URL提交是百度提供的一个站长工具，用于给站长提供手工收录某些URL的接口，但是该接口有验证码识别部分，比较难弄。所以编写了如下程序进行验证码自动识别：主要思路获取多个验证码，提交到http://lab.ocrking.com/进行多次识别，然后计算每个验证码图片识别出来的字母或数字进行统计，得出统计率最高的即为验证码。复制代码代码如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importrequestsimportt
系统 2019-09-27 17:48:10 2023
接触Python也有一段时间了，Python相关的框架和模块也接触了不少，希望把自己接触到的自己觉得比较好的设计和实现分享给大家，于是取了一个“CharmingPython”的小标，算是给自己开了一个头吧，希望大家多多批评指正。:)fromflaskimportrequestFlask是一个人气非常高的PythonWeb框架，笔者也拿它写过一些大大小小的项目，Flask有一个特性我非常的喜欢，就是无论在什么地方，如果你想要获取当前的request对象，只要
系统 2019-09-27 17:47:44 2023
要爬取的网站不需要登陆，没有反爬机制，操作很简单首先安装需要的程序包pipinstallrequestspipinstallbeautifulsoup4pipinstallxlwt具体的实现类GetInfo.py#信息实体类classproduct_info(object):serios=''#存放商品系列productActualPrice=''#存放商品成交价productOldPrice=''#存放商品面价detailString=''#存放商品详情
系统 2019-09-27 17:47:27 2023
序列化(Serialization)是将对象的信息转换为可以存储或传输的形式，后续还可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象。在python中也可以进行序列化相关的操作，只是序列化的时候需要将对象保存为一个字典的类型。对于Python内置的数据类型（如str,unicode,int,float,bool,None,list,tuple,dict），可以直接进行序列化/反序列化处理；对于自定义类的对象进行序列化和反序列化时，需要我们自己定义
系统 2019-09-27 17:47:18 2023
抓取动态的网页内容主要有两种办法，一种是通过开发者工具找到动态内容的接口，然后分析接口的参数和返回值来爬取网站的数据。另外一种是通过模拟浏览器来抓取数据。python的Selenium库就可以通过代码来模拟浏览器抓取数据。一、概述运行Selenium需要依赖于Python的selenium库，以及浏览器对应驱动器（WebDriver）。安装selenium库pipinstallselenium项目地址：https://pypi.org/project/se
系统 2019-09-27 17:47:10 2023
首先感谢这位博主整理的AndrewNg的deeplearning.ai的相关作业：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273开一个我的github传送门，可以看到代码。https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/NeuralNetworkandDeepLearning/OneHiddenLayerNN今天接着day12的
系统 2019-09-27 17:46:55 2023
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。程序的运行速度可能加快。在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须
系统 2019-09-27 17:46:37 2023
为了加快网站的加载速度，我们通常要多js和css进行压缩处理。这些js和css的压缩工作如果都手动处理，费时费力。DjangoCompressor可以实现js/css的自动压缩。DjangoCompressor在易用性方面做的非常好，按照文档做简单的设置后就可以正常工作。强烈建议大家去将文档完整的看一遍（文档很短）。使用的时候，只需要将css/js放到compress标签中DjangoCompressor即可自动进行处理。在debug模式时，DjangoC
系统 2019-09-27 17:46:13 2023
本文通过列举出一些常见的实例来分析Python3.0与2.X版本的区别，是作者经验的总结，对于Python程序设计人员来说有不错的参考价值。具体如下：做为一个前端开发的码农，最近通过阅读最新版的《AbyteofPython》并与老版本的《AbyteofPython》做对比后，发现Python3.0在某些地方还是有些改变的。之后再查阅官方网站的文档，总结出一下区别：1.如果你下载的是最新版的Python，就会发现所有书中的HelloWorld例子将不再正确。
系统 2019-09-27 17:46:01 2023
dic={'key1':'value1','key2':'value2'}一、增if'key3'notindic:dic['key3']='value3'二、删deldic['key1']#删除键是'Name'的条目dic.clear()#清空字典所有条目deldic#删除字典三、改dic['key1']='value0'#更新四、查遍历forkey,valueindic.items():print(key,value)#同时遍历key，valuefori
系统 2019-09-27 17:45:50 2023
