打开快手主页，进行页面分析对于快手这种平台，分析完页面代码之后，无任何想要的信息，所以，只能进行json数据的抓取，这些视频都是通过json语句传给前段，然后进行循环生成，所以，我们来看抓的json包然后进行详情页链接分析接下来看json数据补充一下，这里由于页面刷新了，所以看到的两个链接不一样，方法就是这样的然后拼接出来二级路径，进行访问详情页最后在详情页按照常规方法进行分析页面爬取数据就行了分享一下代码importrequestsfrombs4impo
系统 2019-09-27 17:49:46 2787
1.背景在深度学习的任务中，通常需要比较复杂的参数以及输入输出配置，比如需要不同的训练data，不同的模型，写入不同的log文件，输出到不同的文件夹以免混淆输出常用的parser.add（）方法非常占用代码空间，而且输入输出配置无法通过文件更改，只能通过命令行参数改变。docopt库提供了一个非常优雅的命令行解析工具，这边只介绍其中解析文件参数2.安装pipinstalldocoptimportdocoptimportjson3.使用docopt由两部分组
系统 2019-09-27 17:57:42 2786
蒙特卡洛方法以及python实现1.什么是蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)2.蒙特卡洛方法的基本思想3.应用：蒙特卡洛求定积分常见方法3.1投点法：3.2期望法：3.3蒙特卡洛求定积分4.蒙特卡洛方法python实例1.什么是蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)蒙特卡罗方法也称统计模拟方法，是1940年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）
系统 2019-09-27 17:53:14 2785
python-opencv获取二值图像轮廓及中心点坐标代码：groundtruth=cv2.imread(groundtruth_path)[:,:,0]h1,w1=groundtruth.shapecontours,cnt=cv2.findContours(groundtruth.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)iflen(contours)!=1:#轮廓总数continueM=cv2.m
系统 2019-09-27 17:46:38 2784
版权声明：转载请注明作者（独孤尚良dugushangliang）出处：https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/90473735importrequestsurl='http://www.baidu.com'#下面使用requests.request(method,url,**kwargs)re=requests.request('GET',url)经验证，可用。我们试着传入一个字典，首先用p
系统 2019-09-27 17:32:51 2783
fromitertoolsimportproduct,takewhilea=[1,2,3]b=[1,2,3]c=[1,2,3]#嵌套循环，当满足某个条件时执行foraa,bb,ccinproduct(a,b,c):ifaa+bb+cc==9:print(aa,bb,cc)#自定义一个方法，返回真则继续，不为真则breakdefcheck_num(num):ifnum<3:returnTruereturnFalseforiintakewhile(check_
系统 2019-09-27 17:57:09 2782
方法一（常规）：代码：count=int(input('输入数据个数：\n'))a=1whilea<=count:num=int(input('请输入第{}个数:'.format(a)))#字符串中的方法ifa==1:#这句一定会执行，而且只执行一次，目的就是让你输入的第一个数作为根据与之后的数比较max=min=num#第二个及以后的数都会走else,else:#第一次走else时，比较中的min和max都是你第一次输入的数，以后走else就不一定了if
系统 2019-09-27 17:56:23 2781
在使用Anaconda+Juyternotebook的时候，默认Juyternotebook里只有最初时的python3环境，当通过Anaconda创建一个新版本python环境时，需要一些操作来将其添加到Juyternotebook的选项中。首先在命令行中激活需要添加的环境：condaactivatetf2.0然后安装ipykernelpipinstallipykernel最后通过ipykernel为jupyter添加该环境：python-mipyker
系统 2019-09-27 17:56:12 2779
1threshold激活函数f(x)={1,x≥00,x<0f\left(x\right)=\begin{cases}1,&\text{$x\geq0$}\\0,&\text{x<0}\end{cases}f(x)={1,0,x≥0x<0importmatplotlib.pyplotaspltimportmpl_toolkits.axisartistasaxisartistimportnumpyasnpfig=plt.figure(figsize=(6
系统 2019-09-27 17:55:11 2779
python的numpy库集成了很多的函数。利用其中的函数可以很方便的解决一些数学问题。本篇介绍如何使用python的numpy来求解积分。代码如下：#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromscipy.integrateimportquad,dblquad,nquaddefmain():printquad(lambdax:np.exp(-x),0,np.inf)'''求积分，np.inf代表正无穷。结果第一个数值代表运算
系统 2019-09-27 17:49:49 2778
你是否想使用Python语言创建一个网页，或者处理用户从web表单输入的数据？这些任务可以通过PythonCGI(公用网关接口)脚本以及一个Apacheweb服务器实现。当用户请求一个指定URL或者和网页交互(比如点击""提交"按钮)的时候，CGI脚本就会被web服务器启用。CGI脚本调用执行完毕后，它的输出结果就会被web服务器用来创建显示给用户的网页。配置Apacheweb服务器，让其能运行CGI脚本在这个教程里，我们假设Apacheweb服务器已经安
系统 2019-09-27 17:37:40 2778
本人电脑是windows系统，装了Python3.7版本，但目前tensorflow支持最新的python版本为3.6，遂想再安装Python3.6以跑tensorflow.因为看极客时间的专栏提到Jupyter是个科学运算语言的计算工具，特别适合机器学习与数学统计，因此也要装个体验一翻。一、安装Python电脑原先已经装了Python3.7,virtualenv,virtualenvwrapper,jupyternotebook.在官网上直接下载wind
系统 2019-09-27 17:55:48 2777
摘要在上一篇文章，时间日期处理的入门里面，我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作。下面将补充一些常用方法。时间日期的比较假设我们有数据集df如下在对时间日期进行比较之前，要先转一下格式。转格式的时候用importpandasaspdpd.to_datetime()我们需要先对df中的date这一列转为时间格式。df['date']=pd.to_datetime(df['date'])转完后，我们可以输出数据集的数据类型来看看。printdf
系统 2019-09-27 17:53:58 2777
持续更新中…文章目录1链表1.1从尾到头打印链表1.2链表中倒数第k个结点1.3反转链表1.4合并两个排序的链表1.5链表中环的入口结点1.6两个链表的第一个公共结点1.7复杂链表的复制1.8二叉搜索树与双向链表1.9删除链表中重复的节点2树2.1二叉树的镜像2.2对称的二叉树2.3从上往下打印二叉树2.4二叉树的下一个结点2.5重建二叉树2.6二叉树的深度2.7树的子结构2.8二叉搜索树的后序遍历序列2.9二叉树中和为某一值的路径2.10平衡二叉树2.1
系统 2019-09-27 17:54:30 2776
最近测试的接口是上传文件的接口，上传单个文件，我主要使用了2种方法~接口例如：URL:http://www.baidu.com/***method:post参数：{"salary":19,"file":{}}1、使用Python的requests上传表单数据和文件data={"salary":salary}files={'file':open(Con.file_path,'rb')}headers={"Authorization":"bearer"+sel
系统 2019-09-27 17:54:49 2775
