首先要做的就是去豆瓣网找对应的接口，这里就不赘述了，谷歌浏览器抓包即可，然后要做的就是分析返回的json数据的结构：https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=tv&tag=%E5%9B%BD%E4%BA%A7%E5%89%A7&sort=recommend&page_limit=20&page_start=0这是接口地址，可以大概的分析一下各个参数的规则：type=tv，表示的是电视剧的分类tag=国产
系统 2019-09-27 17:47:01 2627
好久没写技术相关的文章，这次写篇有意思的，关于一个有意思的游戏――QQ找茬，关于一种有意思的语言――Python，关于一个有意思的库――Qt。这是一个用于QQ大家来找茬（美女找茬）的辅助外挂，开发的原因是看到老爸天天在玩这个游戏，分数是惨不忍睹的负4000多。他玩游戏有他的乐趣，并不很在意输赢，我做这个也只是自我娱乐，顺便讨他个好，毕竟我们搞编程的实在难有机会在父辈面前露露手。本来是想写个很简单的东西，但由于过程中老爸的多次嘲讽，逼得我不得不尽力完善，最后
系统 2019-09-27 17:56:56 2626
关于我一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任teamlead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。Github：https://github.com/hylinux1024微信公众号：终身开发者(angrycode)Flask中全局变量有current_app、request、g和session。不过需要注意的是虽然标题是写着全局变量，但实际上这些变量都跟当前请求的上下文环境有关，下面一起
系统 2019-09-27 17:52:39 2626
推荐算法在互联网行业的应用非常广泛，今日头条、美团点评等都有个性化推荐，推荐算法抽象来讲，是一种对于内容满意度的拟合函数，涉及到用户特征和内容特征，作为模型训练所需维度的两大来源，而点击率，页面停留时间，评论或下单等都可以作为一个量化的Y值，这样就可以进行特征工程，构建出一个数据集，然后选择一个合适的监督学习算法进行训练，得到模型后，为客户推荐偏好的内容，如头条的话，就是咨询和文章，美团的就是生活服务内容。可选择的模型很多，如协同过滤，逻辑斯蒂回归，基于D
系统 2019-09-27 17:56:52 2625
json数据示例{"node":"a","subNodes":[{"node":"a1","subNodes":[{"node":"a11","subNodes":[{"node":"a111","subNodes":[]},{"node":"a112","subNodes":[]}]},{"node":"a12","subNodes":[]}]},{"node":"a2","subNodes":[]}]}{"node":"b","subNodes":[{
系统 2019-09-27 17:54:36 2625
翻译：用法：zeros(shape,dtype=float,order='C')返回：返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组；参数：shape:形状dtype:数据类型，可选参数，默认numpy.float64dtype类型：t,位域,如t4代表4位b,布尔值，trueorfalsei,整数,如i8(64位）u,无符号整数，u8(64位）f,浮点数，f8（64位）c,浮点负数，o,对象，s,a，字符串，s24u,unicode,u24order:可选参数
系统 2019-09-27 17:53:29 2625
1，什么是Requests库Requests是用python语言编写，基于urllib，采用Apache2Licensed开源协议的HTTP库。它比urllib更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足HTTP测试需求，用一句话来说，Requests是python实现的简单易用的HTTP库。安装Request，直接输入pip3installrequests2，使用方法(底部有码云地址)相对上一期的urllib库要简单了很多了（个人觉得简单了不少的）各种请求
系统 2019-09-27 17:49:48 2625
从url中找到域名,首先想到的是用正则，然后寻找相应的类库。用正则解析有很多不完备的地方，url中有域名，域名后缀一直在不断增加等。通过google查到几种方法，一种是用Python中自带的模块和正则相结合来解析域名，另一种是使第三方用写好的解析模块直接解析出域名。要解析的url复制代码代码如下:urls=["http://meiwen.me/src/index.html","http://1000chi.com/game/index.html","htt
系统 2019-09-27 17:56:17 2624
这里分享DataFrame的列标准化以及对DataFrame分组之后列标准化。DataFrame的列标准化importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(data={'A':[1,1,2,2,2],'B':[2,3,4,6,5],'C':[3,8,5,12,6]})dfdf.apply(lambdax:(x-np.min(x))/(np.max(x)-np.min(x)))3.DataFrame分组之后列标准化
系统 2019-09-27 17:56:06 2624
原文链接：https://www.cnblogs.com/xiaodai0/p/9780101.html安装完Anacondapython3.7，想使用python3.6方法cmd使用命令：condacreate-npy36python=3.6anaconda安装好后，会有提示：Toactivatethisenvironment,use:#>activatepy36##Todeactivateanactiveenvironment,use:#>deacti
系统 2019-09-27 17:55:29 2624
本文实例讲述了Python基本数据结构之字典类型dict用法。分享给大家供大家参考，具体如下：词典类型dict字典由键(key)和对应值(value)成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。dict赋值dict整体放在花括号{}中，每个键与值用冒号隔开（:），每对用逗号分割；d={'one':1,'two':2,'three':3}键必须独一无二，但值则不必；值可取任何数据类型，如字符串，数或元组；若创建时同一个键被赋值两次，后一个值会被记住；键必须不可变
系统 2019-09-27 17:55:22 2624
改一下用户名和密码可以直接用（要开通VIP才能抓VIP的章节），代码如下：#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2019/5/1917:53#@Author:LMimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportjsonimportosclassSpider(object):def__init__(self):self.headers={'user-agent':'Mozilla/5.0(Window
系统 2019-09-27 17:53:27 2624
函数：len()1：作用：返回字符串、列表、字典、元组等长度2：语法：len(str)3：参数：str：要计算的字符串、列表、字典、元组等4：返回值：字符串、列表、字典、元组等元素的长度5：实例5.1、计算字符串的长度：>>>s="hellogoodboydoiido">>>len(s)215.2、计算列表的元素个数：>>>l=['h','e','l','l','o']>>>len(l)55.3、计算字典的总长度(即键值对总数)：>>>d={'num':1
系统 2019-09-27 17:50:50 2624
前言之前群里有人问，说我之前Pyecharts代码不能用了，我自己尝试了一下，还是可以用的，后面才发现是因为现在pyecharts更新了，这个是pyecharts官网的原话（pyecharts分为v0.5.X和v1两个大版本，v0.5.X和v1间不兼容，v1是一个全新的版本）。所以说，如果你安装的是v1版本的pyecharts，那我之前的代码都是不能用了，其实pyecharts的官方文档写的很详细（https://pyecharts.org/），但还是有人
系统 2019-09-27 17:46:13 2624
本文实例为大家分享了python爬虫实现中英翻译词典的具体代码，供大家参考，具体内容如下通过根据某平台的翻译资源，提取出翻译信息，并展示出来，包括输入，翻译，输出三个过程，主要利用python语言实现（python3.6），抓取信息展示。importurllib.requestimporturllib.parseimportjsondefen_zh(content):url='http://fanyi.baidu.com/v2transapi'head={
系统 2019-09-27 17:56:29 2623
