Random随机掷骰子基础代码：importrandomdefroll_dice():roll=random.randint(1,6)returnrolldefmain():total_times=10#初始化列表[0,0,0,0,0,0]记录每个点出现的次数result_list=[0]*6foriinrange(total_times):roll=roll_dice()forjinrange(1,7):ifroll==j:result_list[j-1
系统 2019-09-27 17:53:35 2160
一、BeautifulSoup简介网络数据挖掘指的是从网站中获取数据的过程，数据挖掘技术可以让我们从网站世界中收集大量有价值的数据。BeautifulSoup是一个Python库，可以从HTML或XML文件中获取数据，利用它你可以做很多事情，比如你可以持续解析某个商品的最新价格，以便跟踪价格的波动情况。二、BeautifulSoup安装安装BeautifulSouppip3installbeautifulsoup4检验是否安装成功frombs4import
系统 2019-09-27 17:53:33 2160
我们直接用Requests、Selenium等库写爬虫，如果爬取量不是太大，速度要求不高，是完全可以满足需求的。但是写多了会发现其内部许多代码和组件是可以复用的，如果我们把这些组件抽离出来，将各个功能模块化，就慢慢会形成一个框架雏形，久而久之，爬虫框架就诞生了。利用框架我们可以不用再去关心某些功能的具体实现，只需要去关心爬取逻辑即可。有了它们，可以大大简化代码量，而且架构也会变得清晰，爬取效率也会高许多。所以如果对爬虫有一定基础，上手框架是一种好的选择。本
系统 2019-09-27 17:53:32 2160
在整个学生选课系统里面，最核心的就是选课页面了。我们设定目标为：1、已经选修的课程，不能重复选修；2、每个学生最多可选修不超过2门课程。3、可选课程数量过多的时候，页面自动分页，每页默认最多显示10条数据。为了实现目标，这里需要使用3个东西：1、后端业务逻辑查询数据库，得出可以选修的课程，返回给前端页面，前端页面需要使用dataTable这个JS组件，实现即时搜索，自动分页等功能。2、点击前端选修按钮之后，会弹出确认的框，这个要使用弹层。3、弹出里面点击确
系统 2019-09-27 17:52:47 2160
如下所示：list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,0,13,14,15,16,17,18,19,20]#把list分为长度为5的4段forjinrange(0,len(list),5):matrix.append(list[j:j+5])matrix=np.array(matrix)#转array型printmatrix[0]#输出第一段结果：[[12340][67800][110131415][160181920]]以上这篇在pytho
系统 2019-09-27 17:52:10 2160
如题、学习、保存1源码#-*-coding:utf-8-*-'''time:2019-8-21author:Bing'''importmatplotlib.pyplotasplt#num_list=[1.5,0.6,7.8,6]fig,ax=plt.subplots()num_list=[7870,81937,17529598,6225227]name_list=['Eviction','Failed','Finished','Killed']b=ax.b
系统 2019-09-27 17:51:29 2160
首先进入python官网下载：https://www.python.org/downloads/release/python-373/这里目前最新版本为3.73，点击下载。打开程序。按如下步骤操作：验证是否安装成功，打开cmd，输入python：写一个helloworld程序：至此，python的环境部署完毕。
系统 2019-09-27 17:50:52 2160
最近要写一款基于被动式的漏洞扫描器，因为被动式是将我们在浏览器浏览的时候所发出的请求进行捕获，然后交给扫描器进行处理，本来打算自己写这个代理的，但是因为考虑到需要抓取https，所以最后找到Mitmproxy这个程序。安装方法：pipinstallmitmproxy接下来通过一个案例程序来了解它的使用，下面是目录结构sproxy|utils|__init__.py|parser.py|sproxy.pysproxy.py代码#coding=utf-8fro
系统 2019-09-27 17:50:22 2160
目录一、进程之间的数据共享1.1Manager模块介绍1.2Manager例子一、进程之间的数据共享展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。但进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。1.1Manage
系统 2019-09-27 17:49:06 2160
一、推荐安装Anaconda官方介绍：AnacondaisacompletelyfreePythondistribution(includingforcommercialuseandredistribution).Itincludesmorethan400ofthemostpopularPythonpackagesforscience,math,engineering,anddataanalysis.下载页面：https://www.continuum.i
系统 2019-09-27 17:48:09 2160
