本文实例讲述了python使用Image处理图片常用技巧。分享给大家供大家参考。具体分析如下：使用python来处理图片是非常方便的，下面提供一小段python处理图片的代码，需要安装图像处理工具包PIL(PythonImageLibrary)。#coding=utf-8importImageimporturllib2importStringIOimportos#改变图片大小defresize_img(img_path):try:img=Image.ope
系统 2019-09-27 17:46:08 1927
文|yangrq1018经常在腾讯视频上看电影，在影片库里有一个"豆瓣好评"板块。我一般会在这个条目下面挑电影。但是电影很多，又缺乏索引，只能不停地往下来，让js加载更多的条目。然而前面的看完了，每次找新的片就要拉很久。所以用爬虫将"豆瓣好评"里的电影都爬下来整理到一个表中，方便选片。项目地址：https://github.com/yangrq1018/vqq-douban-film依赖需要如下Python包：requestsbs4-Beautifulso
系统 2019-09-27 17:46:04 1927
本文定位：已将CPU历史数据存盘，等待可视化进行分析，可暂时没有思路。前面一篇文章（//www.jb51.net/article/61956.htm）提到过在linux下如何用python将top命令的结果进行存盘，本文是它的后续。python中我们可以用matplotlib很方便的将数据可视化，比如下面的代码：复制代码代码如下:importmatplotlib.pyplotaspltlist1=[1,2,3]list2=[4,5,9]plt.plot(l
系统 2019-09-27 17:45:54 1927
dic={'key1':'value1','key2':'value2'}一、增if'key3'notindic:dic['key3']='value3'二、删deldic['key1']#删除键是'Name'的条目dic.clear()#清空字典所有条目deldic#删除字典三、改dic['key1']='value0'#更新四、查遍历forkey,valueindic.items():print(key,value)#同时遍历key，valuefori
系统 2019-09-27 17:45:50 1927
centos7.3安装python查看当前python情况[root@localhost/]#cd/[root@localhostbin]#cd/usr/bin[root@localhostbin]#lspython*pythonpython2python2.7[root@localhostbin]#ls-alpython*修改软连接[root@localhostbin]#mvpythonpython.bak开始做下载准备[root@localhostbi
系统 2019-09-27 17:45:46 1927
今天来讨论一下装饰器。装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于有切面需求的场景，较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。1.装饰器入门1.1.需求是怎么来的？装饰器的定义很是抽象，我们来看一个小例子。复制代码代码如下:deffoo():print'infoo()'foo()这是一个很无聊
系统 2019-09-27 17:45:33 1927
邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN方法在类别决策时，只与极
系统 2019-09-27 17:38:02 1927
源码下载->提取码QQ：505645074app.py#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-fromcommondlib.help.iniimport*fromcommondlib.help.mysqlimport*fromcommondlib.help.dataimport*fromcommondlib.help.txtimport*fromflaskimportFlask,abort,request,jsonifyim
系统 2019-09-27 17:57:26 1926
一个简单的实现classNaiveFilter():'''FilterMessagesfromkeywordsverysimplefilterimplementation>>>f=NaiveFilter()>>>f.add("sexy")>>>f.filter("hellosexybaby")hello****baby'''def__init__(self):self.keywords=set([])defparse(self,path):forkeywo
系统 2019-09-27 17:56:10 1926
本文实例讲述了Python实现计算对象的内存大小。分享给大家供大家参考，具体如下：一般的sys.getsizeof()显示不了复杂的字典。查看类中的内容：defdump(obj):forattrindir(obj):#dir显示类的所有方法print("obj.%s=%r"%(attr,getattr(obj,attr)))这里用递归调用所有对象的getsizeof：defget_size(obj,seen=None):#Fromhttps://goshi
系统 2019-09-27 17:55:55 1926
Anaconda是一个旗舰版的python安装包,因为普通的python没有库,如果需要安装一些重要的库,要经常一个一个下载,会非常麻烦.所以这个一个集成的，可以手动批量升级的软件.而且库的安装也很全下载速度快.从官网下载完以后，next安装好.配置环境变量,把安装的文件夹的绝对路径拷贝到环境变量的path里面.不配置python都启动不了，当然，如果之前安装过其他版本的python可以考虑把之前多余的环境变量路径删掉.打开anacondaprompt，输
系统 2019-09-27 17:55:04 1926
单线程执行python的内置模块提供了两个内置模块：thread和threading，thread是源生模块，threading是扩展模块，在thread的基础上进行了封装及改进。所以只需要使用threading这个模块就能完成并发的测试实例创建并启动一个单线程importthreadingdefmyTestFunc():print("我是一个函数")t=threading.Thread(target=myTestFunc)#创建一个线程t.start()
系统 2019-09-27 17:54:54 1926
先来说一说HTTP的异常处理问题。当urlopen不能够处理一个response时，产生urlError。不过通常的PythonAPIs异常如ValueError,TypeError等也会同时产生。HTTPError是urlError的子类，通常在特定HTTPURLs中产生。1.URLError通常，URLError在没有网络连接(没有路由到特定服务器)，或者服务器不存在的情况下产生。这种情况下，异常同样会带有"reason"属性，它是一个tuple（可以
系统 2019-09-27 17:54:51 1926
通过将对象序列化可以将其存储在变量或者文件中，可以保存当时对象的状态，实现其生命周期的延长。并且需要时可以再次将这个对象读取出来。Python中有几个常用模块可实现这一功能。pickle模块存储在变量中dumps(obj)返回存入的字节dic={'age':23,'job':'student'}byte_data=pickle.dumps(dic)#out->b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\...'print(byte_dat
系统 2019-09-27 17:54:49 1926
前面十章爬虫笔记陆陆续续记录了一些简单的Python爬虫知识，用来解决简单的贴吧下载，绩点运算自然不在话下。不过要想批量下载大量的内容，比如知乎的所有的问答，那便显得游刃不有余了点。于是乎，爬虫框架Scrapy就这样出场了！Scrapy=Scrach+Python，Scrach这个单词是抓取的意思，Scrapy的官网地址：点我点我。那么下面来简单的演示一下Scrapy的安装流程。具体流程参照：//www.jb51.net/article/48607.htm
系统 2019-09-27 17:54:46 1926
