最近越发感觉到限制我对Python运用、以及读懂别人代码的地方，大多是在于对数据的处理能力。其实编程本质上就是数据处理，怎么把文本数据、图像数据，通过python读入、切分等，变成一个N维矩阵，然后再带入别人的模型，bingo~跑出来一个结果。结果当然也是一个矩阵或向量的形式。所以说，之所以对很多模型、代码束手无策，其实还是没有掌握好数据处理的“屠龙宝刀”，无法对海量数据进行“庖丁解牛”般的处理。因此，我想以一个别人代码中的一段为例，仔细琢磨文本数据处理的
系统 2019-09-27 17:49:36 2125
现在拥有了正则表达式这把神兵利器，我们就可以进行对爬取到的全部网页源代码进行筛选了。下面我们一起尝试一下爬取内涵段子网站：http://www.neihan8.com/article/list_5_1.html打开之后，不难看出里面一个一个非常有内涵的段子，当你进行翻页的时候，注意url地址的变化：第一页url:http://www.neihan8.com/article/list_5_1.html第二页url:http://www.neihan8.com
系统 2019-09-27 17:48:39 2125
前几天，我估摸着做一个能生成QRCode小程序，并能用wxPython在屏幕上显示出来。当然，我想用纯Python实现，观望了一会后，我找到了三个候选：github上的python-qrcodesourceforge上的pyqrcodeGoolgecode上的pyqrnative我尝试了python-qrcode以及pyqrnative，因为它们能够运行在Windows/Mac/Linux。也不需要依赖额外的其他库除了Python图像库。pyqrcode项
系统 2019-09-27 17:47:37 2125
幸运的是,这一问题还是很容易解决的,我们只需要使用__builtins__:from__builtins__importintaspy_int这样一来我们又可以重新使用python的int了,但在此时叫做py_int.一个function或变量的被覆盖最常见的原因是在引用时使用了"*":fromsomethingimport*当这样使用import时,我们无法明确的指导究竟引入了哪些变量或function,也无法知道这些变量或function是否会覆盖原来
系统 2019-09-27 17:47:24 2125
很多开发人员在刚开始学Python时，都考虑过像c++那样来实现singleton模式，但后来会发现c++是c++，Python是Python，不能简单的进行模仿。Python中常见的方法是借助global变量，或者class变量来实现单件。本文就介绍以decorator来实现singleton模式的方法。示例代码如下：##-----------------------codebegin-----------------------#-*-coding:u
系统 2019-09-27 17:47:23 2125
原文链接：https://edu.csdn.net/bundled/detail/49?utm_source=wx0到底该怎么样，才能扑灭Python的火？自从连续半年拿下TOP1编程语言后，无论是薪资还是招聘需求，都越来越多了！同时，作为CSDN的编程小姐姐，我发现只要我推送Python相关的文章，大家就纷纷提问：小姐姐，我该不该学Python？如何学Python？鉴于大家都有这方面的困惑，今天就给大家推荐一本巨有影响力的Python实战书，上线时间仅2
系统 2019-09-27 17:47:18 2125
@[TOC](Python3多维列表排序–itemgetter()的使用)fromoperatorimportitemgettergameresult=[["Bob",95.00],'A'],["ALan",86.0,'C'],['Mandy',82.5,'A'],['Rob',86,'E']]res=sorted(gameresult,key=itemgetter(2,1))#先以等级排序，如果等级相同再按照分数排序，顺序是从小到大#结果是[['Mand
系统 2019-09-27 17:47:04 2125
一、python判断文件和文件夹是否存在、创建文件夹复制代码代码如下:>>>importos>>>os.path.exists('d:/assist')True>>>os.path.exists('d:/assist/getTeacherList.py')True>>>os.path.isfile('d:/assist')False>>>os.path.isfile('d:/assist/getTeacherList.py')True>>>os.maked
系统 2019-09-27 17:47:00 2125
一、AdaBoost算法原理上一偏博客总结过，集成学习基于弱学习器之间是否依赖分为Boosting和Bagging两类,Adaboost就是Boosting中的典型代表。其核心思想是针对同一个训练集训练不同的学习器，然后将这些弱学习器集合起来，构造一个更强的最终学习算法AdaBoost是英文"AdaptiveBoosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：基于每一个分类器的误差率，来更新所有样本的权重，前一个分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正
系统 2019-09-27 17:46:50 2125
defget_standard_str(s):lis=list(s)lis.sort()s="".join(lis)returnsstop_word=""dict1={}forlineiniter(input,stop_word):standard_str=get_standard_str(line)ifstandard_strindict1:dict1[standard_str].append(line)else:dict1[standard_str]=
系统 2019-09-27 17:46:11 2125
