如何实现自定义一个异常python内置了许多异常类，为编写代码划定红线，才使调试代码时能及时发现错误。那么我们编写一个模块也可以为使用此模块者划定红线，来约束使用者可用哪些数据，这就需要自定义异常类型。首先需要了的是自定义类是的父类：python说明文档中是这样说exceptionException：所有内置的非系统退出类异常都派生自此类。所有用户自定义异常也应当派生自此类。那么就可以通过直接或间接的继承Exception就可以自定义一个异常类，当然也可以
系统 2019-09-27 17:54:44 2244
爬取图片方法一:requests#!/usr/bin/python2.7#-*-coding:utf-8-*-importreimportrequestsimportosimportshutilsuyan_url='http://www.xiaohuar.com/s-1-2069.html'response=requests.get(suyan_url)#print(response.content)lists=re.findall(r'href="(?:
系统 2019-09-27 17:53:30 2244
数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题，当不同的特征成列在一起的时候，由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况，这个时候我们需要做的就是对抽取出来的featuresvector进行归一化处理，以保证每个特征被分类器平等对待。下面我描述几种常见的NormalizationMethod，并提供相应的python实现（其实很简单）：1、(0,1)标准化：这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历featurevecto
系统 2019-09-27 17:53:19 2244
目录：1、%用法2、format用法一、%用法1、整数的格式化%o——oct八进制%d——dec十进制%x——hex十六进制例>>>print('%o'%20)24>>>print('%d'%20)20>>>print('%x'%20)142、浮点数的格式化%e——保留小数点后面六位有效数字，指数形式输出%.3e，保留3位小数位，使用科学计数法%f——保留小数点后面六位有效数字%.3f，保留3位小数位%g——在保证六位有效数字的前提下，使用小数方式，否则使
系统 2019-09-27 17:52:22 2244
解决Python3控制台输出InsecureRequestWarning的问题问题：使用Python3requests发送HTTPS请求，已经关闭认证（verify=False）情况下，控制台会输出以下错误：InsecureRequestWarning:UnverifiedHTTPSrequestisbeingmade.Addingcertificateverificationisstronglyadvised.See:https://urllib3.re
系统 2019-09-27 17:52:19 2244
安装模块windows:pipinstallpymysqlubuntu:sudopip3installpymysqlpython操作mysql步骤importpymysql(1)链接mysql数据库db=pymysql.connect(主机名,用户名,密码,数据库名)(2)设置字符编码db.set_charset('utf8')(3)创建游标对象cursor=db.cursor()(4)准备sql语句sql='...'(5)执行sql语句cursor.ex
系统 2019-09-27 17:51:03 2244
前言在JavaWeb开发中，一般使用Zxing来生成和识别二维码，但是，Zxing的识别有点差强人意，不少相对模糊的二维码识别率很低。不过就最新版本的测试来说，识别率有了现显著提高。对比在没接触Python之前，曾使用Zbar的客户端进行识别，测了大概几百张相对模糊的图片，Zbar的识别速度要快很多，识别率也比Zxing稍微准确那边一丢丢，但是，稍微模糊一点就无法识别。相比之下，微信和支付宝的识别效果就逆天了。代码案例#-*-coding:utf-8-*-
系统 2019-09-27 17:50:56 2244
文章目录785.判断二分图（图DFS，染色）207.课程表（拓扑排序，有向无环图）684.冗余连接（并查集）695.岛屿的最大面积（DFS）200.岛屿数量（DFS）463.岛屿的周长785.判断二分图（图DFS，染色）给定一个无向图graph，当这个图为二分图时返回true。如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自A集合，一个来自B集合，我们就将这个图称为二分图。graph将会以邻接表方式给出，grap
系统 2019-09-27 17:49:17 2244
思路：1.读取所有文章标题；2.用“结巴分词”的工具包进行文章标题的词语分割；3.用“sklearn”的工具包计算Tf-idf（词频-逆文档率）;4.得到满足关键词权重阈值的词结巴分词详见：结巴分词Githubsklearn详见：文本特征提取――4.2.3.4Tf-idf项加权importosimportjiebaimportsysfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizersys.pat
系统 2019-09-27 17:48:06 2244
#!/usr/bin/envpython#coding:utf8importos,sysimportmd5,tabfrommysql_co.my_dbimportset_mysqlfromssh_co.ssh_connectimportsshdfromssh_co.cfg.configimportssh_message,item_pathfromfileimportfindfiledefmy_mysql():db_file={}my_connect=set
系统 2019-09-27 17:45:42 2244
