安装pymysqlpipinstallpymysql2|0使用pymysql2|1使用数据查询语句查询一条数据fetchone()frompymysqlimport*conn=connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='123456',database='itcast',charset='utf8')#创建游标c=conn.cursor()#执行sql语句c.execute("selec
系统 2019-09-27 17:55:11 2104
正文首先得说明的是,Python的类分为经典类和新式类经典类是python2.2之前的东西,但是在2.7还在兼容,但是在3之后的版本就只承认新式类了新式类在python2.2之后的版本中都可以使用经典类和新式类的区别在于:经典类是默认没有派生自某个基类的,而新式类是默认派生自object这个基类的:复制代码代码如下:#oldstyleclassA():pass#newstyleclassA(obejct):pass2.经典类在类多重继承的时候是采用从左到右
系统 2019-09-27 17:54:38 2104
文件内容如下：Alex100000Rain80000Egon50000Yuan30000#此处有一个空行！现在看如何处理并转成列表！salary_info=open("salaryinfo.txt","r+",encoding="UTF-8")salary_info_list=[]forlineinsalary_info.readlines():ifline=='\n':passelse:salary_info_list.append(list(line.
系统 2019-09-27 17:54:35 2104
前提：python3.4windows作用：通过搜狗的微信搜索接口http://weixin.sogou.com/来搜索相关微信文章，并将标题及相关链接导入Excel表格中说明：需xlsxwriter模块，另程序编写时间为2017/7/11，以免之后程序无法使用可能是网站做过相关改变，程序较为简单，除去注释40多行。正题：思路：打开初始Url-->正则获取标题及链接-->改变page循环第二步-->将得到的标题及链接导入Excel爬虫的第一步都是先手工操作
系统 2019-09-27 17:54:31 2104
之前我在windows10系统上面安装python3.7，虽然在windows上面安装简单，操作也方便，但是想要和linux的shell脚本交互就不方便了。因此，我决定在centos7上面也安装上python最新版本在这期间，我踩了很多坑，也填了很多坑，后来几乎要面临崩溃了，期间发生了什么？别着急，耐心往下看！操作环境:CentOS7.464位一般安装步骤1.下载python安装包wgethttps://www.python.org/ftp/python/
系统 2019-09-27 17:53:50 2104
在Python普通字符串中在Python中，我们用'\'来转义某些普通字符，使其成为特殊字符，比如In[1]:print('abc\ndef')#'\n'具有换行的作用abcdefgIn[2]:print('abc\tdef')#'\t'具有制位符的作用abcdefg我们还可以用'\'来转义特殊字符，使其成为普通字符，比如In[3]:print('abc\\tdef')#使'\'成为一个普通的字符，没有转义作用abc\tdefIn[4]:print('ab
系统 2019-09-27 17:53:25 2104
装饰器是什么？定义:装饰器是用于拓展原函数功能的一种语法,返回新函数替换旧函数作用:在不更改原函数代码的前提下,拓展出新功能@语法:加上@符系统会自动把下面的函数当成参数传递到装饰器中,从下到上.@符又被称作语法糖装饰器：1.普通装饰器defdecor(func):definner():print(“财务拿钱买货”)func()print(“卖货的钱还回来”)returninner@decor#效果等同于sell=decor(sell)defsell():
系统 2019-09-27 17:53:22 2104
Python爬虫之selenium高级功能原文地址表单操作元素拖拽页面切换弹窗处理表单操作表单里面会有文本框、密码框、下拉框、登陆框等。这些涉及与页面的交互，比如输入、删除、点击等。前提是找到页面中的元素。例如下面有一个表单输入框："text"name="passwd"id="passwd-id"/>获取这个元素的方法：element=driver.find_element_by_id("passwd-id")element=driver.find_ele
系统 2019-09-27 17:53:02 2104
前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。我觉得在数据
系统 2019-09-27 17:52:48 2104
#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta
系统 2019-09-27 17:52:41 2104
