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Python 正则表达式

正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。Python自1.5版本起增加了re模块,它提供Perl风格的正则表达式模式。re模块使Python语言拥有全部的正则表达式功能。compile函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象。该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换。re模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数,这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数。本章节主要介绍Python中常用

系统 2019-09-27 17:54:25 1981

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python解压TAR文件至指定文件夹的实例

如下所示:#########Extractallfilesfromsrc_dirtodes_dirdefextract_tar_files(src_dir,des_dir):files=os.listdir(src_dir)forfileinfiles:dir_tmp=os.path.join(src_dir,file)printdir_tmpifnotos.path.isdir(dir_tmp):##是文件,非文件夹#解压特定文件ifdir_tmp.en

系统 2019-09-27 17:54:20 1981

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第11.15节 Python正则表达式转义符定义的特殊序列

一、引言在前面《第11.13节Python正则表达式的转义符”\”功能介绍》介绍了正则表达式转义符'\',只不过当时作为转义符主要是用于在正则表达式中表示元字符自身的需要进行的转义。实际上,除了元字符使用转义符外,Python还支持由'\'和一个ASCII数字或ASCII字母字符组成的特殊序列,这些特殊代表特殊的含义。如果'\'后面跟的字符不是ASCII数字或者ASCII字母,那么正则样式将直接匹配后面跟的字符,如’\$’匹配字符‘$’。二、特殊序列\nu

系统 2019-09-27 17:53:29 1981

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Python编码

1.内存和硬盘都是用来存储的。内存:速度快硬盘:永久保存2.文本编辑器存取文件的原理(nodepad++,pycharm,word)打开编辑器就可以启动一个进程,是在内存中的,所以在编辑器编写的内容也都是存放在内存中的,断电后数据就丢失了。因而需要保存在硬盘上,点击保存按钮或快捷键,就把内存中的数据保存到了硬盘上。在这一点上,我们编写的py文件(没有执行时),跟编写的其他文件没有什么区别,都只是编写一堆字符而已。3.python解释器执行py文件的原理,例

系统 2019-09-27 17:53:01 1981

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Python数据处理

本书特色用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下,而且无法处理某些格式的数据,对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习,详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据,如何将数据处理过程自动化,如何安排文件编辑与清洗任务,如何处理更大的数据集,以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书,你的数据处理和分析能力将更上一层楼。快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念

系统 2019-09-27 17:49:12 1981

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二级Python词云包安装问题

前言二级Python第10章《第三方库概览》中介绍了三个库:PyInstallerJiebaWordCloud其中,前两个库是必须掌握的,第三个库是可选学习。因此,编程题中肯定不会出现对于词云库WordCloud的考察要求。但是,从实际应用开发角度讲,这个库是学习时下Python大数据编程必须要掌握的——当然也是比较简单的。安装问题在安装WordCloud过程中遇到失败与成功,特别记录于下。家中机器上的失败安装遗憾的是,家中笔记本上安装的是WINDOWS7

系统 2019-09-27 17:48:29 1981

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Python multiprocessing模块中的Pipe管道使用实例

multiprocessing.Pipe([duplex])返回2个连接对象(conn1,conn2),代表管道的两端,默认是双向通信.如果duplex=False,conn1只能用来接收消息,conn2只能用来发送消息.不同于os.open之处在于os.pipe()返回2个文件描述符(r,w),表示可读的和可写的实例如下:复制代码代码如下:#!/usr/bin/python#coding=utf-8importosfrommultiprocessingi

系统 2019-09-27 17:47:09 1981

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Python列表删除元素del、pop()和remove()的区别小结

前言在python列表的元素删除操作中,del,pop(),remove()很容易混淆,下面对三个语句/方法作出解释del语句del语句可以删除任何位置处的列表元素,若知道某元素在列表中的位置则可使用del语句.例:>>>a=[3,2,2,1]>>>dela[1]>>>a[3,2,1]pop()方法pop()可删除任意位置的元素并将其返回,只需在括号内指定要删除元素的索引即可,当括号内为空时则删除该列表最后一个元素并将其返回.例1:>>>a=[3,2,1]

系统 2019-09-27 17:46:31 1981

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Python2.x中文乱码问题解决方法

Python中乱码问题是一个很头痛的问题。在Python3中,对中文进行了全面的支持,但在Python2.x中需要进行相关的设置才能使用中文。否则会出现乱码【问题原因】在Python2.x中主要是字符编码的问题,处理不好的话,会导致乱码。Python默认采取的ASCII编码,字母、标点和其他字符只使用一个字节来表示,但对于中文字符来说,一个字节满足不了需求。复制代码代码如下:>>>importsys>>>sys.getdefaultencoding()'a

系统 2019-09-27 17:46:00 1981

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python笔记——try except方法

本文结构:1、常见错误总结2、tryexcept方法一、常见错误总结AttributeError试图访问一个对象没有的树形,比如foo.x,但是foo没有属性xIOError输入/输出异常;基本上是无法打开文件ImportError无法引入模块或包;基本上是路径问题或名称错误IndentationError语法错误(的子类);代码没有正确对齐IndexError下标索引超出序列边界,比如当x只有三个元素,却试图访问x[5]KeyError试图访问字典里不存

系统 2019-09-27 17:45:50 1981

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python网络爬虫学习笔记之一 爬虫基础入门

爬虫工作的三个基本步骤:爬取网页、解析内容、存储数据准备先安装爬取网页需要用到的第三方库:requests和bs4pipinstallrequestspipinstallbs4爬取网页#coding:UTF-8importrequestslink="http://www.santostang.com/"headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(K

系统 2019-09-27 17:57:02 1980

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python requests指定出口ip的例子

爬虫需要,一个机器多个口,一个口多个ip,为轮询这些ipdemo#coding=utf-8importrequests,sys,socketfromrequests_toolbelt.adaptersimportsourcereload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')s=requests.Session()new_source=source.SourceAddressAdapter('192.168.4.2')s.m

系统 2019-09-27 17:56:57 1980

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[Python图像处理] 二十五.图像特效处理之素描、怀旧、光照、流年以及滤镜

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~前文参考:[Python图像处理]一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数[Python图像处理]二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素[Python图像处理]三.获取图像属性、兴趣ROI区

系统 2019-09-27 17:56:42 1980

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Python简单处理坐标排序问题示例

本文实例讲述了Python简单处理坐标排序问题。分享给大家供大家参考,具体如下:前面一篇学了列表的冒泡排序算法,这一节利用此算法处理一下坐标排序的问题我实现的功能是从上到下,从左到右的排序坐标点#-*-coding:utf-8-*-#!python2a=[(4,5),(2,4),(3,4),(1,1),(2,5)]printadefzuobiaopaixu(a):b=[]l=len(a)foriinrange(l):j=iforjinrange(l):if

系统 2019-09-27 17:55:05 1980

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python数据处理之如何选取csv文件中某几行的数据

前言有些人看到这个问题觉得不是问题,是嘛,不就是df.col[]函数嘛,其实忽略了一个重点,那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程,因为如果在面临亿万级别的大规模数据,得到的结果就是boom,boom,boom。我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows,一个代表你要读几行,一个代表你从哪开始读,这就可以了,比如从第3行读取4个示例代码importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5

系统 2019-09-27 17:54:21 1980