环境：编辑工具：浏览器：有问题可以联系qq：17763765371、实现需要，编辑bug主题时，可以上传图片富文本点击上传图片---》点击浏览----》选择图片------》打开，完成图片或文件上传2代码3、python脚本实现#coding:utf-8fromseleniumimportwebdriverfrompykeyboardimportPyKeyboardfrompymouseimportPyMousefrompages.login_pageim
系统 2019-09-27 17:52:48 2117
11.5jQuery引入方式：方式一：本地引入方式二：直接使用CDN文档就绪事件：DOM文档加载的步骤1.解析HTML结构。2.加载外部脚本和样式表文件。3.解析并执行脚本代码。4.DOM树构建完成。5.加载图片等外部文件。6.页面加载完毕11.51选择器id选择器：$("#i1")标签选择器：$("p")class选择器：$(".c1")所有元素选择器：$("*")交集选择器：$("div.c1")//找到类为c1的div标签并集选择器：$("#i1,
系统 2019-09-27 17:52:18 2117
随着脚本复杂程度增加，配置文件成了必不可少。之前一直使用json文件，当作配置文件。比较之下，configparser库更加适合。下述文件为一个简单的configparser库的配置文件config.ini[testdb]db_port=3306db_host=127.0.0.1db_user=rootdb_passwd=123456#remark[zhfx]target="zy-zhfx"targets=["zy-zhfx"]num=3上述方括号内的[]
系统 2019-09-27 17:52:13 2117
列表List讓Python的資料型態DataType更有彈性。列表中的值稱為元素element或列表項item。列表的定義如下:[item1,item2,item3,...]列表中元素的datatype可為任意項，甚至可以是嵌入Nested列表，例如:['Apple',85,['Big','Small'],4.0]列表可被視為一個集合Set。1.子集合相加>>>A=[1,2,3]>>>B=[4,5,6]>>>C=A+B>>>C[1,2,3,4,5,6]2.
系统 2019-09-27 17:51:42 2117
前言：与第一篇的面向对象内容不同的是，第一篇中的面向对象更多的是与类、对象结合起来的概念粗浅理解，就是在编程历史中诞生的一种思想方法。这篇的面向对象编程，更多落实到在语言设计实现中，是如何体现面向对象这一设计思想的。本篇内容围绕python基础教程这段：在面向对象编程中，术语对象大致意味着一系列数据（属性）以及一套访问和操作这些数据的方法。使用对象而非全局变量和函数的原因有多个，下面列出了使用对象的最重要的好处。多态：可对不同类型的对象执行相同的操作，而
系统 2019-09-27 17:51:39 2117
最近刚好有朋友遇到个global相关的问题，这里简单学习一下global关键字的用法。想要更好的了解global关键字，首先要熟悉python的全局变量与局部变量的概念。global关键字的作用是可以申明一个局部变量为全局变量，下面看一下实例一、变量作用域的说明这里简单提一下变量作用域的概念，有兴趣的小伙伴，可以查一下相关的博客1、局部变量defa():##菊部变量-，-local=1print(local)##全局无法使用，只有自己可用print(lob
系统 2019-09-27 17:51:01 2117
最近在处理语音检索相关的事。其中用到语音识别，调用的是讯飞与百度的api，前者使用js是实现，后者用python3实现（因为自己使用python）环境：python3.5centos7流程整个百度语音识别restapi使用分为三部分：1（申请操作）创建应用，获取应用的APIKey以及SecretKey。2（程序实现）通过已知的应用的APIKey以及SecretKey,发送post请求到https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/
系统 2019-09-27 17:50:48 2117
蟒蛇通过硒爬取数据是很多突破封锁的有效途径。但在使用硒中会遇到很多问题，本文就通过一问一答的形式来通熟易懂的普及如何通过硒执行JavaScript的程序，进而获取动态执行后的网页。蟒蛇爬虫编程：用硒执行JavaScript的出错了，该咋改？问题：小王开始学习Python的爬虫编程了，仿佛整个互联网的数据都快被他纳入囊中了。今天，他又试图完成一个高难度动作，他想让硒中抓取到以下HTML后，并自动执行JS脚本，模仿鼠标自动执行一个点击动作。但令他很失望的是，居
系统 2019-09-27 17:50:47 2117
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境CPU：3.5GHzIntelCorei7内存：32GBHDDR31600MHz硬盘：3TBFusionDrive数据
系统 2019-09-27 17:50:47 2117
习题1：读入文件pmi_days.csv，完成以下操作：1.统计质量等级对应的天数，例如：优：5天良：3天中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天。importpandasimportnumpyfile=open(r"pmi_days.csv")df=pandas.read_csv(file)date=df.groupby('质量等级')excellent=dict([xforxindate])['优']good=dict([x
系统 2019-09-27 17:50:40 2117
