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Python 爬虫面试题 170 道:2019 版

最近在刷面试题,所以需要看大量的Python相关的面试题,从大量的题目中总结了很多的知识,同时也对一些题目进行拓展了,但是在看了网上的大部分面试题不是很满意,一个是有些部分还是Python2的代码,另一个就是回答的很简单,有些关键的题目,也没有点出为什么,最重要的是还有一些复制粘贴根本就跑不通,这种相信大家深有体会吧,这样就导致我们可能需要去找其他人发的类似的教程。难受啊,所以我决定针对市面上大多的Python题目做一个分析,同时也希望大家尽可能的做到举一

系统 2019-09-27 17:54:18 2189

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跟老齐学Python之使用Python查询更新数据库

回顾一下已有的战果:(1)连接数据库;(2)建立指针;(3)通过指针插入记录;(4)提交将插入结果保存到数据库。在交互模式中,先温故,再知新。复制代码代码如下:>>>#导入模块>>>importMySQLdb>>>#连接数据库>>>conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="123123",db="qiwsirtest",port=3036,charset="utf8")>>>#建立指

系统 2019-09-27 17:53:49 2189

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Python实现拼接多张图片的方法

本文实例讲述了Python实现拼接多张图片的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:这里所述计划实现如下操作:①用Latex写原始博文,生成PDF文档;②将PDF转成高清的PNG格式的图片;③将多个PNG格式的图片合并成一大张图片;④将最终的大图片直接上传到博文编辑器中好了,如果将PDF文档转换成其他的图片格式呢?我建议windowns下可用AdobeAcrobatXPro软件完成这个工作,操作步骤如下面两图所示。注意在图二中一定要自己指定一个分辨率,不

系统 2019-09-27 17:53:33 2189

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python多线程

python多线程深入理解低级接口基本使用EventSemaphore线程通信高级接口低级接口基本使用join()方法用来阻塞主线程。可以注释掉、看看打印顺序。importthreadingimporttimedeftest(n):time.sleep(1)print(n)t=threading.Thread(target=test,args=(7,))t.start()t.join()#等待子线程执行完毕,才继续执行主线程。print('主线程执行完毕'

系统 2019-09-27 17:53:20 2189

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详细介绍Python进度条tqdm的使用

前言有时候在使用Python处理比较耗时操作的时候,为了便于观察处理进度,这时候就需要通过进度条将处理情况进行可视化展示,以便我们能够及时了解情况。这对于第三方库非常丰富的Python来说,想要实现这一功能并不是什么难事。tqdm就能非常完美的支持和解决这些问题,可以实时输出处理进度而且占用的CPU资源非常少,支持windows、Linux、mac等系统,支持循环处理、多进程、递归处理、还可以结合linux的命令来查看处理情况,等进度展示。大家先看看tqd

系统 2019-09-27 17:53:11 2189

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Python中字典和JSON互转操作实例

JSON是一种轻量级的数据交换格式,各种语言都有良好的支持。字典是Python的一种数据结构。可以看成关联数组。有些时候我们需要设计到字典转换成JSON序列化到文件,或者从文件中读取JSON。简单备忘一下。Dict转JSON写入文件复制代码代码如下:#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8importjsond={'first':'One','second':2}json.dump(d,open('/tmp/result.txt'

系统 2019-09-27 17:52:57 2189

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pycharm如何同时安装Python2和Python3

前言大家都知道Python语言有两个特点,第一是它有Python2和Python3两个版本,第二是它是由很多独立的库堆叠起来了,大部分人学习Python都是从Python2开始的,但是由于Python2从2020年开始很多库就停止维护了,大部分互联网公司Python代码也开始从Python2往Python3迁移了,因此大部分开始同时使用Python2和Python3,Python的IDE比较多,常用的比如pychram,VScode等,本文主要介绍在pyc

系统 2019-09-27 17:52:53 2189

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python调用hanlp进行命名实体识别

阅读更多本文分享自6丁一的猫的博客,主要是python调用hanlp进行命名实体识别的方法介绍。以下为分享的全文。1、python与jdk版本位数一致2、pipinstalljpype1(python3.5)3、类库hanlp.jar包、模型data包、配置文件hanlp.properties放在一个新建目录4、修改hanlp.properties中root根目录,找到data代码调用如下:1|#coding:utf-82|'''3|Createdon20

系统 2019-09-27 17:52:21 2189

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python实现两张图片拼接为一张图片并保存

本文实例为大家分享了python实现两张图片拼接为一张图片并保存的具体代码,供大家参考,具体内容如下这里主要用Python扩展库pillow中Image对象的paste()方法把两张图片拼接起来fromosimportlistdirfromPILimportImagedefpinjie():#获取当前文件夹中所有JPG图像im_list=[Image.open(fn)forfninlistdir()iffn.endswith('.jpg')]#图片转化为相

系统 2019-09-27 17:51:17 2189

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python中package使用的几个点子

1、一个python的package文件夹中__init__.py文件是在引用该包时,首先运行的一个文件。正常情况下,我们没有对它进行编辑时,默认为空。2、utils.py文件中存储一些常见的公用的函数、方法。项目不同,里面内容也不一定相同。在调用时,可直接用“fromutilsimport函数名”即可。但有时候公用的函数过多,一个py文件最多放上400~500行的话,一个utils文件根本不够,这种情况下,我们需要将这些函数分放在多个文件中,然后将多个文

系统 2019-09-27 17:50:28 2189

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Python之NumPy(axis=0 与axis=1)区分详解

python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列?考虑以下代码:>>>df=pd.DataFrame([[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]],\columns=["col1","col2","col3","col4"])>>>dfcol1col2col3col4011111222223333如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值>>>df.mean(axis=1)0

系统 2019-09-27 17:49:31 2189

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Python程序中的进程操作-进程间数据共享

目录一、进程之间的数据共享1.1Manager模块介绍1.2Manager例子一、进程之间的数据共享展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合,通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求,还可以扩展到分布式系统中。但进程间应该尽量避免通信,即便需要通信,也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题。以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题。1.1Manage

系统 2019-09-27 17:49:06 2189

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python数据结构相关实现【排序、栈、队列、查找】

一、排序【这里介绍冒泡排序、选择排序、快速排序和插入排序】1.冒泡排序(1)原理解释:冒泡排序,分多轮排序。1)每一轮都是从上层的第一个数开始与其下一个数进行对比,如果大于下一个数就进行交换,下次对比就从上面第二个数【不管之前有无交换】再与其下一个数进行比较,依次比较到最后一个数。【如图i的移动变化】2)第一轮比较【j=0】。比较了最底下第二个数和最底下这个数后,即第一轮比较完。所以第一轮比较的次数为n-1次,即从上面第一个数一直比较到底下第二个数。【其中

系统 2019-09-27 17:48:20 2189

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python暴力解压rar加密文件过程详解

第一次使用csdn写文章,写得不好还请见谅。(运行环境:python3.6)下了一个带密码的压缩包文件,作为一个刚学python的新手,想着能不能用python暴力破解它,于是在网上搜了很多资料,看着似乎并不是很麻烦,也想试着自己写一个可以暴力破解的程序,在写的过程中却遇到了各种各样的问题,希望大手们能带带我。遇到的问题如下:zipfile和zipfile2似乎都不支持AES解密(https://bugs.python.org/issue9170)在用ra

系统 2019-09-27 17:47:52 2189

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Python计算机视觉编程

本书是计算机视觉编程的权威实践指南,通过Python语言讲解了基础理论与算法,并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外,书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。本书适合的读者是:有一定编程与数学基础,想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生,以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研

系统 2019-09-27 17:47:45 2189