写在前面如非特别说明，下文均基于Python3命名空间与作用于跟名字的绑定相关性很大，可以结合另一篇介绍Python名字、对象及其绑定的文章。1.命名空间1.1什么是命名空间Namespace命名空间，也称名字空间，是从名字到对象的映射。Python中，大部分的命名空间都是由字典来实现的，但是本文的不会涉及命名空间的实现。命名空间的一大作用是避免名字冲突：deffun1():i=1deffun2():i=2同一个模块中的两个函数中，两个同名名字i之间绝没有
系统 2019-09-27 17:55:24 2343
本文实例讲述了python中MySQLdb模块用法。分享给大家供大家参考。具体用法分析如下：MySQLdb其实有点像php或asp中连接数据库的一个模式了，只是MySQLdb是针对mysql连接了接口，我们可以在python中连接MySQLdb来实现数据的各种操作。python连接mysql的方案有oursql、PyMySQL、myconnpy、MySQLConnector等，不过本篇要说的确是另外一个类库MySQLdb，MySQLdb是用于Python链
系统 2019-09-27 17:54:35 2343
数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧！使用数据驱动的模式，可以根据业务分解测试数据，只需定义变量，使用外部或者自定义的数据使其参数化，从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据。可以将测试脚本与测试数据分离，使得测试脚本在不同数据集合下高度复用。不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖，还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作。下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库，结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试。ddt库包含一组
系统 2019-09-27 17:52:26 2343
之前用了谷歌的selenium模块，为了练习一下所以写了这个（没错才不是别的理由！）代码里涉及到了各种复杂的情况，包括要找的div在别的iframe中的处理方式，顶部导航栏的定位方式等等。综合性很强下面是代码fromseleniumimportwebdriverimporttimefromfake_useragentimportUserAgentopt=webdriver.ChromeOptions()#opt.add_argument('--headle
系统 2019-09-27 17:52:24 2343
Python3快速入门（十六）——Matplotlib绘图一、Matplotlib简介1、Matplotlib简介Matplotlib是Python2D-绘图领域使用最广泛的套件，可以简易地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。matplotlib有两个接口，一个是状态机层的接口，通过pyplot模块来进行管理；一个是面向对象的接口，通过pylab模块将所有的功能函数全部导入其单独的命名空间内。2、Matplotlib安装使用conda安装如下：cond
系统 2019-09-27 17:51:57 2343
1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：importnumpyasnpimportpandasaspd2、导入CSV或者xlsx文件：df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df=pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))3、用pandas创建数据表：df=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1
系统 2019-09-27 17:51:16 2343
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。2005年中期，用了几天学完了Python，随后两天用了十几个小时写了编译原理的课程设计，这是我大学阶段所有课程设计里唯一没有延期的。后来逐渐发现Python的简单可以把我的思想从编程语言的细节里解放出来，更关注实际要解决的问题。就喜欢上了。既然有人点赞，就再补充点。很多人关注起Python就是因为简单易懂，做Web很方便。但在深入CS学科的很多高级主题时，Python能发挥出更加强大无比
系统 2019-09-27 17:51:11 2343
解决print（）中文的乱码问题！！！#-*-coding:utf-8-*-importioimportsys#改变标准输出的默认编码(改变中文输出的乱码问题)sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8')selenium+chrome浏览器进行爬虫下载chrome的浏览器驱动（http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.ht
系统 2019-09-27 17:49:57 2343
之前的文章里面谈到过，我从R转到Python上，一个很大的不习惯就是R的数据结构比较简单，但是Python的数据类型比较多，很容易就令人头脑混乱。但是今天学习了一下Udacity的课程，顿时就清楚多了。Python最基础的数据类型包括数组、列表、字典比较常见的。而Numpy和Pandas的数据类型是在基础数据类型上建立，彼此相关，又彼此不同。Numpy里面最基本的就是一维的对象np代指，这点我认为和列表list基本没有什么不同，很多操作（比如各种的for循
系统 2019-09-27 17:49:11 2343
前言：大家跟我一起念，Python大法好，跟着本宝宝用Python抢火车票首先我们需要splinter安装：pipinstallsplinter-ihttp://pypi.douban.com/simple--trusted-hostpypi.douban.com然后还需要一个浏览器的驱动，当然用chrome啦下载地址：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html?path=2.20/根据下载的
系统 2019-09-27 17:45:45 2343
在工作中遇到了这样的情况，项目中需要连接IBM的关系型数据库(DB2)，关于这方面的库比较稀少，其中ibm_db是比较好用的一个库，网上也有教程，但是好像不准确，也不太详细，错误百出，没办法只能拿到后自己分析源码，总算搞定。安装环境需求：首先是数据库DB2,下载连接直接百度，我下载是这两个文件：只下载箭头所指即可，我还没在linux上做测试。数据库API（这个东西找了好久，终于找到了合适的）(找不到搜：SQLAPI.zip)Python2.7VCForPy
系统 2019-09-27 17:38:38 2343
许多人都知道iPython有很好的自动补全能力，但是就未必知道python也同样可以Tab键补全，您可以在启动python后，执行下复制代码代码如下:importreadline,rlcompleter;readline.parse_and_bind("tab:complete")这就可以按Tab键补全了。python自启动如果您嫌每次都要键入这东西麻烦的话，可以把上边这行写到~/.pythonstartup.py，再~/.bashrc里加一个环境变量ex
系统 2019-09-27 17:37:58 2343
pandas读取、写入csv数据非常方便，但是有时希望通过excel画个简单的图表看一下数据质量、变化趋势并保存，这时候csv格式的数据就略显不便，因此尝试直接将数据写入excel文件。pandas可以写入一个或者工作簿，两种方法介绍如下：1、如果是将整个DafaFrame写入excel，则调用to_excel()方法即可实现，示例代码如下：#output为要保存的Dataframeoutput.to_excel('保存路径+文件名.xlsx')2、有多个
系统 2019-09-27 17:56:47 2342
一组有序项目的集合可变的数据类型【可进行增删改查】列表中可以包含任何数据类型，也可包含另一个列表【可任意组合嵌套】列表是以方括号“[]”包围的数据集合，不同成员以“,”分隔列表可通过序号访问其中成员定义>>>l=[]#空列表>>>l=[1,2,3]>>>l=[1,2,3,['a','b']]>>>l=list('linuxeye')>>>l['l','i','n','u','x','e','y','e']>>>l=list(range(5))>>>l[0,
系统 2019-09-27 17:53:39 2342
Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第四章使用数据库本章介绍了数据库的使用。之前那本《Python爬虫》中有谈到数据库的使用，这里就不再详细介绍。仅记录了一点自己没有了解到的东西。相关内容可参考之前的文章。https://blog.csdn.net/cjx14060307101/article/details/90046558第17单元设置MySQL数据库如果要插入新的数据，首先需要删除已有的索引，才能插入数据并重新添加索引。UN
系统 2019-09-27 17:53:33 2342
