本文实例讲述了Python实现通过解析域名获取ip地址的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：从网上查找的一些资料，特此做个笔记案例1：defgetIP(domain):myaddr=socket.getaddrinfo(domain,'http')print(myaddr[0][4][0])执行函数getIP("www.google.com")案例2：defget_ip_list(domain):#获取域名解析出的IP列表ip_list=[]try:ad
系统 2019-09-27 17:54:45 3081
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 3080
Pythondatetime/timeconversions«SaltyCraneBlog#timestamptodatetimeobjectinlocaltimetimestamp=1226527167.595983dt_obj=datetime.fromtimestamp(timestamp)printrepr(dt_obj)Pythondatetime/timeconversions«SaltyCraneBlog
系统 2019-08-12 01:32:26 3079
虽然有些人认为区块链是一个早晚会出现问题的解决方案，但是毫无疑问，这个创新技术是一个计算机技术上的奇迹。那么，究竟什么是区块链呢？区块链以比特币（Bitcoin）或其它加密货币按时间顺序公开地记录交易的数字账本。更通俗的说，它是一个公开的数据库，新的数据存储在被称之为区块（block）的容器中，并被添加到一个不可变的链（chain）中（因此被称为区块链（blockchain）），之前添加的数据也在该链中。对于比特币或其它加密货币来说，这些数据就是一组组交易
系统 2019-09-27 17:51:51 3078
将一张图片，切分成九宫格的样式：原图：#-*-coding:UTF-8-*-fromPILimportImageimportsysimportos__author__='kandy'#当前文件所在文件夹DIR_NAME=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))#填充新的imagedeffill_image(image):width,height=image.sizeprint('width:{%d},height
系统 2019-09-27 17:55:26 3076
1.使用到的库：docx（python_docx‑0.8.10‑py2.py3‑none‑any.whl）下载地址：https://download.lfd.uci.edu/pythonlibs/n5jyqt7p/python_docx-0.8.10-py2.py3-none-any.whl安装方式：pipinstallpython_docx‑0.8.10‑py2.py3‑none‑any.whl2.使用方法fromdocximportDocument#读
系统 2019-09-27 17:51:44 3074
此篇是我的《树莓派Python编程入门与实战》的阅读笔记.举例：defcheck():"""检查超平面是否已将样本正确分类:return:true如果已正确分类则返回True"""flag=Falseforitemintraining_set:ifcal(item)<=0:#如果有分类错误的flag=True#将flag设为Trueupdate(item)#用误分类点更新参数ifnotflag:#如果没有分类错误的点了print("最终结果:w:"+str
系统 2019-09-27 17:47:33 3072
使用pythonopencv返回点集cnt的最小外接矩形，所用函数为cv2.minAreaRect(cnt)，cnt是点集数组或向量（里面存放的是点的坐标），并且这个点集不定个数。举例说明：画一个任意四边形（任意多边形都可以）的最小外接矩形，那么点集cnt存放的就是该四边形的4个顶点坐标（点集里面有4个点）cnt=np.array([[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4]])#必须是array数组的形式rect=cv2.minAre
系统 2019-09-27 17:51:58 3071
前言说到幻影坦克，我就想起红色警戒里的……幻影坦克（MirageTank），《红色警戒2》以及《尤里的复仇》中盟军的一款伪装坦克，盟军王牌坦克之一。是爱因斯坦在德国黑森林中研发的一种坦克。虽然它无法隐形，但它却可以利用先进的光线偏折原理可以伪装成树木（岩石或草丛）来隐藏自己。在一些MOD中，幻影坦克可以选择变换的树木，这样便可以和背景的树木融合，而不会令人生疑。额！这是从什么百科ctrl+v过来的吗。我跟你说个P~UBG不过话说回来，里面有一句说到和背景融
系统 2019-09-27 17:57:28 3069
实用技巧。我们的大脑通常最多能感知三维空间，超过三维就很难想象了。尽管是三维，理解起来也很费劲，所以大多数情况下都使用二维平面。不过，我们仍然可以绘制出多维空间，今天就来用Python的plotly库绘制下三维到六维的图，看看长什么样。数据我们使用一份来自UCI的真实汽车数据集，该数据集包括205个样本和26个特征，从中选择6个特征来绘制图形：Python学习交流群：1004391443基础工作安装好plotly包：pipinstallplotly加载数据
系统 2019-09-27 17:53:43 3069
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 3069
上篇文章简单介绍了python中描述器（Descriptor）的概念和使用，有心的同学估计已经Get√了该技能。本篇文章通过一个Descriptor的使用场景再次给出一个案例，让不了解情况的同学可以更容易理解。先说说decorator这两个单词确实是有些相似，同时在使用中也是形影不离。这也给人造成了理解上的困难，说装饰器和描述器到底是怎么回事，为什么非得用一个@符号再加上描述器才行。很多文章也都把这俩结合着讲，我自己看完之后都会觉得很绕。其实学习一个知识点
系统 2019-09-27 17:56:47 3068
摘要进行数据分析时，GroupBy分组统计是非常常用的操作，也是十分重要的操作之一。基本上大部分的数据分析都会用到该操作，本文将对Python的GroupBy分组统计操作进行讲解。码字不易，喜欢请点赞，谢谢！！！1.GroupBy过程首先看看分组聚合的过程，主要包括拆分（split）、应用（Apply）和合并（Combine）2.创建DataFrameimportpandasaspdipl_data={'Team':['Riders','Riders','
系统 2019-09-27 17:56:17 3067
OpenCV函数原型：cv2.resize(InputArraysrc,OutputArraydst,Size,fx,fy,interpolation)参数解释：InputArraysrc输入图片OutputArraydst输出图片Size输出图片尺寸fx,fy沿x轴，y轴的缩放系数interpolation插入方式interpolation选项所用的插值方法：INTER_NEAREST最近邻插值INTER_LINEAR双线性插值（默认设置）INTER_A
系统 2019-09-27 17:54:08 3067
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 3067
