前言在编程语言中，Python长期稳居前五，不仅已经成为数据分析、人工智能领域必不可少的工具，还被越来越多地公司用于网站搭建。Python方向岗位的薪水在水涨船高，成为目前最有潜力的编程语言之一。Python是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言，学会之后无论是想进入数据分析、人工智能、网站开发这些领域，还是希望掌握第一门编程语言，都可以用Python来开启无限未来的无限可能！如果你只能选读一门编程语言，那么除了Python，还是Python。另外：
系统 2019-09-27 17:52:47 2410
延时摄影（英语：Time-lapsephotography）是以一种较低的帧率拍下图像或者视频，然后用正常或者较快的速率播放画面的摄影技术。在一段延时摄影视频中，物体或者景物缓慢变化的过程被压缩到一个较短的时间内，呈现出平时用肉眼无法察觉的奇异精彩的景象。延时摄影可以认为是和高速摄影相反的一个过程。延时摄影通常应用在拍摄城市风光、自然风景、天文现象、生物演变等等题材上。”种草最近买东西得了个小赠品，是一种可以快速生长的小草，拿回来就种在了办公桌上。今天发芽
系统 2019-09-27 17:51:15 2410
最近工作上有个需求，当爬虫程序遇到异常的时候，需要通知相应的人员进行修复。如果是国外可能是通过邮件的方式来通知，但国内除了万年不变的qq邮箱，大部分人都不会去再申请其他的账号，qq邮箱也是闲的蛋疼的时候才会瞄一眼。你还记得上次看邮箱的内容是什么时候吗？所以在国内最好的通知方式是通过手机短信，今天就教大家利用python10行代码实现短信发送。Twilio短信代理服务已经有非常多成熟的方案，比如国内的阿里云。这次我介绍的是国外的一个代理商「Twilio」，使
系统 2019-09-27 17:50:28 2410
Python非常易学，强大的编程语言。Python包括高效高级的数据结构，提供简单且高效的面向对象编程。Python的学习过程少不了IDE或者代码编辑器，或者集成的开发编辑器（IDE）。这些Python开发工具帮助开发者加快使用Python开发的速度，提高效率。高效的代码编辑器或者IDE应该会提供插件，工具等能帮助开发者高效开发的特性。这篇文章收集了一些对开发者非常有帮助的，最好的10款PythonIDEs。如果你有其他更好的推荐，请在评论和大家分享一下：
系统 2019-09-27 17:49:59 2410
今天，在家试试django的model的设置，如何设置的联合主键，我经过查资料和实践，把结果记录如下：例如：classuser(Model):id=AutoField(primary_key=True)name=CharField(max_length=30)age=IntegerField()classrole(Model):id=AutoField(primary_key=True)name=CharField(max_length=10)这是两个mo
系统 2019-09-27 17:49:48 2410
很多大佬在介绍代码案例的时候，用到的MNIST数据集都是在代码中直接下载使用，这样做存在好处，但是，同样存在弊端。好处：不需要附上数据集坏处：有时候网络不好的时候，或者远程服务关闭了，导致数据无法下载。下面介绍如何本地导入下载好的MNIST数据集：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonMay2715:07:232019@author:AugustMe"""importnumpyasnpimportosimportgzip#定义
系统 2019-09-27 17:49:21 2410
描述给定一个序列（至少含有1个数），从该序列中寻找一个连续的子序列，使得子序列的和最大。例如，给定序列[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]，连续子序列[4,-1,2,1]的和最大，为6。我v1.0classSolution:defmaxSubArray(self,nums):""":typenums:List[int]:rtype:int"""l=len(nums)i=0result=nums[0]whilei
系统 2019-09-27 17:48:07 2410
Pythonapply函数1、介绍apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下：DataFrame.apply(func,axis=0,broadcast=False,raw=False,reduce=None,args=(),**kwds)该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针。这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis=1，就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自
系统 2019-09-27 17:47:17 2410
如下所示：aDict={'key1':'value1','key2':'value2','key3':'value3'}print'-----------dict-------------'fordinaDict:print"%s:%s"%(d,aDict[d])print'-----------item-------------'for(k,v)inaDict.items():print'%s:%s'%(k,v)#效率最高print'----------
系统 2019-09-27 17:38:15 2410
每当我进行内网渗透面对大量主机和服务时，我总是习惯使用自动化的方式从nmap扫描结果中提取信息。这样有利于自动化检测不同类型的服务，例如对web服务进行路径爆破，测试SSL/TLS服务使用的密钥或协议，以及其他有针对性的测试。我在渗透测试中也会经常使用到IPthon或*nixshell，而这些又都能够通过Python来访问，无论是直接在脚本中使用、在REPL环境下使用，还是将代码写入到磁盘上然后通过shell命令访问都是非常好用的。为了完成这些，libnm
系统 2019-09-27 17:38:10 2410
