PythonsocketC/S结构的聊天室应用服务端：#!/usr/bin/envpython#coding:utf8importsocket,selectdefbroadcast_data(sock,message):forsocketinconn_list:ifsocket!=server_socketandsocket!=sock:try:socket.send(message)except:socket.close()conn_list.remov
系统 2019-09-27 17:53:37 1932
ppt要想完美的转pdf，图片，还是需要在windows下面来操作。1，安装python3.5.1下载地址Windowsx86-64executableinstaller，windows下64位安装程序安装界面，选中加入环境变量。这样就不用手动去加环境变量了。2，安装pip下载地址pip-10.0.1.tar.gz，解压后，在解压的根目录下执行以下命令。pythonsetup.pyinstall3，安装python包pipinstallPyWin32Pil
系统 2019-09-27 17:53:16 1932
Python介绍Python是GuidovanRossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言，1991年发布第一版。Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Python是一种解释型语言：这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python是交
系统 2019-09-27 17:53:10 1932
下载地址：百度网盘课程目录│├─Python数据分析海量数据营销day1│10CSDN数据一步提取.mp4│11数据提取.mp4│12wxpython提取工具界面设计.mp4│14QT作业简介.mp4│15作业.wmv│1目标生成密码字典.mp4│2排列与组合的计算.mp4│3密码字典生成.mp4│4密码生成器.mp4│5密码提取.mp4│6密码排序.mp4│7密码统计次数逻辑.mp4│8密码次数统计.mp4│9密码提取成功.mp4│dataCompany
系统 2019-09-27 17:53:01 1932
需要准备的环境:一个B站账号,需要先登录,否则不能查看历史弹幕记录联网的电脑和顺手的浏览器,我用的ChromePython3环境以及request模块,安装使用命令,换源比较快:pip3installrequest-ihttp://pypi.douban.com/simple爬取步骤:登录后打开需要爬取的视频页面,打开开发者工具台,Chrome可以使用F12快捷键,选择network监听请求点击查看历史弹幕,获取请求其中rolldate后面的数字表示该视频
系统 2019-09-27 17:52:52 1932
最近编写的自动化脚本，数据部分使用到了从配置文件中取，即自定义config.ini，但是在读取配置文件的时候却报错了'gbk'codeccan'tdecodebyte0xb0inposition30。错误信息的意思是gbk'编解码无法解码字节0xb0。开始我以为是配置文件中出现了中文字符，可检查后发现并没有。在网上查了相关资料后，无果。于是请教了其他同事，经过十几分钟的检查和验证，原来我在创建congfi.ini文件时，默认保存的编码类型是UTF-8。于是
系统 2019-09-27 17:52:28 1932
摘要数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上，包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)码字不易，喜欢请点赞！！！1.merge函数的参数一览表2.创建两个DataFrame3.pd.merge()方法设置连接字段。默认参数how是inner内连接，并且会按照相同的
系统 2019-09-27 17:51:27 1932
defQuickSort(myList,start,end):ifstart
系统 2019-09-27 17:50:34 1932
本文实例讲述了Python使用matplotlib实现交换式图形显示功能。分享给大家供大家参考，具体如下：一代码fromrandomimportchoiceimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.widgetsimportRadioButtons,Buttont=np.arange(0.0,2.0,0.01)s0=np.sin(2*np.pi*t)s1=np.sin(4*np.pi
系统 2019-09-27 17:50:22 1932
前言使用requests进行爬取、BeautifulSoup进行数据提取。主要分成两步：第一步是解析图书列表页，并解析出里面的图书详情页链接。第二步是解析图书详情页，提取出感兴趣的内容，本例中根据不同的数据情况，采用了不同的提取方法，总的感觉就是BeautifulSoup用起来很方便以下是几个典型HTML内容提取的Python代码片段1、提取详情页链接列表页中的详情页链接片段深度学习入门：基于Python的理论与实现提取详情页链接的Python代码#bs是
系统 2019-09-27 17:49:25 1932
