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 2124
OpenAIgym是强化学习最为流行的实验环境。某种程度上，其接口已经成为了标准。一方面，很多算法实现都是基于gym开发；另一方面，新的场景也会封装成gym接口。经过这样一层抽象，算法与实验环境充分解耦隔离，可以方便地自由组合。但gym是python的接口，如果想用C++实现强化学习算法，则无法直接与gym相接。一种方案是跨进程：一个进程运行python环境，另一个进程运行强化学习算法，与环境交互数据经过序列化和反序列化通过IPC进行通信。另一种是单进程方
系统 2019-09-27 17:53:18 2124
#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta
系统 2019-09-27 17:52:41 2124
mkvirtualenv-ppython3环境名创建虚拟环境rmvirtualenv环境名删除环境进入虚拟环境workon环境名(workon+tab可以出来所有环境)查看环境下所有包pip3list查看环境下安装的包(不包括原生python包)pip3freeze依赖包文件生成pip3freeze>requirements.txt环境导入依赖包pip3install-rrequirements.txt普通安装pip3install包名这是linux下的指
系统 2019-09-27 17:52:34 2124
Python的元组和列表类似，不同之处在于元组中的元素不能修改(因此元组又称为只读列表)，且元组使用小括号而列表使用中括号，如下:tup1=('physics','chemistry',1997,2000)tup2=(1,2,3,4,5,6)特别注意:1、元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号来消除歧义tup1=（50，）2、元组中的元素值使不允许修改的，但可以对元组进行连接组合tup1=(12,34.56)tup2=('abc','xyz')tu
系统 2019-09-27 17:52:18 2124
原文链接：https://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.html学习菜鸟教程上一个同学的笔记，写的很好理解。转来学习。原文链接：https://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.html开始之前先提醒一下：多个装饰器的调用顺序为：从下往上每个人都有的内裤主要功能是用来遮羞，但是到了冬天它没法为我们防风御寒，咋办？我们想到的一个办法就是把内
系统 2019-09-27 17:52:15 2124
看python社区大妈组织的内容里边有一篇讲python内存优化的，用到了__slots__。然后查了一下，总结一下。感觉非常有用python类在进行实例化的时候，会有一个__dict__属性，里边有可用的实例属性名和值。声明__slots__后，实例就只会含有__slots__里有的属性名。#coding:utf-8classA(object):x=1def__init__(self):self.y=2a=A()printa.__dict__print(
系统 2019-09-27 17:52:11 2124
基础版(list方法)#比较占内存w=int(input("输入一个数字还你一个斐波那契数列："))list_res=[]deflist_n(n):ifn>=3:res=list_n(n-1)+list_n(n-2)else:res=1returnresprint("开始")foriinrange(0,w):list_res.append(list_n(i+1))print(list_res)升级版#比较占内存num=int(input("输入一个数字还你
系统 2019-09-27 17:52:01 2124
Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy、Scipy、
系统 2019-09-27 17:51:55 2124
步骤:1.掌握几种对象及其关系2.了解每类对象的基本操作方法3.通过转化关系转化涉及对象1.datetime>>>importdatetime>>>now=datetime.datetime.now()>>>nowdatetime.datetime(2018,1,12,23,9,12,946118)>>>type(now)2.timestamp>>>importtime>>>time.time()1421075455.5682433.timetuple>>
系统 2019-09-27 17:51:17 2124
