Scrapy是一个开源的Python数据抓取框架，速度快，强大，而且使用简单。来看一个官网主页上的简单并完整的爬虫：虽然只有10行左右的代码，但是它的确是一个完整的爬虫服务：当执行scrapyrunspiderxxx.py命令的时候，Scrapy在项目里查找Spider(蜘蛛️)并通过爬虫引擎来执行它。首先从定义在start_urls里的URL开始发起请求，然后通过parse()方法处理响应。response参数就是返回的响应对象。在parse()方法中，
系统 2019-09-27 17:53:38 1978
正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。在前面学习了比较多模式，有前向搜索的，也有后向搜索的，有肯定模式的，也有否定模式的。这次再来学习一个，就是后向搜索肯定模式，意思就
系统 2019-09-27 17:53:26 1978
最近遇到一个问题，是指定参数来运行某个特定的进程，这很类似Linux中一些命令的参数了，比如ls-a，为什么加上-a选项会响应。optparse模块实现的也是类似的功能，它是为脚本传递命令参数。使用此模块前，首先需要导入模块中的类OptionParser，然后创建它的一个实例（对象）：复制代码代码如下:fromoptparseimportOptionParserparser=OptionParser()#这里也可以定义类的参数，后续有接着就可以添加选项了，
系统 2019-09-27 17:53:20 1978
环境：win10(64)，python3.7.1，git2.7.2，pylint-2.3.1，git_pylint_commit_hook-2.5.1以上为当期搭建所用到的版本，有异常时方便查找问题。安装pylint，pylint是一个单独可以对python文件进行格式校验的模块，https://www.pylint.org/官网地址有各个电脑环境的安装说明，Windows下，使用：pipinstallpylint安装完成之后，就可以直接使用pylint对
系统 2019-09-27 17:53:18 1978
非阻塞IO（non-blockingIO）Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blockingsocket执行读操作时，流程是这个样子：从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。从用户进程角度讲，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道
系统 2019-09-27 17:53:07 1978
生成器(generator)概念生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。生成器语法生成器表达式：通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成()生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理，只不过在需要处理的序列比较大时，列表解析比较费内存。>>>gen=(x**2forxinrange(5))>>>genat0x0000000002FB7B40>>>>forgingen:
系统 2019-09-27 17:52:55 1978
本文章采用的是Qt4,是python(x,y)套件中集成的，为啥不集成Qt5呢，懒得装啊:)正文：首先看成品：这个程序的功能是输入原价和降价的百分比，计算出最后的价格。设计器部分然后就是开发阶段了，首先在QtDesigner中建立一个窗体，大概像图片中的样子，然后将控件都拖进去其中，“原价是多少啊”，“绿色的标标”这些文字类的控件是QLabel，第一个框框是QTextEdit,第二个标标是QDoubleSpinBox,或者使用QSpinBox都行，两者主要
系统 2019-09-27 17:52:48 1978
python默认环境一般是ascii编码方式，因此Python自然调用ascii编码解码程序去处理字符流，当字符流不属于ascii范围内，就会抛出异常（ordinalnotinrange(128)）。参考可通过如下方式查看默认环境编码方式：importsysprintsys.getdefaultencoding()问题解决有两种方式：1、修改默认环境编码方式为utf-8importsysreload(sys)#不加这个会报”找不到setdefaultenc
系统 2019-09-27 17:52:42 1978
目前，Python科学栈中的所有主要项目都同时支持Python3.x和Python2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年11月，Numpy团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于Python2.7的支持，全面转向Python3。Numpy并不是唯一宣称即将放弃Python旧版本支持的工具，pandas与Jupyternotebook等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从Python2转向P
系统 2019-09-27 17:52:25 1978
原文链接：https://aiprocon.csdn.net/?utm_source=wx作者|xiaoyu来源|Python与数据科学前言学过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
系统 2019-09-27 17:51:48 1978
