期末复习比较忙过段时间来专门写scrapy框架使用，今天介绍如何用python生成词云，虽然网上有很多词云生成工具，不过自己用python来写是不是更有成就感。今天要生成的是励志歌曲的词云，百度文库里面找了20来首，如《倔强》，海阔天空是，什么的大家熟悉的。所要用到的python库有jieba（一个中文分词库）、wordcould、matplotlib、PIL、numpy。首先我们要做的是读取歌词。我将歌词存在了文件目录下励志歌曲文本中。现在来读取他#en
系统 2019-09-27 17:54:39 1801
python包含子目录中的模块方法比较简单，关键是能够在sys.path里面找到通向模块文件的路径。下面将具体介绍几种常用情况：（1）主程序与模块程序在同一目录下：如下面程序结构:`--src|--mod1.py`--test1.py若在程序test1.py中导入模块mod1,则直接使用importmod1或frommod1import*;（2）主程序所在目录是模块所在目录的父(或祖辈)目录如下面程序结构:`--src|--mod1.py|--mod2|`
系统 2019-09-27 17:54:32 1801
安装方法pipinstallScrapy如果顺利的话不用管直接一路下来就OK验证是否安装成功安装成功不顺利的情况1）lxml安装不成功使用whl进行安装，不过需要先安装whlpipinstallwheel安装完成后下载lxml的whl文件网址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/whl版本挑选进入cmd――>importpip――>printpip.pep425tags.get_supported()，按照截
系统 2019-09-27 17:54:03 1801
本文主要借鉴并综合了以下两个博客的内容（样本生成和流图构建训练），并在其基础上绘制了拟合后的直线和“训练次数-代价函数值”曲线，可更直观的观察训练效果：https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.htmlhttps://www.cnblogs.com/selenaf/p/9102398.html具体步骤如下：步骤1.在很多情况下，初学者都没有样本库，一般可自建样本库。使用random函数随机初始化样本库：num_po
系统 2019-09-27 17:53:53 1801
运营：“活动参与人数那么少，肯定是推广渠道不行”市场：“PV和UV都很高，最后转化这么低，运营是不是有环节没做好？”产品：“我觉得这个功能这样改绝对能提升用户留存！所以这个需求必须要实现”程序员：“怎么证明这是有效需求，我不要你觉得...”如果各位在职场中有和同事argue的经历，凭猜想定位问题，彼此谁都说服不了谁，这个时候就要丢出杀手锏——数据。不仅要拿数据，还要用数据，用数据分析每个环节，定位具体问题，用异常数据证明问题所在，用合理数据推测活动效果。拥
系统 2019-09-27 17:53:44 1801
Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以用在任何需要函数的地方。lambda的语法时常会使人感到困惑，lambda是什么，为什么要使用lambda，是不是必须使用lambda？>>>deff(x):...returnx+2...>>>f(1)3>>>f=lambdax:x+2>>>f(1)3>>>(lambdax:x+2)(1)3Pythondef和Pythonlambda它们有
系统 2019-09-27 17:53:35 1801
什么是特殊方法？当我们在设计一个类的时候，python中有一个用于初始化的方法$__init__$，类似于java中的构造器，这个就是特殊方法，也叫作魔术方法。简单来说，特殊方法可以给你设计的类加上一些神奇的特性，比如可以进行python原生的切片操作，迭代、连乘操作等。在python中，特殊方法以双下划线开始，以双下划线结束。一个大例子数学中有一个表示数的概念叫做向量，但是python中的数据类型却没有。我们来设法用python实现它。首先考虑，向量跟普
系统 2019-09-27 17:53:07 1801
前言正则表达式就是从字符串中发现规律，并通过“抽象”的符号表达出来。打个比方，对于2,5,10,17,26,37这样的数字序列，如何计算第7个值，肯定要先找该序列的规律，然后用n2+1这个表达式来描述其规律，进而得到第7个值为50。对于需要匹配的字符串来说，同样把发现规律作为第一步，本文主要使用正则表达式完成字符串的查询匹配、替换匹配和分割匹配。常用的正则符号在进入字符串的匹配之前，先来了解一下都有哪些常用的正则符号，见下表所示：如果读者能够比较熟练地掌握
系统 2019-09-27 17:52:54 1801
今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛
系统 2019-09-27 17:52:33 1801
在学习转换之前先了解以下它们的基本概念RDD：弹性分布式数据集，是一个只读分区集合DataFrame：以命名列方式组织的分布式数据集，概念上和关系型数据库的一张表一样DataSet：分布式数据集合，Python暂时不支持了解了基本的概念之后，接下来我们通过代码编写三种数据集的形成RDD的形成frompyspark.sqlimportSparkSessionif__name__=='__main__':spark=SparkSession\.builder\
系统 2019-09-27 17:52:31 1801
由于工作的需求，需要用python做一个类似网络爬虫的采集器。虽然Python的urllib模块提供更加方便简洁操作，但是涉及到一些底层的需求，如手动设定User-Agent,Referer等，所以选择了直接用socket进行设计。当然，这样的话，需要对HTTP协议比较熟悉，HTTP协议这里就不做讲解了。整个python的代码如下:#!/usr/binenvpythonimportsockethost="www.baidu.com"se=socket.so
系统 2019-09-27 17:52:30 1801
Python3快速入门（十五）——Pandas数据处理一、函数应用1、函数应用简介如果要将自定义函数或其它库函数应用于Pandas对象，有三种使用方式。pipe()将函数用于表格，apply()将函数用于行或列，applymap()将函数用于元素。2、表格函数应用可以通过将函数对象和参数作为pipe函数的参数来执行自定义操作，会对整个DataFrame执行操作。#-*-coding=utf-8-*-importpandasaspdimportnumpyas
系统 2019-09-27 17:52:01 1801
初试牛刀假设你希望学习Python这门语言，却苦于找不到一个简短而全面的入门教程。那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门。本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间，因此只会包含一些基本概念。很显然，如果你希望真正学好一门语言，你还是需要亲自动手实践的。在此，我会假定你已经有了一定的编程基础，因此我会跳过大部分非Python语言的相关内容。本文将高亮显示重要的关键字，以便你可以很容易看到它们。另外需要注意的
系统 2019-09-27 17:52:00 1801
目录1.分支结构1.1初步介绍1.2使用案例1.3练习2.循环结构1.1初步介绍1.2使用案例1.分支结构1.1初步介绍至今，我们所写的Python代码都是顺序执行，但是有时候在代码中是需要进行逻辑判断的，比如用户输入用户名和密码，输入正确则验证通过，否则即验证失败。这个时候就会产生两个分支，而且两个分支只会有一条分支会走下去。当然，还有很多类似的场景，我们将这种结果称为"分支结构"或“选择结构”。语法格式：ifxxx1:事情1elifxxx2:事情2el
系统 2019-09-27 17:51:46 1801
Python3快速入门Python3快速入门（一）——Python简介https://blog.51cto.com/9291927/2385592Python3快速入门（二）——Python3基础https://blog.51cto.com/9291927/2409575Python3快速入门（三）——Python3标准数据类型https://blog.51cto.com/9291927/2409580Python3快速入门（四）——Python包管理ht
系统 2019-09-27 17:51:28 1801
