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python使用 urllib.unquote乱码的原因

实际问题Python中的urllib模块用来处理url相关的操作,unquote方法对应javascript中的urldecode方法,它对url进行解码,把类似"%xx"的字符替换成单个字符,例如:“%E6%B3%95%E5%9B%BD%E7%BA%A2%E9%85%92”解码后会转换成“法国红酒”,但是使用过程中,如果姿势不对,最终转换出来的字符会是乱码“法国红é”。#取得kwkw=self.url.split('&')[-1].repla

系统 2019-09-27 17:55:26 2609

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数据挖掘之Apriori算法详解和Python实现代码分享

关联规则挖掘(Associationrulemining)是数据挖掘中最活跃的研究方法之一,可以用来发现事情之间的联系,最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。(啤酒与尿布)基本概念1、支持度的定义:support(X-->Y)=|X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数。例如:support({啤酒}-->{尿布})=啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数=3/5=60%。2、自信度的定义:confidenc

系统 2019-09-27 17:54:39 2609

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Python Pandas 如何shuffle(打乱)数据

在Python里面,使用Pandas里面的DataFrame来存放数据的时候想要把数据集进行shuffle会许多的方法,本文介绍两种比较常用而且简单的方法。应用情景:我们有下面以个DataFrame我们可以看到BuyInter的数值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3这样排列的,我们希望不保持这个次序,但是同时列属性又不能改变,即如下效果:实现方法:最简单的方法就是采用pandas中自带的sample这个方法。假设df是这个DataFramed

系统 2019-09-27 17:53:55 2609

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python实现五子棋人机对战游戏

本文代码基于python3.6和pygame1.9.4。五子棋比起我之前写的几款游戏来说,难度提高了不少。如果是人与人对战,那么,电脑只需要判断是否赢了就可以。如果是人机对战,那你还得让电脑知道怎么下。我们先从简单的问题来看。开端画棋盘首先肯定是要画出棋盘来,用pygame画出一个19×19或15×15的棋盘并不是什么难事,这在之前的文章中已经多次用到,就不赘述了。画棋子需要说一下的是画棋子,因为没找到什么合适的棋子图片,所以只要自己来画棋子。我们用pyg

系统 2019-09-27 17:48:42 2609

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Python 异常的捕获、异常的传递与主动抛出异常操作示例

本文实例讲述了Python异常的捕获、异常的传递与主动抛出异常操作。分享给大家供大家参考,具体如下:异常的捕获demo.py(异常的捕获):try:#提示用户输入一个整数num=int(input("输入一个整数:"))#使用8除以用户输入的整数并且输出result=8/numprint(result)exceptValueError:print("请输入正确的整数")exceptExceptionasresult:print("未知错误%s"%resul

系统 2019-09-27 17:48:37 2609

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Python opencv contrib版本安装指北

写在前面之前搞树莓派,opencv的contrib版本死活装不上,最后用C++版本四线程编译了一天,浪费生命的玩意儿我明明记得之前,pipinstallopencv-contrib是可以安装的......,年级大了,老了最近终于找到了一篇推文,原来是pipinstallopencv-contrib-python,呵呵,什么时候改的??以下摘自这位大佬的博客:大佬原话OpenCVContrib是OpenCV的扩展模块,包含了许多最新的以及可能还没有正式发布有

系统 2019-09-27 17:47:33 2609

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详解Python中的各种转义符\n\r\t

Python中的各种转义符\n\r\t转义符描述\续行符(在行尾时)\\反斜杠符号'单引号"双引号\a响铃\b退格(Backspace)\e转义\000空\n换行\v纵向制表符\t横向制表符\r回车\f换页\oyy八进制数yy代表的字符,例如:\o12代表换行\xyy十进制数yy代表的字符,例如:\x0a代表换行\other其它的字符以普通格式输出Python中的正斜杠与反斜杠首先,"/"左倾斜是正斜杠,"\"右倾斜是反斜杠,可以记为:除号是正斜杠一般来说

系统 2019-09-27 17:56:08 2608

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Python脚本--爆破SSH

利用Pxssh是pexpect库的ssh专用脚本环境:kali代码:'''Author:yw'''frompexpectimportpxsshimportoptparsefromthreadingimport*Max_Connect=5connection_lock=BoundedSemaphore(value=Max_Connect)defconnect(host,user,password):try:s=pxssh.pxssh()s.login(hos

系统 2019-09-27 17:56:05 2608

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python读取并定位excel数据坐标系详解

测试数据:坐标数据:testExcelData.xlsx使用python读取excel文件需要安装xlrd库:xlrd下载后的压缩文件:xlrd-1.2.0.tar.gz解压后再进行安装即可,具体安装方法请另行百度。代码importxlrdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#打开文件data=xlrd.open_workbook(r'testExcelData.xlsx')#获取表格数目nums=len(

系统 2019-09-27 17:55:17 2608

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python-tkinter之按钮的使用,开关方法

具体参考哪位大佬的,记不太清楚了。直接上代码,大体逻辑是这样的。#-*-coding:utf-8-*-fromtkinterimport*root=Tk()defg():ifb['text']=='开始':b['text']='关闭'print('开始')else:b['text']='开始'print('结束')b=Button(root,text='开始',font=('KaiTi',36,'bold'),bg='pink',fg='green',bd

系统 2019-09-27 17:53:42 2608

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Python来做图像处理以及视音频文件分离和合成

一、简介Imageio是一个Python库,提供了一个简单的界面来读取和写入各种图像数据,包括动画图像,视频,体积数据和科学格式。它是跨平台的,运行在Python2.7和3.4+上,易于安装。作为用户,您只需要记住一些功能:imread()和imwrite()-用于单个图像mimread()和mimwrite()-用于图像系列(动画)volread()和volwrite()-用于体积图像数据get_reader()和get_writer()-用于更多控制(

系统 2019-09-27 17:48:25 2608

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python代码覆盖率(下)--- coverage.py api

前言使用pytest-cov无法统计用api调用服务的测试脚本所覆盖率,但大部分的项目基本也是使用api调用。所以我们额外需要使用coverage.pyapi来统计。当你安装pytest-cov时,已经默认安装了coverage这个库。服务启动要想扫描到代码,必须在服务启动的时候要插入coverage相关配置。我这边是flask启动的,所以在flask启动的代码上添加,如下:if__name__=='__main__':cov=Coverage()cov.

系统 2019-09-27 17:48:14 2608

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Python处理时间日期坐标轴过程详解

1.前言当日期数据作为图表的坐标轴时通常需要特殊处理,应为日期字符串比较长,容易产生重叠现象2.设定主/次刻度2.1引用库frommatplotlib.datesimportDateFormatter,WeekdayLocator,DayLocator,MONDAY,YEARLY2.2获取每月/周/日数据获取每月一日数据monthdays=MonthLocator()获取每周一的日期数据mondays=WeekdayLocator(MONDAY)#主要刻度

系统 2019-09-27 17:56:21 2607

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【计算机体系结构】非线性流水线调度算法 C++ & Python

一、概述线性流水线与非线性流水线是CPU中指令处理流水线的一种分类标准。线性流水线很好理解,就是一条路走到黑的流水线;非线性流水线则不同,它可能存在前馈与反馈,每个部件可能使用一次或多次,它就没法像线性流水线那么一个一个部件按部就班的走。因此出现了一个问题,如果我第一个任务第二次使用部件A,第二个任务恰好第一次也使用部件A,这会怎么样?出现矛盾了,流水线卡住了。这不好,因此需要流水线调度算法来安排好每一个任务,在让它们不冲突的同时,最大可能提高流水线的效率

系统 2019-09-27 17:54:43 2607

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Python 写入训练日志文件并控制台输出解析

1.背景在深度学习的任务中,通常需要比较长时间的训练,因此我们会选择离开电脑。笔者在跟踪模型表现,观察模型accuracy以及loss的时候,比较传统的方法是在控制台print输出或者直接使用tensorboard。但如果是你需要远程观察模型表现,那一个时刻记录的log文件就非常重要。(如果你希望不在实验室,远程通过访问正在训练网络的服务器的JupyterNotebook,实时查看实验进度。请参考――远程连接服务器端JupyterNotebook)2.lo

系统 2019-09-27 17:57:40 2606