Foundation:RapidPrototypingandBuildingFrameworkfromZURBelcometoFoundation!WelcometotheFoundationdocumentation.HereyoucanlearnwhatFoundationincludes,aswellashowtouseitonmobileandonthedesktopWeb.What'sinFoundation?Somuchgoodstuff,gi
系统 2019-08-12 01:32:22 2370
HTTP暴力破解、撞库，有一些惯用的技巧，比如：1.在扫号人人网时，我遇到单个账号错误两次，强制要求输入验证码，而对方并未实施IP策略。我采用维护10万（用户名，密码）队列的方式来绕过验证码。具体的做法是，当某个用户名、密码组合遇到需要验证码，就把该破解序列挂起，放到队列尾部等待下次测试，继续破解其他账号密码。这样就可以保证2/3的时间都在进行正常破解和扫号。2.在破解美团网某系统账号时，我遇到了单个IP访问有一定限制，请求频率不可过快。于是我挂了72个H
系统 2019-09-27 17:56:03 2369
Python的print()能够实现将需要的信息输出在控制台上，然而当程序较为复杂，需要将大量的信息记录下来的时候，print的打印就较为不方便，因此Python引入了logging模块来记录一些想要的信息。logging相对print来说更好控制输出在哪个地方，怎么输出及控制消息级别来过滤掉那些不需要的信息。1.logging的级别关系先用一个简单的例子来了解logging的输出以及各级logger=logging.getLogger()logger.s
系统 2019-09-27 17:52:42 2369
Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第6章使用Series和framePandas模块的初中时为了给Python添加Series和frame两个抽象的数据结构，它们其实是Python的竞争对手、最早的数据科学语言——R语言的核心。Pandas的frame本质是一个“智能”电子表格：具有标签、列（变量）、行（观测记录），以及大量内置操作的表。（Series是一个只有一列的frame）表的数据部分（单元格）以numpy数组的方式实现。
系统 2019-09-27 17:51:53 2369
因为很多时候要涉及到url的编码和解码工作，所以自己制作了一个类，废话不多说码上见！#coding:utf-8importurllib.parseclassUrlchuli():"""Url处理类，需要传入两个实参：Urlchuli('实参','编码类型')，默认utf-8url编码方法：url_bm()url解码方法：url_jm()"""def__init__(self,can,mazhi='utf-8'):self.can=canself.mazhi
系统 2019-09-27 17:50:45 2369
在利用numpy时，经常会用到随机数。这里将几种常用的容易混淆的用法进行总结。分别是：np.random.randint(low,high,size,dtype)numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)np.random.randnrandom_sample(size)numpy.random.random([size])numpy.random.ranf([size])numpy.random.sample([size])具体使用直接上
系统 2019-09-27 17:50:23 2369
Pythonlist在介绍Pythontuple时，我使用了类比的方法，将其比做一个袋子，您可以在袋子中存放不同的东西。Pythonlist与此非常类似，因此，它的功能与袋子的功能也非常类似。但有一点是不同的，即您可以使用方括号创建list，如清单1所示。清单1.在Python中创建一个list>>>l=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]>>>l[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]>>>type(l)>>>el=[]#Createanempt
系统 2019-09-27 17:49:47 2369
前言因近期进行时间序列分析时遇到了数据预处理中的缺失值处理问题，其中日期缺失和填充在网上没有找到较好较全资料，耗费了我一晚上工作时间，所以下面我对这次时间序列缺失值处理学习做了以下小结以供之后同行们参考指正。时间序列缺失值处理一、编程前准备收集时间序列数据，相信看这篇博客的各位已经完成了这步。需要安装pandas模块，并利用Python的Lib文件夹自带的datetime库（当时我因为在Pycharm环境中没看到datetime模块又去安装了DateTim
系统 2019-09-27 17:46:41 2369
Python自带的tarfile模块可以方便读取tar归档文件，牛b的是可以处理使用gzip和bz2压缩归档文件tar.gz和tar.bz2。与tarfile对应的是zipfile模块，zipfile是处理zip压缩的。请注意：os.system(cmd)可以使Python脚本执行命令，当然包括：tar-czf*.tar.gz*，tar-xzf*.tar.gz，unzip等，当我觉得这样尽管可以解决问题，但我觉得很业余。使用tarfile压缩复制代码代码如
系统 2019-09-27 17:38:47 2369
我们很少会一次性从数据库中取出所有的数据；通常都只针对一部分数据进行操作。在DjangoAPI中，我们可以使用``filter()``方法对数据进行过滤：>>>Publisher.objects.filter(name='Apress')[]filter()根据关键字参数来转换成WHERESQL语句。前面这个例子相当于这样：SELECTid,name,address,city,state_province,country,websiteFROMbooks_
系统 2019-09-27 17:37:48 2369
