3.插入排序（简单插入排序）3.1算法思想如果有一个已经有序的数据序列，要求在这个已经排好的数据序列中插入一个数，但要求插入后此数据序列仍然有序，这个时候就要用到一种新的排序方法——插入排序法,插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、长度增加1的有序数据。插入排序的基本思想是：每步将一个待排序的记录，按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上，直到全部插入完为止。同样，这个算法不需要额外的存储空间，空间复杂
系统 2019-09-27 17:49:40 2125
MVC和MTV框架MVCWeb服务器开发领域里著名的MVC模式，所谓MVC就是把Web应用分为模型(M)，控制器(C)和视图(V)三层，他们之间以一种插件式的、松耦合的方式连接在一起，模型负责业务对象与数据库的映射(ORM)，视图负责与用户的交互(页面)，控制器接受用户的输入调用模型和视图完成用户的请求，其示意图如下所示：|M:models数据库相关；V：views视图相关C：controller控制器url分发|MTVDjango的MTV模式本质上和MV
系统 2019-09-27 17:49:39 2125
1.可传入参数：@app.route('/user/')#常用的不加参数的时候默认是字符串形式的@app.route('/post/')#常用的#指定int，说明是整型的@app.route('/post/')@app.route('/post/')@app.route('/login',methods=['GET','POST'])DEFAULT_CONVERTERS={'default':UnicodeConverter,'string':Unicod
系统 2019-09-27 17:49:32 2125
importrequests,time,csvfrombs4importBeautifulSouphref_list=[]url='https://hz.58.com/lvguanbinguan'headers={'user-agent':}params={'PGTID':'0d306b32-0004-f711-87c6-3e3cb7371c0d','ClickID':'2'}res=requests.get(url,headers=headers,par
系统 2019-09-27 17:49:24 2125
最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用，这仅仅只是冰山一角，希望大家可以踊跃的去尝试和探索！一、安装环境：1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块
系统 2019-09-27 17:48:40 2125
前言在Python越来越火的当下，感觉作为一个计算机专业的学生还是需要掌握一些Python的编程技能。《Python编程：从入门到实践》是一本好书，我主要学习书里最后的项目部分，因为有C/C++的学习基础，所以对Python的学习我是想通过实践，从项目中学习。这段时间打算学习书上这个Web应用程序的项目，Web的相关知识是我没接触到的，第一次看到这个项目我并没有很大的兴趣去做，因为怕现在做了之后等到工作的时候其实完全不需要用到，也早忘了。但这段时间，体验了
系统 2019-09-27 17:47:17 2125
文章目录一、随机数生成并保存到本地一、随机数生成并保存到本地20190621–对用户系统随机优惠码(数字+小写字符)进行爆破指定的随机数生成脚本。#-*-coding:utf-8-*-#导入random,string模块importrandom,string#控制循环遍历次数（生成1000次）forninrange(1000):#join将随机字符的列表转换为字符串格式ran_str2=''.join(random.sample('abcdefghijkl
系统 2019-09-27 17:46:26 2125
文章目录H5数据集的使用使用h5py的group分割GB级数据H5数据集的使用#创建withh5py.File("data_train.h5",'w')ashf:hf.create_dataset('train_input',data=shuffled_input)hf.create_dataset('train_label',data=shuffled_label)#打开withh5py.File("data_train.h5",'r')ashf:tra
系统 2019-09-27 17:46:09 2125
Kmean分类项目链接：https://github.com/Wchenguang/gglearn/blob/master/KmeansClassifier/讲解/KmeansClassifier.ipynb首先,随机确定K个初始点作为质心（不必是数据中的点）。然后将数据集中的每个点分配到一个簇中,具体来讲,就是为每个点找到距其最近的质心,并将其分配该质心所对应的簇.这一步完成之后,每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值.重复上述过程直到数据集中的所有点都距
系统 2019-09-27 17:45:38 2125
一、网络爬虫的定义网络爬虫，即WebSpider，是一个很形象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。这样看来，网络爬虫
系统 2019-09-27 17:38:09 2125
