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Python

来看看Python炫酷的颜色输出与进度条打印

英语单词优化上篇文章写到了Python开发英语单词记忆工具,其中依赖了bootstrap.cssjQuery.js基础html模块以及片段的css样式。有些朋友问,怎么能将这个练习题打包成单独的exe可执行文件,来脱离python环境使用呢?在这里跟大家简单说下思路,有需求的朋友可以自己去扒拉扒拉…依赖的css和js,如果有外网的前提,可以使用bootcdn提供的链接引用:https://cdn.bootcss.com/jquery/3.4.0/jquer

系统 2019-09-27 17:52:27 2278

Python

Python网络爬虫——http和https协议

一.HTTP协议1.官方概念:HTTP协议是HyperTextTransferProtocol(超文本传输协议)的缩写,是用于从万维网(WWW:WorldWideWeb)服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议。(虽然童鞋们将这条概念都看烂了,但是也没办法,毕竟这就是HTTP的权威官方的概念解释,要想彻底理解,请客观目移下侧......)2.白话概念:HTTP协议就是服务器(Server)和客户端(Client)之间进行数据交互(相互传输数据)的一种形式。我

系统 2019-09-27 17:52:22 2278

Python

第十五章、Python多线程之信号量和GIL

目录第十五章、Python多线程之信号量和GIL1.信号量(Semaphore)2.GIL说明:第十五章、Python多线程之信号量和GIL1.信号量(Semaphore)信号量用来控制线程并发数的,Semaphore管理一个内置的计数器,每当调用acquire()时-1,调用release()时+1。计数器不能小于0,当计数器为0时,acquire()将阻塞线程至同步锁定状态,直到其他线程调用release()。其实就是控制最多几个线程可以操作同享资源。

系统 2019-09-27 17:51:26 2278

Python

python中执行shell命令的几个方法小结

(现在人工智能非常火爆,很多朋友都想学,但是一般的教程都是为博硕生准备的,太难看懂了。最近发现了一个非常适合小白入门的教程,不仅通俗易懂而且还很风趣幽默。所以忍不住分享一下给大家。点这里https://www.cbedai.net/ialexanderi可以跳转到教程。)最近有个需求就是页面上执行shell命令,第一想到的就是os.system,os.system('cat/proc/cpuinfo')但是发现页面上打印的命令执行结果0或者1,当然不满足需

系统 2019-09-27 17:50:55 2278

Python

Python队列RabbitMQ 使用方法实例记录

本文实例讲述了Python队列RabbitMQ使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下:目前的exchange的路由策略是:每个需要队列的服务独享一个队列(queue),消费者(consumer)采用ACK自动应答模式处理队列消息。如果需要新增一个队列服务,需要做如下开发步骤:1.创建队列,发送消息

系统 2019-09-27 17:50:47 2278

Python

Python中用memcached来减少数据库查询次数的教程

本来我一直不知道怎么来更好地优化网页的性能,然后最近做python和php同类网页渲染速度比较时,意外地发现一个很简单很白痴但是我一直没发现的好方法(不得不BS我自己):直接像某些php应用比如Discuz论坛那样,在生成的网页中打印出“本页面生成时间多少多少秒”,然后在不停地访问网页测试时,很直观地就能发现什么操作会导致瓶颈,怎样来解决瓶颈了。于是我发现SimpleCD在生成首页时,意外地竟然需要0.2秒左右,真真不能忍:对比Discuz论坛首页平均生成

系统 2019-09-27 17:50:42 2278

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Python Numpy中 keepdims解释

importnumpyasnpa=np.array([[0,3],[1,4]])#a.shape是(2,2)#axis=1表示按行相加,并且保持其二维特性print(np.sum(a,axis=1,keepdims=True))#按行相加,不保持其二维特性print(np.sum(a,axis=1))输出为array([[3],[5]]),shape是(2,1)array([3,5]),shape是(1,2)

系统 2019-09-27 17:50:08 2278

Python

Python 50行爬虫抓取并处理图灵书目过程详解

前言使用requests进行爬取、BeautifulSoup进行数据提取。主要分成两步:第一步是解析图书列表页,并解析出里面的图书详情页链接。第二步是解析图书详情页,提取出感兴趣的内容,本例中根据不同的数据情况,采用了不同的提取方法,总的感觉就是BeautifulSoup用起来很方便以下是几个典型HTML内容提取的Python代码片段1、提取详情页链接列表页中的详情页链接片段深度学习入门:基于Python的理论与实现提取详情页链接的Python代码#bs是

系统 2019-09-27 17:49:25 2278

Python

Python3.8技术手册

使用Python解释器1.1Python安装从源码编译安装python./configuremakemaketestsudomakeinstall默认python解释器安装在/usr/local/bin/python3.8,可以将/usr/local/bin放到path搜索路径中。在windows系统上,python一般安装在C:\Python38,在windows命令行中,执行命令setpath=%path%;C:\python38将该路径添加到path

系统 2019-09-27 17:49:19 2278

Python

用Python爬取QQ音乐评论并制成词云图的实例

环境:Ubuntu16.4python版本:3.6.4库:wordcloud这次我们要讲的是爬取QQ音乐的评论并制成云词图,我们这里拿周杰伦的等你下课来举例。第一步:获取评论我们先打开QQ音乐,搜索周杰伦的《等你下课》,直接拉到底部,发现有5000多页的评论。这时候我们要研究的就是怎样获取每页的评论,这时候我们可以先按下F12,选择NetWork,我们可以先点击小红点清空数据,然后再点击一次,开始监控,然后点击下一页,看每次获取评论的时候访问获取的是哪几条

系统 2019-09-27 17:49:01 2278