1.知乎文章图片爬取器之二博客背景昨天写了知乎文章图片爬取器的一部分代码，针对知乎问题的答案json进行了数据抓取，博客中出现了部分写死的内容，今天把那部分信息调整完毕，并且将图片下载完善到代码中去。首先，需要获取任意知乎的问题，只需要你输入问题的ID，就可以获取相关的页面信息，比如最重要的合计有多少人回答问题。问题ID为如下标红数字编写代码，下面的代码用来检测用户输入的是否是正确的ID，并且通过拼接URL去获取该问题下面合计有多少答案。在学习过程中有什么
系统 2019-09-27 17:55:50 2384
前言关于时间的处理，Python中自带的处理时间的模块就有time、datetime、calendar，另外还有扩展的第三方库，如dateutil等等。通过这些途径可以随心所欲地用Python去处理时间。当我们用NumPy库做数据分析时，如何转换时间呢？在NumPy1.7版本开始，它的核心数组（ndarray）对象支持datetime相关功能，由于'datetime'这个数据类型名称已经在Python自带的datetime模块中使用了，NumPy中时间数据
系统 2019-09-27 17:53:05 2384
项目地址：https://github.com/jrainlau/wallpaper-downloader前言好久没有写文章了，因为最近都在适应新的岗位，以及利用闲暇时间学习python。这篇文章是最近的一个python学习阶段性总结，开发了一个爬虫批量下载某壁纸网站的高清壁纸。注意：本文所属项目仅用于python学习，严禁作为其他用途使用！初始化项目项目使用了virtualenv来创建一个虚拟环境，避免污染全局。使用pip3直接下载即可：pip3inst
系统 2019-09-27 17:52:28 2384
Python中输入多行字符串：方法一：使用三引号>>>str1='''Leventselève,ilfauttenterdevivre.起风了，唯有努力生存。（纵有疾风起，人生不言弃。）'''>>>str1'Leventselève,ilfauttenterdevivre.\n起风了，唯有努力生存。\n（纵有疾风起，人生不言弃。）'>>>print(str1)Leventselève,ilfauttenterdevivre.起风了，唯有努力生存。（纵有疾风
系统 2019-09-27 17:51:17 2384
最近在项目中遇到把字典类型的数据保存文件，在另一个模块又把文件中的内容转换为字典的需求，在这里记录一下。字典保存成文件importpickledata=dict(key="aaa",val=22)withopen("data.txt","wb")asf:pickle.dump(data,f)文件读取为字典importpickledata={}withopen("data.txt","rb")asf:data=pickle.load(f)print(data
系统 2019-09-27 17:51:02 2384
前言:json是一种通用的数据类型，任何语言都认识，长得像字典，形式也是k-v{}，其实json是字符串。字符串不能用key、value来取值，要先转成字典才可以格式如下：{"error_code":0,#要使用双引号，如果是单引号则运行时会报错，可以上网做在线json格式校验"stu_info":[{"id":0,"name":"a","sex":"男","age":22,"grade":"天蝎座","gold":100},{"id":1,"name":
系统 2019-09-27 17:50:53 2384
学习Python的童鞋，对numpy都不陌生，小白最近学习了一些Numpy的方法，发现Numpy真的很强大。Numpy:本质的数字化的python，当然也可以存放string类型的数据。如何创建array?可以用tuple也可用list.其中，dtype用来指定数据类型，int32指，存放int类型最高32位，不过也可以去掉32，直接写int。数据类型float都可以定义数据的长度，也可以不定义。第一种用tupletuple=(1,2,3,4)a=np.a
系统 2019-09-27 17:50:11 2384
正则表达式是定义搜索模式的字符序列。通常这种模式被字符串搜索算法用于字符串上的“查找”或“查找和替换”操作，或者用于输入验证。1.正则表达式的语法.表示任何单个字符[]字符集，对单个字符给出取值范围[^]非字符集，对单个字符给出排除范围*前一个字符0次或者无限次扩展+前一个字符1次或无限次扩展?前一个字符0次或1次扩展|左右表达式任意一个{m}扩展前一个字符m次{m,n}扩展前一个字符m至n次^匹配字符串开头$匹配字符串结尾()分组标记，内部只能使用|操作
系统 2019-09-27 17:49:57 2384
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。本书特色用最火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！书中介绍的主要问题如下。探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题使用预测建模并将其应用到实际
系统 2019-09-27 17:47:46 2384
一、线程常用属性1.threading.currentThread:返回当前线程变量2.threading.enumerate:返回一个包含正在运行的线程的list，正在运行的线程指的是线程启动后，结束前的状态3.threading.activeCount：返回正在运行的线程数量，效果跟len(threading.enumer)一样4.thr.setName:给线程设置名字5.thr.getName:得到线程的名字。举例：mport_threadasthr
系统 2019-09-27 17:45:57 2384
