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系统 2019-09-27 17:53:01 2313
需要准备的环境:一个B站账号,需要先登录,否则不能查看历史弹幕记录联网的电脑和顺手的浏览器,我用的ChromePython3环境以及request模块,安装使用命令,换源比较快:pip3installrequest-ihttp://pypi.douban.com/simple爬取步骤:登录后打开需要爬取的视频页面,打开开发者工具台,Chrome可以使用F12快捷键,选择network监听请求点击查看历史弹幕,获取请求其中rolldate后面的数字表示该视频
系统 2019-09-27 17:52:52 2313
算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM，opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c
系统 2019-09-27 17:51:17 2313
讨论采用*模糊导入或者单独导入变量会在不同文件生成不同的对象.a└──mypackage├──a.py├──b.py├──c.pyb.py内容如下importcdefb():print("b方法开始")print(c.config)print(id(c.config))c.py内容如下config="ONCE"a.py内容如下importbimportcdefa():print(c.config)c.config="TWO"print(c.config)p
系统 2019-09-27 17:51:09 2313
BacktoPythonIndex.1.安装Installation官网,国内镜像源清华最方便，condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/#显示源地址condaconfig--set
系统 2019-09-27 17:50:47 2313
importnumpyasnpa=np.array([[0,3],[1,4]])#a.shape是（2,2）#axis=1表示按行相加，并且保持其二维特性print(np.sum(a,axis=1,keepdims=True))#按行相加，不保持其二维特性print(np.sum(a,axis=1))输出为array([[3],[5]])，shape是（2,1）array([3,5])，shape是（1,2）
系统 2019-09-27 17:50:08 2313
写了个阿里巴巴招聘网站爬虫，这次是存在csv文件里，小伙伴们可以对比一下～importrequests,json,csv#写入csv文件中list=[]csv_file=open('阿里巴巴招聘.csv','w+',newline='',encoding='utf=8')writer=csv.writer(csv_file)list_head=['职位名称','部门','是否招聘','学历','大类','小类','工作地','工作经历','要求','职责'
系统 2019-09-27 17:49:31 2313
Python使用type关键字创建类打开命令行窗口，输入python，进入python交互环境python一般创建类使用class关键字即可，测试命令如下：classCoo:passobj1=Coo()print(obj1)c=Cooobj2=c()print(obj2)type关键字可以动态的创建类，接收参数（类名，父类元组，属性的字典），如创建一个类，没有父类，没有属性，命令如下：Test=type('Test',(),{})print(Test)t=
系统 2019-09-27 17:46:03 2313
pythongetopt详解函数原型：getopt.getopt(args,shortopts,longopts=[])参数解释：args：args为需要解析的参数列表。一般使用sys.argv[1:],这样可以过滤掉第一个参数（ps：第一个参数是脚本的名称，它不应该作为参数进行解析）shortopts：简写参数列表longopts：长参数列表返回值：opts：分析出的(option,value)列表对。args：不属于格式信息的剩余命令行参数列表。源码分
系统 2019-09-27 17:38:35 2313
函数和模块的使用在讲解本章节的内容之前，我们先来研究一道数学题，请说出下面的方程有多少组正整数解。$$x_1+x_2+x_3+x_4=8$$事实上，上面的问题等同于将8个苹果分成四组每组至少一个苹果有多少种方案。想到这一点问题的答案就呼之欲出了。$$C_M^N=\frac{M!}{N!(M-N)!},\text{(M=7,N=3)}$$可以用Python的程序来计算出这个值，代码如下所示。"""输入M和N计算C(M,N)"""m=int(input('m=
系统 2019-09-27 17:38:21 2313
