自己是个PS小白，没办法只能通过技术来证明自己。话不多说，直接上代码fromremovebgimportRemoveBgimportrequestsimportosif__name__=='__main__':path='%s\picture'%os.getcwd()ispath=os.path.exists(path)ifnotispath:os.mkdir(path)response=requests.post('https://api.remove.
系统 2019-09-27 17:51:25 1910
今天来介绍一下Python解释器包含的一系列的内置函数，下面表格按字母顺序列出了内置函数：下面就一一介绍一下内置函数的用法：1、abs()返回一个数值的绝对值，可以是整数或浮点数等。print(abs(-18))print(abs(0.15))result:180.152、all(iterable)如果iterable的所有元素不为0、''、False或者iterable为空，all(iterable)返回True，否则返回False。print(all(
系统 2019-09-27 17:50:56 1910
今天主要是来说一下怎么可视化来监控你的爬虫的状态。相信大家在跑爬虫的过程中，也会好奇自己养的爬虫一分钟可以爬多少页面，多大的数据量，当然查询的方式多种多样。今天我来讲一种可视化的方法。关于爬虫数据在mongodb里的版本我写了一个可以热更新配置的版本，即添加了新的爬虫配置以后，不用重启程序，即可获取刚刚添加的爬虫的状态数据。1.成品图这个是监控服务器网速的最后成果，显示的是下载与上传的网速，单位为M。爬虫的原理都是一样的，只不过将数据存到InfluxDB的
系统 2019-09-27 17:50:52 1910
方法一、input标签上传如果是input标签，可以直接输入路径，那么可以直接调用send_keys输入路径，这里不做过多赘述，前文有相关操作方法。方法二、非input标签上传这种上传方式需要借助第三方工具，主要有以下三种情况：1.AutoIt去调用它生成的au3或者exe格式的文件2.SendKeys第三方库（目前只支持到2.7版本）网址：https://pypi.python.org/pypi/SendKeys/3.Python的pywin32库，通过
系统 2019-09-27 17:50:49 1910
无论哪种编程语言，时间肯定都是非常重要的部分，今天来看一下python如何来处理时间和python定时任务，注意咯：本篇所讲是python3版本的实现，在python2版本中的实现略有不同，有时间会再写一篇以便大家区分。1.计算明天和昨天的日期#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#获取今天、昨天和明天的日期#引入datetime模块importdatetime#计算今天的时间today=datetime.date.today(
系统 2019-09-27 17:50:43 1910
python文件的基本操作菜中菜文件操作open():打开file：文件的位置（路径）mode：操作文件模式encoding:文件编码方式f:文件句柄f=open("1.txt",mode='r',encoding='utf-8')print(f.read())f.close1.文件操作模式：r，w，a（重要）rb，wb，ab（次要）r+，w+，a+1.1r/w/a1.r操作：f=open('1.txt','r')print(f.read(
系统 2019-09-27 17:50:35 1910
在做自动化测试时，遇到两种情况需要判断usb是否已连接上（注，本文仅针对用adb命令来control手机）一种是在开测时（前提是同时要测试多台),希望等待所有设备usb全部识别后同时进行测试。对于这一种，当然是可以另开一个窗口不断的输入adbdevices来检测，但不够AI。一种是在测试过程中有时usb会自动断开，这时如果不判断usb是否有重新连接的话，则测试还会往下执行，测试指定是失败的。第一种情况：其思路还是要利用adbdevices来不断的获取当前已
系统 2019-09-27 17:49:57 1910
直接使用Python来实现向量的相加#-*-coding:utf-8-*-#向量相加defpythonsum(n):a=range(n)b=range(n)c=[]foriinrange(len(a)):a[i]=i**2b[i]=i**3c.append(a[i]+b[i])returna,b,cprintpythonsum(4),type(pythonsum(4))forarginpythonsum(4):printarg从这里这个输出结果可以看得出来
系统 2019-09-27 17:47:36 1910
Python数据分析：数据特征分析文章目录1.定量数据分布分析极差、组距、频率分布表、频率分布直方图不同样式的直方图2.定性数据分布分析饼图、条形图时间序列图：概述及时间格式转换时间序列图：横坐标为时间的折线图、周期性分析时间序列图：绘制不同样式的折线图散点图：不同组别数据绘制在一幅图中1.定量数据分布分析极差、组距、频率分布表、频率分布直方图#定量数据的分布分析importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib
系统 2019-09-27 17:47:04 1910
一、AdaBoost算法原理上一偏博客总结过，集成学习基于弱学习器之间是否依赖分为Boosting和Bagging两类,Adaboost就是Boosting中的典型代表。其核心思想是针对同一个训练集训练不同的学习器，然后将这些弱学习器集合起来，构造一个更强的最终学习算法AdaBoost是英文"AdaptiveBoosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：基于每一个分类器的误差率，来更新所有样本的权重，前一个分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正
系统 2019-09-27 17:46:50 1910
