当你在Python的世界中冒险，突然遭遇一只Web怪兽，你会选择什么武器对付它？在兵器谱上，下列兵器可谓名列前茅：Zope，厚重的长枪。较早出现的武器形态。该武器非常之强悍，无坚不摧，无物不破。而且适合在军队中使用，排兵布阵集团作战效果更佳。然而要用好Zope要花上很长的时间，俗话说“月棍年刀一辈子枪”，可见其难度。TurboGears，威武的刀。快意江湖必备之物。其打造者熟知江湖规矩，颇有武林盟主之风，遇事通常拉帮结伙，分派任务，决计不会把所有事情都揽在
系统 2019-08-12 01:32:49 2495
书店向书贩子去进货，书贩子向印刷厂进货，印刷厂到书库提取相关书籍返回给书贩子，书贩子再递交给书店，这中间都以什么方式来传递信息呢，就是抽象出书库中书都有的特性——书名，作者。。。汇总成一个单子，书店只需要将这张纸传给书贩子，书贩子什么都不用管，只把这个单子交给印刷厂，印刷厂就会调出书库的书回给书贩子。三层架构之书来模拟
系统 2019-08-12 01:32:08 2495
利用flask自带的werkzeug模块实现#监控脚本#首先需要pipinstallflask#pymonitor.pydefrun_with_reloader(main_func,args=(),kwargs=None,extra_files=None,interval=1,reloader_type='auto'):"""Runthegivenfunctioninanindependentpythoninterpreter."""importosimp
系统 2019-09-27 17:57:14 2494
最近在公司疯狂做Demo，最近需要使用cv2里的视频操作，之前一直也没放在心上，借这次机会好好研究一下吧。此外，吐槽一句，做Demo前最好大家统一一下所用的环境。Opencv-Pyhton2.x与3.x会存在部分属性函数名的修改，到时候debug就十分的繁琐。至于两者的区别，可以看看文章末尾的参考资料。本文所使用的环境为：Python2.7,Opencv-Python3.4.0目录获取并展示视频保存视频常用方法1.获取视频importcv2#创建Video
系统 2019-09-27 17:55:49 2494
获取全站用户，理论来说从1个用户作为切入点就可以，我们需要爬取用户的关注列表，从关注列表不断的叠加下去。随便打开一个用户的个人中心绿色圆圈里面的都是我们想要采集到的信息。这个用户关注0人？那么你还需要继续找一个入口，这个用户一定要关注了别人。选择关注列表，是为了让数据有价值，因为关注者里面可能大量的小号或者不活跃的账号，价值不大。我选了这样一个入口页面，它关注了3个人，你也可以选择多一些的，这个没有太大影响！https://juejin.im/user/5
系统 2019-09-27 17:55:41 2494
ref@https://blog.csdn.net/handsomekang/article/details/9615239cls参数和self参数cls当前个类self当前这个类的实例@staticmethod@classmethod一般来说，要使用某个类的方法，需要先实例化一个对象再调用方法。而使用@staticmethod或@classmethod，就可以不需要实例化，直接类名.方法名()来调用。这有利于组织代码，把某些应该属于某个类的函数给放到那个
系统 2019-09-27 17:53:51 2494
参考文章：【Tensorflow2.0】Tensorflow2.0的安装教程tensorflow2.0安装以及教程最全Tensorflow2.0入门教程持续更新TensorFlow2.0教程-安装TensorFlow2.0以下是本电脑安装tensorflow2.0的过程。安装anaconda3.6或者其他版本创建一个环境，用来安装tensorflow2.0以及相关的pythonpackages.condacreate-ntensorflow2.0pytho
系统 2019-09-27 17:53:32 2494
苏宁的爬取和京东的爬取是一样的，方法类似这是爬取京东的例子：https://blog.csdn.net/Dream____Fly/article/details/99698222现在分析苏宁的首页，这个页面还算比较这个很容易获取，获取之后在前面拼接https就行了到这里就可以看代码操作了：importrequestsfrombs4importBeautifulSoupheaders={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT1
系统 2019-09-27 17:53:17 2494
单行注释：一般#后面跟一个空格#说明文字多行注释：（块注释）"""ddss"""关于代码规范Python官方提供有一系列PEP（PythonEnhancementProposals）文档其中第8篇文档专门针对Python的代码格式给出了建议，也就是俗称的PEP8文档地址：https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/谷歌有对应的中文文档：http://zh-google-styleguide.readthedocs.io
系统 2019-09-27 17:52:58 2494
本章包括：神经网络的核心组件对Keras的介绍设置深度学习工作站使用神经网络解决基本分类和回归问题一、神经网络的剖析训练神经网络围绕以下对象：图层，组合成网络（或模型）。层是数据处理模块，其将一个或多个张量作为输入并且输出一个或多个张量。存储在形状（样本，特征）的2D张量中的简单矢量数据通常由密集连接的层处理，也称为完全连接或密集层（Keras中的密集类）。存储在形状（样本，时间步长，特征）的3D张量中的序列数据通常由诸如LSTM层的循环层处理。存储在4D
系统 2019-09-27 17:48:36 2494
