总体上来说，从Response对象开始，我们就分成了两条路径，一条路径是数据放在HTML里，所以我们用BeautifulSoup库去解析数据和提取数据；另一条，数据作为Json存储起来，所以我们用response.json()方法去解析，然后提取、存储数据。爬取知乎大v张佳玮的文章“标题”、“摘要”、“链接”，并存储到本地文件。张佳玮的知乎文章URL在这里：https://www.zhihu.com/people/zhang-jia-wei/posts?p
系统 2019-09-27 17:53:32 2478
函数名说明A.center(n【,B】)将字符串A居中，len(A)>n返回A，len(A)A.ljust(n【,B】)将字符串A左对齐，同上A.rjust(n【,B】)将字符串A右对齐，同上A.zfill()将字符串右对齐，剩余0补齐将字符串居中对齐，左右对齐，30为总字符长度，默认用空格填充a='IloveChian'print(a.center(30))print(a.ljust(30,'-'))print(a.rjust(30,'_'))字符串右对
系统 2019-09-27 17:49:56 2478
本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：决策树决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。例如，在下面的例子中，决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深，决策规则越复杂，模型也越合适。决策树的一些优势是:便于说明和理解，树可以可视化表达；需要很少
系统 2019-09-27 17:48:44 2478
SeleniumTwoTutorialusingIronPythonandInternetExplorerDriver-TheAutomatedTesterSeleniumTwoTutorialusingIronPythonandInternetExplorerDriverMon11Jan2010Thistutorialistoshowhowtousethe.NETSelenium2withdynamiclanguagesthatrunonthe.NETC
系统 2019-08-12 01:31:44 2478
注意：这个代码是很早之前的写的一个小代码，可能会有一些地方会出现一些小问题，但是我在局域网的情况下已经测试过了。仅仅是局域网服务端代码：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author:K_liu'''这是一个服务器端程序可以通过TCP传输协议实现两路视频传输，一路指令传输，本程序采用一个随机数来模拟指令'''importsocketimportstructimporttimeimportcv2importnum
系统 2019-09-27 17:52:54 2477
python第三方库安装速度慢或安装失败解决方法解决方法解决方法1.访问https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pytorch2.在键盘上按Ctrl+F，出现窗口3.在窗口中输入要安装的库（这里以xgboost为例）4.点击橙色的xgboost5.出现以下画面，接着按照自己的电脑选择不同版本的库。0.90表示库的版本，cp37表示python3.7，amd64表示64位系统6.点击后就会开始下载7.打开cmd
系统 2019-09-27 17:48:38 2476
原文链接：https://www.jb51.net/article/165199.htm依赖包：pipinstallparamiko源码demo:fromtimeimport*importparamiko#定义一个类，表示一台远端linux主机classLinux(object):#通过IP,用户名，密码，超时时间初始化一个远程Linux主机def__init__(self,ip,username,password,timeout=30):self.ip=
系统 2019-09-27 17:57:42 2475
1，打开memcached服务memcached-m10-p120002，使用python-memcached模块，进行简单的链接和存取数据importmemcachemc=memcache.Client(['127.0.0.1:12000'],debug=0)mc.set("foo","bar")mc.get("foo")mc.disconnect_all()3，其它方法请参考：help(mc)以上这篇python链接和操作memcache方法就是小编分
系统 2019-09-27 17:56:34 2475
最近在做深度学习时需要用到图像处理相关的操作，在度娘上找到的图片旋转方法千篇一律，旋转完成的图片都不是原始大小，很苦恼，于是google到歪果仁的网站扒拉了一个方法，亲测好用，再次嫌弃天下文章一大抄的现象，虽然我也是抄歪果仁的。废话不多说了，直接贴代码了。defrotate_bound(image,angle):#grabthedimensionsoftheimageandthendeterminethe#center(h,w)=image.shape[:
系统 2019-09-27 17:56:27 2475
一、python格式化输出使用占位符输出时，%s表示字符串输出，%d表示整数输出，%f表示浮点数输出优点：填充方式灵活，单个参数可以多次输出,参数顺序可以不同1、整型%d表示整型>>>name='lly'>>>age=19>>>print('%s的年龄是%d'%(name,age))2、浮点型%f表示浮点型，默认保留小数点后六位%.2f表示保留小数点后两位二、整数的占位不够的位数前边补01、使用0占位：缺点：不灵活，位数会发生改变>>>sid=1>>>na
系统 2019-09-27 17:55:32 2475
Python默认是没有goto语句的，但是有一个第三方库支持在Python里面实现类似于goto的功能：https://github.com/snoack/python-goto.。比如在下面这个例子里，fromgotoimportwith_goto@with_gotodeffunc():foriinrange(2):forjinrange(2):goto.endlabel.endreturn(i,j,k)func()在执行第一遍循环时，就会从最内层的fo
系统 2019-09-27 17:54:11 2475
本文用Python实现PS图像调整中的亮度调整，具体的算法原理和效果可以参考之前的博客：https://www.jb51.net/article/164191.htmimportmatplotlib.pyplotaspltfromskimageimportiofile_name='D:/ImageProcessing/PSAlgorithm/4.jpg';img=io.imread(file_name)Increment=-10.0img=img*1.0I
系统 2019-09-27 17:48:55 2475
神经网络模型一般用来做分类，回归预测模型不常见，本文基于一个用来分类的BP神经网络，对它进行修改，实现了一个回归模型，用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换，或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小，在0-1之间，而回归模型的输出范围较大。模型修改如下：代码如下：#coding:utf8''''author:Huangyuliang'''importjsonimportra
系统 2019-09-27 17:47:41 2475
在我们进行图像数据实验的时候往往需要给图像添加相应的噪声，那么该怎么添加呢，下面给出具体得操作方法。1、打开Python的shell界面，界面如图所示；2、载入skimage工具包和其他的工具包，如图所示，代码如下：fromskimageimportio,dataimportnumpyasnp3、采用以下指令读取图片：img=data.coffee()4、采用以下指令填产生噪声：rows,cols,dims=img.shapeforiinrange(500
系统 2019-09-27 17:46:09 2475
使用示例：1.取值2.取索引3.修改4.新增4-1列表末尾追加list.append4-2在指定位置添加数据4-3list.entend把一个列表的内容追加到另一个列表的末尾5.删除5-1list.remove删除第一次出现的指定的数据，如果数据不存在，程序会报错5-2list.pop不带参数删除列表末尾的数据5-3list.pop带参数删除指定索引位置的数据5-4清空整个列表list.chear5-5dellist[索引]本质上是把一个变量从内存中删除，
系统 2019-09-27 17:57:22 2474
