为了加快网站的加载速度，我们通常要多js和css进行压缩处理。这些js和css的压缩工作如果都手动处理，费时费力。DjangoCompressor可以实现js/css的自动压缩。DjangoCompressor在易用性方面做的非常好，按照文档做简单的设置后就可以正常工作。强烈建议大家去将文档完整的看一遍（文档很短）。使用的时候，只需要将css/js放到compress标签中DjangoCompressor即可自动进行处理。在debug模式时，DjangoC
系统 2019-09-27 17:46:13 2203
前言爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息，并将爬取的数据已csv各式存入文件，然后对csv文件相关字段的数据进行清洗，并对数据可视化展示，包括柱状图展示、直方图展示、词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析，其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等。。。。。一、爬取和分析相关依赖包Python版本：Python3.6requests:下载网页math:向上取整time:暂停进程pandas：数据分析并保存为csv文件mat
系统 2019-09-27 17:46:03 2203
Python中将数字格式化时，有些时候需要将数字格式化，为了显示美观，需要补零。今天在写代码时，看见别人的奇怪写法，觉得有必要在这里把Python更好的写法重写一下。看到的别人的代码foriinrange(99):num_str=str(i)iflen(num_str)>1:num_str='0'+str(i)print(num_str)看到这段代码，我的三观被刷新了。如果补零比较多，确实代码的行数可观。常见和不常见的格式化补零方法foriinrange(
系统 2019-09-27 17:45:59 2203
本文定位：已将CPU历史数据存盘，等待可视化进行分析，可暂时没有思路。前面一篇文章（//www.jb51.net/article/61956.htm）提到过在linux下如何用python将top命令的结果进行存盘，本文是它的后续。python中我们可以用matplotlib很方便的将数据可视化，比如下面的代码：复制代码代码如下:importmatplotlib.pyplotaspltlist1=[1,2,3]list2=[4,5,9]plt.plot(l
系统 2019-09-27 17:45:54 2203
在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，比如定义一个dict1={“name”:“zhangsan”,“age”:20}，我们对name属性进行修改，改"wangwu"，但是一旦程序结束，变量所占用的内存就会被操作系统全部回收，如果没有把修改后的name存储到磁盘上，下次重新运行程序，属性name又会被初始化为"zhangsan"。这时候就会使用到序列化与反序列化，将序列化后的内容写入磁盘，这里会讲到pickle模块与json模块去实现序列化与反序列化
系统 2019-09-27 17:45:52 2203
SQLite是一个小型的关系型数据库，它最大的特点在于不需要单独的服务、零配置。我们在之前讲过的两个数据库，不管是MySQL还是MongoDB，都需要我们安装。安装之后，然后运行起来，其实这就相当于已经有一个相应的服务在跑着。SQLite与前面所说的两个数据库不同。首先Python已经将相应的驱动模块作为了标准库的一部分，只要是你安装了Python，就可以使用；再者它可以类似于操作文件那样来操作SQLite数据库文件。还有一点，SQLite源代码不受版权限
系统 2019-09-27 17:45:49 2203
有如下的代码：classp1:def__init__(self,a,b):print("initinp1")self.a1=aself.b1=bself.f1()deff1(self):print("f1inp1")classc1(p1):def__init__(self,a,b,c=2):print("initinc1")p1.__init__(self,a,b)self.c1=cself.f1()deff1(self):print("f1inp2")c
系统 2019-09-27 17:38:39 2203
Python连接MySQL，进行数据库表变更和查询：pythonmysqlinsertdeletequery：#!/usr/bin/pythonimportMySQLdbdefdoInsert(cursor,db):#insert#PrepareSQLquerytoINSERTarecordintothedatabase.sql="UPDATEEMPLOYEESETAGE=AGE+1WHERESEX='%c'"%('M')try:cursor.execut
系统 2019-09-27 17:38:21 2203
1.普通的参数传递>>>defadd(a,b):returna+b>>>printadd(1,2)3>>>printadd('abc','123')abc1232.参数个数可选,参数有默认值的传递>>>defmyjoin(string,sep='_'):returnsep.join(string)>>>myjoin('Test')'T_e_s_t'>>>myjoin('Test',';')'T;e;s;t'?>>>defmyrange(start=0,st
系统 2019-09-27 17:38:15 2203
一直想做个能帮我过滤出优质文章和博客的平台给它取了个名叫Moven。。把实现它的过程分成了三个阶段：1.Downloader:对于指定的url的下载并把获得的内容传递给Analyser－－这是最简单的开始2.Analyser:对于接受到的内容，用RegularExpression或是XPath或是BeautifulSoup/lxml进行过滤和简化－－这部分也不是太难3.SmartCrawler：去抓取优质文章的链接－－这部分是最难的：Crawler的话可以
系统 2019-09-27 17:38:09 2203
