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python 根据正则表达式提取指定的内容实例详解

python根据正则表达式提取指定的内容正则表达式是极其强大的,利用正则表达式来提取想要的内容是很方便的事。下面演示了在python里,通过正则表达式来提取符合要求的内容。实例代码:importre#正则表达式是极其强大的,利用正则表达式来提取想要的内容是很方便的事。#下面演示了在python里,通过正则表达式来提取符合要求的内容。有几个要注意#的地方就是:#[1]要用()将需要的内容包含起来#[2]编号为0的group是整个符合正则表达式的内容,编号为1

系统 2019-09-27 17:46:09 2319

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第8.21节 Python中__lt__、__gt__等 “富比

一、富比较方法Python的基类object提供一系列可以用于实现同类对象进行“比较”的方法,可以用于同类对象的不同实例进行比较。他们也是实例方法,定义如下:object.lt(self,other)object.le(self,other)object.eq(self,other)object.ne(self,other)object.gt(self,other)object.ge(self,other)其中self是指对象自身,other是参与比较的另

系统 2019-09-27 17:46:05 2319

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Python 中sys.stdin.readline()的用法

之前在Python中输入都是用的input(),但是看到大家都用sys.stdin.readline(),没办法那我也得用.python3中使用sys.stdin.readline()可以实现标准输入,需要调用sys库,sys.stdin是一个标准化输入的方法,其中默认输入的格式是字符串,如果是int,float类型则需要强制转换。如:例1:importsysprint('Plaseinputyourname:')name=sys.stdin.readli

系统 2019-09-27 17:46:02 2319

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干货|python利用LSTM进行时间序列分析预测

时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。时间序列构成要素:长期趋势,季节变动,循环变动,不规则变动长期趋势(T)现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势季节变动(S)现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动循环变动(C)现象以若干年为周期所呈现出的波浪起伏形态的有规律的变动不规则变动(I)是一种无规律可循的变动,包括严格的随机

系统 2019-09-27 17:32:53 2319

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【Python】爬取天眼查公司电话以及地址信息

码字不易,喜欢请点赞!!!背景:其实两年前就爬了天眼查的很多信息,包括电话、地址等基本信息之外,还有公司的股东、专利以及对外投资等信息,但是当时的电脑没备份,代码都没了。这次山东的某个教育机构有偿找我帮爬天眼查公司电话以及地址信息,所以就重新爬了一下天眼查。准备:selenium+PhatomJS或者selenium+Firefox我这里直接用的后者selenium+Firefox思路爬取这部分信息的话,代码其实不难,主要包括模拟登陆、获得页面网址以及抓取

系统 2019-09-27 17:56:18 2318

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评分9.7!这本Python书彻底玩大了?程序员:真香!

原文链接:https://edu.csdn.net/bundled/detail/49?utm_source=topic「超级星推官/每周分享」是一个围绕程序员生活、学习相关的推荐栏目。CSDN出品,每周发布,暂定5期。关键词:靠谱!优质!本期内容,我们将抽1人送出由我司程序员奉为“超级神作”的《疯狂Python讲义》1本,并在文章内隐藏了5门好课,敬请关注。2019年,有人说是Python元年,背靠AI和大数据,连续半年拿下TOP1编程语言,这些都给了P

系统 2019-09-27 17:56:10 2318

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python小欢喜(六)动画 (2) 移动的笑脸

在前一篇文章《python小欢喜(六)动画(1)pygame的安装与初步使用》中介绍了如何安装pygame。接下来咱们用pygame做一些有趣的动画效果显示笑脸图片python代码如下:#-*-coding:utf-8-*-#showPic.py#显示笑脸图处importpygame#导入pygame模块pygame.init()screen=pygame.display.set_mode([800,600])keep_going=Truepic=pyga

系统 2019-09-27 17:54:57 2318

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Python3 统计Nginx日志里访问次数最多的前十个IP

今天群里有个伙计问,怎么用python统计Nginx日志访问次数前十的IP才能快一些,他表示自己使用的方式是将日志前面的IP全部放在列表中,然后通过列表的count方法来统计的,起初都还好,但是当日志量一大就很慢,问有没有啥好的方法可以解决!当然有,可以使用python的字典来加快速度,下面的日志文件是我用代码模拟生成的:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2019/5/2210:27#@Author

系统 2019-09-27 17:52:27 2318

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Python 进程之间共享数据(全局变量)的方法

进程之间共享数据(数值型):importmultiprocessingdeffunc(num):num.value=10.78#子进程改变数值的值,主进程跟着改变if__name__=="__main__":num=multiprocessing.Value("d",10.0)#d表示数值,主进程与子进程共享这个value。(主进程与子进程都是用的同一个value)print(num.value)p=multiprocessing.Process(targ

系统 2019-09-27 17:51:28 2318

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Python爬取b站任意up主所有视频弹幕

爬取b站弹幕并不困难。要得到up主所有视频弹幕,我们首先进入up主视频页面,即https://space.bilibili.com/id号/video这个页面。按F12打开开发者菜单,刷新一下,在network的xhr文件中有一个getSubmitVideo文件,这个文件里就有我们需要的视频av号了。如果直接抓取页面是拿不到的,因为视频是异步加载的。在这个文件里的data标签下,有一个count是视频总数,pages是第几页,vlist就是我们要找的视频信

系统 2019-09-27 17:50:26 2318

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python中的__dict__和dir()的区别

Python下一切皆对象,每个对象都有多个属性(attribute),Python对属性有一套统一的管理方案。__dict__与dir()的区别:dir()是一个函数,返回的是list;__dict__是一个字典,键为属性名,值为属性值;dir()用来寻找一个对象的所有属性,包括__dict__中的属性,__dict__是dir()的子集;并不是所有对象都拥有__dict__属性。许多内建类型就没有__dict__属性,如list,此时就需要用dir()来

系统 2019-09-27 17:50:05 2318

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Python代码太长换行的实现

末尾加\或Enter,回车使用看情况,\通用。如果是print字符串换行,可以加三个单引号或三个双引号,但是这样回车换行会保留,若要呈现无换行的字符串,引号中每行末尾可加\,或字符串用双引号,在双引号外面加圆括号()python字符串换行的三种方式if__name__=='__main__':#第一种:三个单引号print'''aaaaaaaaaaaaaaaabbbbbbbbbbbbbb'''#第二种:三个双引号print"""aaaaaaaaaaaaaa

系统 2019-09-27 17:48:11 2318

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python实现两个经纬度点之间的距离和方位角的方法

最近做有关GPS轨迹上有关的东西,花费心思较多,对两个常用的函数总结一下,求距离和求方位角,比较精确,欢迎交流!1.求两个经纬点的方位角,P0(latA,lonA),P1(latB,lonB)(很多博客写的不是很好,这里总结一下)defgetDegree(latA,lonA,latB,lonB):"""Args:pointp1(latA,lonA)pointp2(latB,lonB)Returns:bearingbetweenthetwoGPSpoints

系统 2019-09-27 17:47:46 2318

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python 性能提升的几种方法

关于python性能提升的一些方案。一、函数调用优化(空间跨度,避免访问内存)程序的优化核心点在于尽量减少操作跨度,包括代码执行时间上的跨度以及内存中空间跨度。1.大数据求和,使用suma=range(100000)%timeit-n10sum(a)10loops,bestof3:3.15msperloop%%timeit...:s=0...:foriina:...:s+=i...:100loops,bestof3:6.93msperloop2.小数据求和

系统 2019-09-27 17:37:58 2318

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尽管速度如此之慢,为什么Python如此受欢迎?

Python很慢和/或它不是的两个最常见的原因高性能:解读GIL第一个是相当直接的,但在高级别编译器将更高级别的语言翻译成更低级别(更快)的语言,因此编译语言几乎总是比非编译语言执行得更快。这个经验法则有一些例外(例如JIT可能比AOT编译更快的情况),但它们会分散讨论。第二个是更臭名昭着,但是Python有一个叫做全局解释器锁的东西,它通过强制解释器一次只在一个进程(Python解释器的实例)中执行单个线程来基本上防止多线程。它的工作原理也很有趣,但也像

系统 2019-09-27 17:57:24 2317