我最近没有摸鱼，一直都在工作。只不过目前需要爬一点数据python做的，之后看机会分享一下。忙着忙着老大说要生成海报，有个活动要给每个用户来个分享图。想法PS批处理？脚本？能甩出去的活都甩出去，机智如我啊python处理图像（PIL）。这么坑的想法，当然不是我想的了。虽然我实现了写个页面调用之前生成长截图的服务。之前有个为了方便分享微信，做了生成长截图的服务。写个新的页面用一下即可。我堂堂前端er，怎么能一直用别的工具呢？我的锤子呢？ps处理这个方案，经过
系统 2019-09-27 17:48:59 2025
下面看下python2.x和python3.x的区别1.大环境不同python2.x：源码重复，不规范python3.x：整合源码，更清晰优美简单2.默认编码不同python2.x：默认编码ASCII编码python3.x：默认编码UTF-83.python3.x没有长整型python2.x：有长整型longpython3.x：long整数类型被废弃，统一为int4.打印方式不同python2.x：print语句，print空格+打印内容python3.x
系统 2019-09-27 17:48:49 2025
python爬虫1《1》什么是爬虫网络爬虫？网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）,是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。《2》爬虫的基本原理：我们把互联网比喻为一张大网，网络爬虫我们想象为网上的蜘蛛，网页与网页之间的连接我们理解为节点，爬虫就相当于是访问网页，获取网页的信息，又通过节点可以爬取另一个网站，然后不停的通过一个个节点即访问一个个网页，这样网站的数据就可以被我们获取下来了。《3》爬虫的分类：网络爬虫可分为通用爬虫和聚焦爬虫
系统 2019-09-27 17:48:45 2025
numpy.ptp()是计算最大值与最小值差的函数，用法如下：importnumpyasnpa=np.array([np.random.randint(0,20,5),np.random.randint(0,20,5)])print('原始数据\n'a)print('对所有数据计算\n',a.ptp())print('axis=0,按行方向计算，即每列\n',a.ptp(axis=0))#按行方向计算，即每列print('axis=1,按列方向计算，即每行
系统 2019-09-27 17:48:43 2025
Python标准库中functools库中有很多对方法很有有操作的封装，partialObjects就是其中之一，他是对方法参数默认值的修改。下面就看下简单的应用测试。复制代码代码如下:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#python2.7x#partial.py#authror:orangleliu'''functools中Partial可以用来改变一个方法默认参数1改变原有默认值参数的默认值2给原来没有默认值
系统 2019-09-27 17:48:32 2025
看过这篇《2000字谏言，给那些想学Python的人，建议收藏后细看！》的读者应该都对一个命令有点印象吧？没错，就是linux中经常会用到的ls命令。文章中我就提到如何提升自己的python能力呢？直接找项目写，但是作为零基础/小白/入门的你来说做一个博客还要学web框架、html、css、js，又成为了阻碍你写实际项目的阻碍。所以我就推荐了这个命令：ls。写一个ls非常简单，你只需要会一点linux的基础知识，知道ls能做什么就好了。那今天就给大家码了一
系统 2019-09-27 17:48:24 2025
查看python搜索包的路径的实现方法：python搜索包的路径存储在sys.path下查看方法：importsyssys.path临时添加python搜索包路径的方法：方法1：（先进入python）importsyssys.path.append(‘路径')（这种方式仅对当前python有效）方法2：exportPYTHONPATH=路径(这种方式对所有的python有效)永久写入sys.path的方法：方法1：在已有的sys.path搜索路径下添加.p
系统 2019-09-27 17:48:22 2025
类与类的关系依赖关系#依赖关系:将一个类的类名或者对象传给另一个类的方法中.classElephant:def__init__(self,name):self.name=namedefopen(self,r1):#print(ref1)print(f'{self.name}默念三声:芝麻开门')r1.open_door()defclose(self):print('大象默念三声:芝麻关门')classRefrigerator:def__init__(sel
系统 2019-09-27 17:48:13 2025
推荐系统中经常需要处理类似user_id,item_id,rating这样的数据，其实就是数学里面的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来解决这个问题，但scipy.sparse有很多问题不太合用：1、不能很好的同时支持data[i,...]、data[...,j]、data[i,j]快速切片；2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。要支持data[i,...]、data[...,j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了
系统 2019-09-27 17:48:09 2025
主要是依据质数符合6k+-1的规律，而取除数范围是2至根号nimportmathdeffind_primery(number):#判断1，2，3ifnumberin[2,3]:return1elifnumber==1:return0#能被2或3整除ifnumber%2==0ornumber%3==0:return0#合数#质数判别6k+-1elif(number+1)%6==0or(number-1)%6==0:passelse:return0#合数squ
系统 2019-09-27 17:46:13 2025
