#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#------------------------------------------------------#Name:nginx日志分析脚本#Purpose:此脚本只用来分析nginx的访问日志#Version:1.0#Author:LEO#Created:2013-05-07#Modified:2013-05-07#Copyright:(c)LEO2013#--------------
系统 2019-09-27 17:52:05 1815
Python资源大全中文版原文链接:http://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7GitHub上有一个Awesome-XXX系列的资源整理,资源非常丰富，涉及面非常广。awesome-python是vinta发起维护的Python资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。版权是https://github.com/jobbo
系统 2019-09-27 17:51:57 1815
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 1815
2016年1月，机缘巧合下我出版了《Selenium2自动化测试实战--基于python语言》这本书，当时写书的原因是，大部分讲Selenium的书并不讲编程语言和单元测试框，如果想在项目中使用Selenium，几乎离不开编程语言和单元测试框架，难道你只用SeleniumIDE去录制/回放脚本么？没想到受到许多测试人员的欢迎，我会时常去看网上的书评。大多是感谢的留言，书的销量也印证了这一点，当然，也有批评和建议。在此，表示感谢。随着，我对Selenium自
系统 2019-09-27 17:51:40 1815
首先，熟悉一个函数zip，如下是使用help(zip)对zip的解释。Helponbuilt-infunctionzipinmodule__builtin__:zip(...)zip(seq1[,seq2[...]])->[(seq1[0],seq2[0]...),(...)]Returnalistoftuples,whereeachtuplecontainsthei-thelementfromeachoftheargumentsequences.Ther
系统 2019-09-27 17:51:25 1815
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。Repetitionisthemotherofalllearning.重复是学习之母。看、看、看、看、看，看视频，看书，看公众号…倘若学习编程只要看看书、看看视频、听听讲就能够学会，那编程本身也失去魅力了。现在大家图方便，搜集大堆大堆的视频教程去看，看的时候感觉都懂了。看完什么都忘了。要动手啊！你学编程，无论是工作，还是做自己的项目，都是要一行代码一行代码地去敲出来的。这个过程才是真正学习
系统 2019-09-27 17:51:10 1815
Python这门解释性语言也有专门的线程模型，Python虚拟机使用GIL（GlobalInterpreterLock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，但暂时无法利用多处理器的优势。在Python中我们主要是通过thread和threading这两个模块来实现的，其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，所以我们使用threading模块实现多线程编程。这篇文章我们主要来看看Python对多线程
系统 2019-09-27 17:50:59 1815
本文总结分析了selenium2.0中常用的python函数。分享给大家供大家参考，具体如下：新建实例driver=webdriver.Firefox()此处定位均使用的百度首页输入框1.通过标签属性Id查找元素方法：find_element_by_id(element_id)实例：driver.find_element_by_id("kw")2.通过标签属性name查找元素方法：find_element_by_name(element_name)实例：d
系统 2019-09-27 17:50:52 1815
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:45 1815
字符串是Python中最常用的数据类型，而且很多时候你会用到一些不属于标准ASCII字符集的字符，这时候代码就很可能抛出UnicodeDecodeError:'ascii'codeccan'tdecodebyte0xc4inposition10:ordinalnotinrange(128)异常。这种异常在Python中很容易遇到，尤其是在Python2.x中，是一个很让初学者费解头疼的问题。不过，如果你理解了Python的Unicode，并在编码中遵循一定
系统 2019-09-27 17:50:35 1815
