爬虫的抓取方式有好几种，正则表达式，Lxml(xpath)与BeautifulSoup,我在网上查了一下资料，了解到三者之间的使用难度与性能三种爬虫方式的对比。抓取方式性能使用难度正则表达式快困难Lxml快简单BeautifulSoup慢简单这样一比较我我选择了Lxml(xpath)的方式了，虽然有三种方式，但肯定是要选择最好的方式来爬虫，这个道理大家都懂，另外有兴趣的朋友也可以去了解另外两种爬虫方式！好了现在来讲讲xpath由于Xpath属于lxml模块
Python爬虫：现学现用xpath爬取豆瓣音乐
python实现的jpg格式图片修复代码
最近为客户修复损坏的jpg写的，效果还可以，但不保证适用任何情况。如果你有损坏照片，不妨试一试，如果可以使用给我留个言哦。复制代码代码如下:#-*-coding:utf8-*-#!/usr/bin/envpython__author__='fengxing'__date__='2012-1-1820:13'importsysdefjpgfix(name):sig='\xFF\xD8\xFF\xDB'withopen(name,"r")asfd:fd.see
python元组，字典，集合
元组类型元组可以存储任意数据类型，与列表不同的是就是不能改变，列表拥有的方法元组大部分都拥有元组是什么：元组可以装任意数据类型，是一个特殊的列表，也是有序的数据类型元组用()来装数据类型，也是用，来分割元组创建：元组访问：和列表一样，都是通过下标来访问的，通过切片来截取一段数据也可以使用for循环来遍历元组列表与字符串都可以用for循环遍历元组的操作：列表字符串都有的操作len()：计算元组的个数+来连接会建立新的元组*就是复制几个一样的值放在元组里会建立
Python实现计算最小编辑距离
最小编辑距离或莱文斯坦距离（Levenshtein），指由字符串A转化为字符串B的最小编辑次数。允许的编辑操作有：删除，插入，替换。具体内容可参见：维基百科―莱文斯坦距离。一般代码实现的方式都是通过动态规划算法，找出从A转化为B的每一步的最小步骤。从Google图片借来的图，Python代码实现,（其中要注意矩阵的下标从1开始，而字符串的下标从0开始）：defnormal_leven(str1,str2):len_str1=len(str1)+1len_s
meta标签
meta是html语言head区的一个辅助性标签。下面这段的html代码：也许你认为这些代码可有可无。其实如果你能够用好meta标签，会给你带来意想不到的效果，例如加入关键字会自动被大型搜索网站自动搜集；可以设定页面格式及刷新等等。meta标签的组成meta标签共有两个属性，它们分别是http-equi
C3P0连接池详细配置与实现
C3P0连接池详细配置与实现330