首先要分析一下电影天堂网站的首页结构。在这里插入图片描述从上面的菜单栏中我们可以看到整个网站资源的总体分类情况。刚刚好我们可以利用到它的这个分类，将每一个分类地址作为爬虫的起点。①解析首页地址提取分类信息#解析首页defCrawIndexPage(starturl):print"正在爬取首页"page=__getpage(starturl)ifpage=="error":returnpage=page.decode('gbk','ignore')tree=
系统 2019-09-27 17:56:58 2074
准备在断网的和联网的机器安装pip，下载地址https://pypi.python.org/pypi/pip在联网的开发机器上安装好需要的包例如：pip3installparamikopip3installfabric打包已安装的包新建pyenv文件夹用来存储下载下来的所需安装包pip3list#查看安装的包#使用pip导出当前环境所有依赖包信息文件pip3freeze>requirements.txt#下载所有依赖包到本地pip3install-rreq
系统 2019-09-27 17:54:56 2074
实例如下：#-*-coding:utf-8-*-fromnumpyimport*importnumpyasnpimportpandasaspdfrommathimportlogimportoperator#计算数据集的香农熵defcalcShannonEnt(dataSet):numEntries=len(dataSet)labelCounts={}#给所有可能分类创建字典forfeatVecindataSet:currentLabel=featVec[-
系统 2019-09-27 17:54:47 2074
本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：决策树算法优缺点：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标称型算法思想：1.决策树构造的整体思想：决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是
系统 2019-09-27 17:54:26 2074
创建列表复制代码代码如下:sample_list=['a',1,('a','b')]Python列表操作复制代码代码如下:sample_list=['a','b',0,1,3]得到列表中的某一个值复制代码代码如下:value_start=sample_list[0]end_value=sample_list[-1]删除列表的第一个值复制代码代码如下:delsample_list[0]在列表中插入一个值复制代码代码如下:sample_list[0:0]=['
系统 2019-09-27 17:53:48 2074
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHu...前言在第一篇“初探argparse”的文章中，我们初步掌握了使用argparse的四部曲，对它有了一个基本的体感。但是它具体支持哪些类型的参数？这些参数该如何配置？本文将带你深入了解argparse的参数们。本系列文章默认使用Python3作为解释器进行讲解。若你仍在使用Python2，请注
系统 2019-09-27 17:53:22 2074
建造者模式，也是一种创建新对象的设计方法，和C++中的虚函数很类似，但是用到了python自身的虚基类ABCMeta。1.应用场景:某个类中的函数较多，且实现比较复杂，很多时候需要继承的子类重载或者重新定义逻辑；2.背景基础：由于用到python中虚函数，需要了解abc模块中的ABCMeta和python中类创建对象时的__metaclass__属性含义。一般地，在某个类中如果定义__metaclass__=something时，简单地说是，创建对象时，会
系统 2019-09-27 17:52:26 2074
主机环境：（Python2.7.9/Win8_64/bs4）利用BeautifulSoup4来抓取www.pm25.com上的PM2.5数据，之所以抓取这个网站，是因为上面有城市PM2.5浓度排名（其实真正的原因是，它是百度搜PM2.5出来的第一个网站！）程序里只对比了两个城市，所以多线程的速度提升并不是很明显，大家可以弄10个城市并开10个线程试试。最后吐槽一下：上海的空气质量怎么这么差！！！PM25.py复制代码代码如下:#!/usr/bin/envp
系统 2019-09-27 17:51:23 2074
klearnpythonAPILinearRegressionfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#线性回归#module=LinearRegression()module.fit(x,y)module.score(x,y)module.predict(test)LogisticRegressionfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#逻辑回
系统 2019-09-27 17:51:04 2074
更新mysql8.17的脚本：2019-09-19#-*-coding:utf-8-*-importsysreload(sys)importgetoptimportcommandsimportsubprocessimportfileinputimportos__author__='Lenny'INFO="\033[1;33;40m%s\033[0m"ERROR="\033[1;31;40m%s\033[0m"NOTICE="\033[1;32;40m%s\
系统 2019-09-27 17:49:31 2074
