经过各种找，下面这个安装地址中的版本是最全的下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame本机python版本然后在下载地址（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame）找到cp37版本（这里的37就是3.7的意思）第一次：下载了【pygame-1.9.6-cp37-cp37m-win_amd64.whl】。结果安装的时候报错：【ERR
系统 2019-09-27 17:54:16 2294
起因：有一天突然想看本小说，在小说网站上不能下载，广告太多，便。。。思路：–分析网站的结构–爬取目录（获得章节名和链接）–多线程加载章节网页–正则匹配内容–保存生成错误日志–链接单个章节txt合并为一个#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul218:23:492019@author:24709"""importurllibimporturllib.requestimportmultiprocessingfrombs4imp
系统 2019-09-27 17:53:50 2294
从本地文件夹中选取一张图片并在canvas上显示fromtkinterimport*fromtkinterimportfiledialogfromPILimportImage,ImageTkif__name__=="__main__":root=Tk()#settingupatkintercanvaswithscrollbarsframe=Frame(root,bd=2,relief=SUNKEN)frame.grid_rowconfigure(0,wei
系统 2019-09-27 17:52:27 2294
在linux下写几个测试程序，还要一行行的输入g++命令进行编译，当经常改测试代码的时候，那一次次的敲（或者一次次的上线箭头选）也感觉不爽，不如make来的快。用Makefile的好处就不用多说了，这里我写了个脚本，其功能是自动搜索当前目录（不包括子目录）下的“.c”文件生成Makefile文件。代码在这里，功能有限（适用于单个文件是一个独立的测试代码的情况），需要的朋友可以稍作修改以满足需求。复制代码代码如下:#!/usr/bin/python'''Fi
系统 2019-09-27 17:51:44 2294
常见的反爬机制及处理方式1、Headers反爬虫：Cookie、Referer、User-Agent解决方案:通过F12获取headers,传给requests.get()方法2、IP限制：网站根据IP地址访问频率进行反爬,短时间内进制IP访问解决方案:1、构造自己IP代理池,每次访问随机选择代理,经常更新代理池2、购买开放代理或私密代理IP3、降低爬取的速度3、User-Agent限制：类似于IP限制解决方案:构造自己的User-Agent池,每次访问随
系统 2019-09-27 17:51:32 2294
LogisticRegressionClassifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。使用数据类型：数值型和标称型数据。介绍逻辑回归之前，我们先看一问题，有个黑箱，里面有白球和黑球，如何判断它们的比例。我们从里面抓3个球，2个黑球，1个白球。这时候，有人就直接得出了黑球67%，白球占比33%。这个时候，其实这个人使用了最大
系统 2019-09-27 17:49:29 2294
手头有109张头部CT的断层扫描图片，我打算用这些图片尝试头部的三维重建。基础工作之一，就是要把这些图片数据读出来，组织成一个三维的数据结构（实际上是四维的，因为每个像素有RGBA四个通道）。这个数据结构，自然是numpy的ndarray对象，读取图像文件我习惯使用PIL。因此，需要导入两个模块：importnumpyasnpfromPILimportImage接下来，我用一行代码就把109张图片读到了一个109x256x256x4的numpy数组中，耗时
系统 2019-09-27 17:49:06 2294
LDAP(LightDirectoryAccessPortocol)是轻量目录访问协议，基于X.500标准，支持TCP/IP。LDAP目录以树状的层次结构来存储数据。每个目录记录都有标识名（DistinguishedName，简称DN），用来读取单个记录，一般是这样的：cn=username,ou=people,dc=test,dc=com几个关键字的含义如下：basedn：LDAP目录树的最顶部，也就是树的根，是上面的dc=test,dc=com部分，一
系统 2019-09-27 17:47:14 2294
BeautifulSoup库解析器解析器使用方法条件bs4的HTML解析器BeautifulSoup(mk,'html.parser')安装bs4库lxml的HTML解析器BeautifulSoup(mk,'xml')pipinstalllxmllxml的XML解析器BeautifulSoup(mk,'xml')pipinstalllxmlhtml5lib的解析器BeautifulSoup(mk,'htm5lib')pipinstallhtm151ibBe
系统 2019-09-27 17:46:54 2294
目录一、信息标记的三种形式XML格式数据JSON格式数据YAML格式数据二、信息标记形式的比较XMLJSONYAML三、信息提取的一般方法方法一：方法二：融合方法：四、基于bs4库的HTML内容查找方法扩展方法总结：一、信息标记的三种形式XML格式数据JSON格式数据YAML格式数据二、信息标记形式的比较XML最早的通用信息标记语言，可扩展性好，但繁琐。Internet上的信息交互与传递JSON信息有类型，适合程序处理(js)，较XML简洁移动应用云端和节
系统 2019-09-27 17:45:34 2294
