【百度云搜索，搜各种资料:http://www.bdyss.cn】【搜网盘，搜各种资料:http://www.swpan.cn】注意：数据保存的操作都是在pipelines.py文件里操作的将数据保存为json文件spider是一个信号检测#-*-coding:utf-8-*-#Defineyouritempipelineshere##Don'tforgettoaddyourpipelinetotheITEM_PIPELINESsetting#See:ht
系统 2019-09-27 17:57:13 1871
#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#问题：给出一个字符串，分别输出该字符串中小写字母，大写字母，数字，以及其他字符串的个数chuan="aasdhauADSGFTHFTdbhi1224324汉字"len_lower=0len_upper=0len_digit=0foriinchuan:ifi.islower():len_lower+=1ifi.isupper():len_upper+=1ifi.isdigit()
系统 2019-09-27 17:56:34 1871
条件控制其实就是if...else...（如果...条件是成立的，就做...；反之，就做...）的使用，其基本结构是：具体看下面这个例子：defaccount_login():#定义函数password=input('请输入密码:')#输入密码ifpassword=='12345':#如果输入密码是12345，则登录成功print('登录成功')else:print('密码有误，请重新输入')#否则提示密码有误，请重新输入account_login()#输
系统 2019-09-27 17:55:06 1871
字典是Python语言中唯一的映射类型。映射类型对象里哈希值（键，key）和指向的对象（值，value）是一对多的的关系，通常被认为是可变的哈希表。字典对象是可变的，它是一个容器类型，能存储任意个数的Python对象，其中也可包括其他容器类型。字典类型与序列类型的区别：1.存取和访问数据的方式不同。2.序列类型只用数字类型的键（从序列的开始按数值顺序索引）；3.映射类型可以用其他对象类型作键（如：数字、字符串、元祖，一般用字符串作键），和序列类型的键不同，
系统 2019-09-27 17:54:02 1871
题目：1.首先将文件：/etc/selinux/config进行备份文件名为/etc/selinux/config.bak2.再文件：/etc/selinux/config中的enforcing替换为disabled#ThisfilecontrolsthestateofSELinuxonthesystem.#SELINUX=cantakeoneofthesethreevalues:#enforcing-SELinuxsecuritypolicyisenfo
系统 2019-09-27 17:53:53 1871
01问题描述这个SQL题来源于自己的Python学习交流群，具体是这样的：用一条SQL语句查询出每门课都大于80的学生姓名和总成绩。02解题思路本人使用Python来解决这个问题，大概的思路如下：首先筛选出课程成绩小于等于80的列（布尔选择）。取这些列的学生姓名的唯一值。这些学生姓名就是不符合条件的，我们反选符合条件的。最后用groupby求和即可完成。03解题代码①通过布尔选择成绩小于等于80的列。data[data['score']<=80]其实通过结
系统 2019-09-27 17:53:43 1871
从学习的角度来说，三十岁开始学习Python编程并不算晚，但是如果从就业的角度来说，却并不算早了。Python语言在当下的大数据时代背景下得到了广泛的应用，对于职场人来说，学习Python还是有一定必要的，尤其是对于数据比较敏感的岗位，像咨询类岗位、市场分析类岗位、运营管理类岗位等等。如果想在三十岁的时候通过学习Python来谋求一份程序员工作，则需要有一个系统的计划，毕竟三十岁对于程序员来说，正处在升级转换的重要发展期，而三十岁却刚入行程序员，必然会有一
系统 2019-09-27 17:53:16 1871
假设有一组非负整数，对数据元素重新排列，使其构成的整数最大，输出该整数。如输入11,20,3,7.输出732011思路：1.用冒泡排序法对数据进行排序，将最小的元素放在最后2.最后对a数组各元素相加，输出字符串3.程序可以正确运行c=input("请输入一组数字，用空格隔开:")a=c.split()defcompare(a,b):s1=str(a)+str(b)s2=str(b)+str(a)ifs1
系统 2019-09-27 17:52:03 1871
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境CPU：3.5GHzIntelCorei7内存：32GBHDDR31600MHz硬盘：3TBFusionDrive数据
系统 2019-09-27 17:50:47 1871
Python做后端开发的优势1、Python开发人员的背景丰富多彩，阵营规模很大，这直接导致了Python的各种lib比Ruby多很多很多很多2、和Ruby相反，Python的哲学是“做一件事情有且只有一种方法”（Thereshouldbeone--andpreferablyonlyone--obviouswaytodoit.）。Ruby的信徒会觉得这样非常boring，但是我觉得这一点减轻了人们在开发时的认知负担和选择成本，对于提高开发效率是很有帮助的
系统 2019-09-27 17:50:45 1871
