Python版本是2.7.9，在win8上测试成功，就是抓取有点慢，本来想用多线程的，有事就罢了。模板之家的网站上的url参数与页数不匹配，懒得去做分析了，就自己改代码中的url吧。大神勿喷！复制代码代码如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#byustcwq#2015-03-15importurllib,urllib2,os,timefrombs4importBeautifulSoupstart=time.c
系统 2019-09-27 17:51:30 2185
python图片爬取爬取各校校花图片—杜凯杰爬取十页校花图片(可按需求更改页数，爬取更多图片)—杜凯杰importrequestsfromlxmlimportetreestartUrl='http://www.xiaohuar.com/list-1-'headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/74.0
系统 2019-09-27 17:50:47 2185
Python窗体输入、展示并存储数据利用python的tkinter进行窗体开发，可以实现输入框，以及利用get函数获取输入框的数据，并将这些数据存储到本地，如果利用数据库，也可以把窗体获取的数据导入到数据库中fromtkinterimport*importtkinter.messageboxasmessageboxroot=Tk()root.title("信息输入框")root.geometry('300x300')input1=Label(root,t
系统 2019-09-27 17:50:46 2185
2.快速排序2.1算法思想快速排序是对冒泡排序的一种改进。通过一次排序（设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一次快速排序）将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序的
系统 2019-09-27 17:49:43 2185
'''利用条件运算符的嵌套来完成此题：学习成绩>=90分的同学用A表示，60-89分之间的用B表示，60分以下的用C表示。'''frompip._vendor.distlib.compatimportraw_inputdeftest1(n):f=""ifn>=90:f="A"elif60<=n<=89:f="B"else:f="C"print("%d成绩%s"%(n,f));num=raw_input("请输入:");num=int(num)test1(n
系统 2019-09-27 17:48:27 2185
本文实例讲述了Python3.6实现根据电影名称(支持电视剧名称)，获取下载链接的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：做个笔记(python3.6，django2.0)defget_url(outer_order_id):refundId=get_refundId(outer_order_id)host_url='http://test.shequ.com/order/agreeRefund?'reason_list=['商品已售完','重复订单','没
系统 2019-09-27 17:48:09 2185
本系列Python文章基于Python3版本，关于python的安装和配置自行百度，这里不做详细介绍。接下来将介绍Python基础——数据类型和变量。数据类型在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种：整型Python中可以处理任意大的整数，包括负整数。支持二进制（如0b100，换算成十进制是4）、八进制（0o100，换算成十进制是64）、十六进制（0x100，换算成十进制为256）的表示法。浮点型浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学
系统 2019-09-27 17:47:56 2185
python是解释型语言，本文介绍了Python下利用turtle实现绘图功能的示例，本例所示为Python绘制一个树枝，具体实现代码如下：python是解释型语言，本文介绍了Python下利用turtle实现绘图功能的示例，本例所示为Python绘制一个树枝，具体实现代码如下：importturtledefbranch(length,level):iflevel<=0:returnturtle.forward(length)turtle.left(45)
系统 2019-09-27 17:47:13 2185
1.从字典创建Dataframe>>>importpandasaspd>>>dict1={'col1':[1,2,5,7],'col2':['a','b','c','d']}>>>df=pd.DataFrame(dict1)>>>dfcol1col201a12b25c37d2.从列表创建Dataframe(先把列表转化为字典，再把字典转化为DataFrame）>>>lista=[1,2,5,7]>>>listb=['a','b','c','d']>>>df
系统 2019-09-27 17:46:20 2185
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。首先是下载安装。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。输入condalist来看一下所有安装时自带的Python扩展。粗略看了一下，其中包括了常用的Numpy,S
系统 2019-09-27 17:46:06 2185
