目录一、概论二、方法论三、实践能力一、概论深入理解Python语言实例2:Python蟒蛇绘制模块1:turtle库的使用turtle程序语法元素分析二、方法论Python语言及海龟绘图体系三、实践能力初步学会使用Python绘制简单图形
系统 2019-09-27 17:55:09 1855
本文实例讲述了Python函数装饰器原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：装饰器本质上是一个函数，该函数用来处理其他函数，它可以让其他函数在不需要修改代码的前提下增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等应用场景。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
系统 2019-09-27 17:55:08 1855
本文实例讲述了PythonWeb框架之Django框架Form组件用法。分享给大家供大家参考，具体如下：Form简介在HTTP中，表单（form标签），是用来提交数据的，其action属性说明了其传输数据的方法：如何传、如何接收。访问网站时，表单可以实现客户端与服务器之间的通信。例如查询，就用到了表单（其属性中，action=get）。再比如说注册与登陆，也是要用到表单的。但这里由于涉及到隐私问题，需要保证数据传输的安全性，因此其传输方法就应当使用post
系统 2019-09-27 17:55:05 1855
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 1855
之前想爬取一些淘宝的数据，后来发现需要登录，找了很多的资料，有个使用request的sessions加上cookie来登录的，cookie的获取在登录后使用开发者工具可以找到。不过这个登录后获得的网页的代码是静态的，获取动态网页还得另寻他法，一般需要的数据可以在网页的源码中得到，但是你知道的，有些动态加载的就不是那么简单了，而且我发现这样获得的源码中，有些想要获取的数据的格式是经过改动的，比如我要某个商品的具体链接，发现并不能直接使用。总体而言，这是一次失
系统 2019-09-27 17:54:47 1855
1、捕获摄像头和实时显示importcv2importnumpyasnpimportpickleimportmatplotlib.pyplotaspltcap=cv2.VideoCapture(0)whileTrue:ret,frame=cap.read()#Ouroperationsontheframecomeheregray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#Displaytheresultingframec
系统 2019-09-27 17:54:46 1855
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article一、nosenose是一个第三方单元测试框架，它完全兼容unittest，并且号称是一个更好用的测试框架。那么nose除了具备unittest的所有功能外，还具有哪些优势呢？1.1用例编写用例的编写方式除了编写继承于unittest.TestCase的测试类外，还可以编
系统 2019-09-27 17:54:38 1855
有时候我们的爬虫程序添加了代理，但是我们不知道程序是否获取到了ip，尤其是动态转发模式的，这时候就需要进行检测了，以下是一种代理是否伪装成功的检测方式，这里推介使用亿牛云提供的代码示例。Python¶requests#!-*-encoding:utf-8-*-importrequestsimportrandom#要访问的目标页面targetUrl="http://httpbin.org/ip"#要访问的目标HTTPS页面#targetUrl="https:
系统 2019-09-27 17:54:07 1855
话不多说,代码说话:importnumpyasnpimportmathclassConv2D(object):def__init__(self,shape,output_channels,ksize=3,stride=1,method='VALID'):self.input_shape=shapeself.output_channels=output_channelsself.input_channels=shape[-1]self.batchsize=s
系统 2019-09-27 17:54:06 1855
在处理数据和进行机器学习的时候，遇到了大量需要处理的时间序列。比如说：数据库读取的str和time的转化，还有time的差值计算。总结一下python的时间处理方面的内容。一、字符串和时间序列的转化time.strptime()：字符串=>时间序列time.strftime()：时间序列=>字符串importtimestart="2017-01-01"end="2017-8-12"startTime=time.strptime(start,"%Y-%m-%
系统 2019-09-27 17:54:04 1855
