧了。Python支持“无限精度”的整数，一般情况下不用考虑整数溢出的问题，而且PythonInt类型与任意精度的Long整数类可以无缝转换，超过Int范围的情况都将转换成Long类型。例如：>>>2899887676637907866*178877899278834827738994351872581574157002360341697913370625889
系统 2019-09-27 17:47:43 2268
在读取https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors中的中文词向量时，选择了一个有3G多的txt文件，之前在做词向量时用的是word2vec，所以直接导入模型然后indexword即可。因为这是一个txt大文件，尝试了DataFrame，np.loadtxt等，都没有成功，其中主要遇到的问题是：如何读取完整的大文件，而不会出现内存不足memeryerror等问题将读取出来的文件，保存为npy文件根据词找到
系统 2019-09-27 17:47:39 2268
