该代码主要是基于python实现判断指定文件夹下是否存在指定后缀的文件。代码如下：importosYour_Dir='你的文件夹/'Files=os.listdir(Your_Dir)forkinrange(len(Files)):#提取文件夹内所有文件的后缀Files[k]=os.path.splitext(Files[k])[1]Str2=['.wav','.mp3','.mp4']iflen(list(set(Str2).intersection(s
系统 2019-09-27 17:54:47 1910
邻近算法（k-NearestNeighbor)是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示:X=（x1，x2，.
系统 2019-09-27 17:54:43 1910
代码如下fromfake_useragentimportUserAgentfromlxmlimportetreeimportrequests,osimporttime,re,datetimeimportbase64,json,pymysqlfromfontTools.ttLibimportTTFontua=UserAgent()classCustomException(Exception):def__init__(self,status,msg):self
系统 2019-09-27 17:53:51 1910
同一行的数据都为浮点数，或者说是同一行的数据格式相同时:withopen(input_file,'r')asf:#打开文件header=f.readline().strip()#跳过一行column_names=header.split('|')#以管道分隔符切分数据values=np.loadtxt(f,delimiter='|')同一行的数据格式不相同时，比如字符串和浮点数结合时：选择跳过某一列或者只读取某一列数据，下面为只读取某一列数据withope
系统 2019-09-27 17:53:49 1910
enumerate函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标。enumerate函数说明：函数原型：enumerate(sequence,[start=0])功能：将可循环序列sequence以start开始分别列出序列数据和数据下标即对一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)，enumerate会将该数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标。举例说明：存在一个sequence，对其使用enumerate将会得到如下结果：startsequenc
系统 2019-09-27 17:53:38 1910
Python中，队列是线程间最常用的交换数据的形式。Queue模块是提供队列操作的模块，虽然简单易用，但是不小心的话，还是会出现一些意外。创建一个“队列”对象importQueueq=Queue.Queue(maxsize=10)Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。将一个值放入队列中q.put(10)调用队列对
系统 2019-09-27 17:53:36 1910
使用python爬取微博评论：本文首发于《凹凸数读》，关注后台回复“源码”获取相关python代码2019年5月27日凌晨，翟天临又上了热搜。我们爬取了翟天临2月道歉微博下的30万余条评论，看看毕业生们是如何吐槽他的？本文首发于《凹凸数读》，关注后台回复“源码”获取相关python代码
系统 2019-09-27 17:53:21 1910
本文实例讲述了Python的批量远程管理和部署工具Fabric用法。分享给大家供大家参考。具体如下：Fabric是Python中一个非常强大的批量远程管理和部署工具,常用于在多个远程PC上批量执行SSH任务.常见的使用方法大概总结如下:1.首先,要将批量执行的任务写入到一个fabfile.py中,复制代码代码如下:#-*-coding:utf-8-*-fromfabric.apiimportrun,local,roles,env,cdenv.hosts=[
系统 2019-09-27 17:52:48 1910
运行多进程每个子进程的内存空间是互相隔离的进程之间数据不能共享的互斥锁但是进程之间都是运行在一个操作系统上，进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是可以的，而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱#并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱frommultiprocessingimportProcessimporttimedeftask(name):print("%s1"%name)time.slee
系统 2019-09-27 17:52:42 1910
本文实例讲述了Python进程间通信Queue消息队列用法。分享给大家供大家参考，具体如下：进程间通信-QueueProcess之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。1.Queue的使用可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示下Queue的工作原理：代码如下：#coding=utf-8frommultiprocessingimportQue
系统 2019-09-27 17:52:28 1910
全民学python的热潮已经开启，然而，对于这种情况，还是有很多小伙伴私信我python到底该怎么入门？没接触过编程能学会吗？现在网上学习资料一搜一大把，正因为资料多了导致我们不知道如何是好！一个朋友问我：有个朋友要学习python，她属于那种特别能啃书的，让我推荐。我学python都是无师自通的，没有看过什么书，因此无法给她推荐，问我有什么意见？他那个朋友是零基础的，ctrl+c、ctrl+v用的贼溜。除此之外，计算机算是零基础了。对此我就感觉有点头疼了
系统 2019-09-27 17:51:19 1910
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:49:50 1910
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 1910
前言传统Web开发方式常常需要编写繁琐乏味的重复性代码，不仅页面表现与逻辑实现的代码混杂在一起，而且代码编写效率不高。对于开发者来说，选择一个功能强大并且操作简洁的开发框架来辅助完成繁杂的编码工作，将会对开发效率的提升起到很大帮助。幸运的是，这样的开发框架并不少见，需要做的仅是从中选出恰恰为开发者量身打造的那款Web框架。自从基于MVC分层结构的Web设计理念普及以来，选择适合的开发框架无疑是项目成功的关键性因素。无论是Struts、Spring或是其他W
系统 2019-09-27 17:49:32 1910
python基础学习笔记（二）2013-02-2416:25虫师阅读(...)评论(...)编辑收藏继续第一篇的内容，讲解，python的一些基本的东西。注释为了让别人能够更容易理解程序，使用注释是非常有效的，即使是自己回头再看旧代码也是一样。>>>#获得用户名：>>>user_name=raw_input("whatisyourname?")在python中用井号（#）表示注释。井号（#）右边的内存将不被程序执行。即使没有注释，也应该让代码本身易于理解。
系统 2019-09-27 17:48:56 1910
