本文实例讲述了Python访问MySQL封装的常用类。分享给大家供大家参考。具体如下：python访问mysql比较简单,下面整理的就是一个很简单的Python访问MySQL数据库类。自己平时也就用到两个mysql函数：查询和更新，下面是自己常用的函数的封装，大家拷贝过去直接可以使用。文件名：DBUtil.py复制代码代码如下:#-*-encoding:utf8-*-'''@author:crazyant.net@version:2013-10-22封装的
系统 2019-09-27 17:54:30 2033
我们有时候会需要在网上查找并下载图片，当数量比较少的时候，点击右键保存，很轻松就可以实现图片的下载，但是有些图片进行了特殊设置，点击右键没有显示保存选项，或者需要下载很多图片，这样的情况，写一段Python爬虫代码就可以轻松解决!一、页面抓取#coding=utf-8importurllibdefgetHtml(url):page=urllib.urlopen(url)html=page.read()returnhtmlhtml=getHtml("http
系统 2019-09-27 17:54:24 2033
问题在做web端ui层自动化的时候会碰到文件上传的操作，经常有朋友问到，这里总结一下解决方案第一种：type=file的上传文件，类似如下的使用类似这样的代码就可以完成：driver.find_element('name','file').send_keys('./小强测试品牌.png')第二种：就是第一种除外的，实现起来较为麻烦，这里用到了autoit，大致步骤如下：1、下载并安装autoit，之后在开始菜单可以看到如下AutoItWindowsInfo
系统 2019-09-27 17:53:55 2033
依赖包：pipinstallparamiko源码demo:fromtimeimport*importparamiko#定义一个类，表示一台远端linux主机classLinux(object):#通过IP,用户名，密码，超时时间初始化一个远程Linux主机def__init__(self,ip,username,password,timeout=30):self.ip=ipself.username=usernameself.password=passwo
系统 2019-09-27 17:53:55 2033
表数据超过百万级别时使用pandas读取数据速度过慢，如果仍然想用pandas读取，可以通过多进程提高效率。同时可以将常用数据保存为pkl文件，以便后续使用。@主要代码实现#按照表中的某字段将表划分为比较均匀的多个子集#本例中需要读取的表中包含了城市字段，#且涉及的城市包含了全国大部分城市，数据分布较为均匀，因此制作了一张省份城市配置表，将数据划分#读取省份-城市配置表，获取城市列表defget_division_list(db_connect,divis
系统 2019-09-27 17:53:46 2033
1.python2/3区别整除python2:print'3/2=',3/2print'3//2=',3//2print'3/2.0=',3/2.0print'3//2.0=',3//2.0结果：3/2=13//2=13/2.0=1.53//2.0=1.0python3:print('3/2=',3/2)print('3//2=',3//2)print('3/2.0=',3/2.0)print('3//2.0=',3//2.0)3/2=1.53//2=13
系统 2019-09-27 17:53:32 2033
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系统 2019-09-27 17:52:43 2033
python默认环境一般是ascii编码方式，因此Python自然调用ascii编码解码程序去处理字符流，当字符流不属于ascii范围内，就会抛出异常（ordinalnotinrange(128)）。参考可通过如下方式查看默认环境编码方式：importsysprintsys.getdefaultencoding()问题解决有两种方式：1、修改默认环境编码方式为utf-8importsysreload(sys)#不加这个会报”找不到setdefaultenc
系统 2019-09-27 17:52:42 2033
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介绍argparse的文章中，我们全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌，想要打造一个属于自己的命令行工具。本文将以我们日常工作中最常见的git命令为例，讲解如何使用argparse库来实现一个真正可用的命令行程序。本系列文章默认
系统 2019-09-27 17:52:35 2033
本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法。分享给大家供大家参考，具体如下：一介绍pandas（PythonDataAnalysisLibrary）是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。pandas主要提供了3种数据结构：1）Series，带标签的一维数组。2）DataFrame，带标签且大小可变的二维表格结构。
系统 2019-09-27 17:52:24 2033
