python垃圾回收机制一、什么是垃圾回收机制？垃圾回收机制（简称GC）是Python解释器自带一种机制，专门用来回收不可用的变量值所占用的内存空间二、为什么要用垃圾回收机制？程序运行过程中会申请大量的内存空间，而对于一些无用的内存空间如果不及时清理的话会导致内存使用殆尽（内存溢出），导致程序崩溃，因此管理内存是一件重要且繁杂的事情，而python解释器自带的垃圾回收机制把程序员从繁杂的内存管理中解放出来。python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和
系统 2019-09-27 17:57:11 1871
引言对于做web开发的人来说，json文本必须要熟知与熟练使用的。大部分网站的API接口调用返回的数据，就是json格式的。如果看json对象所包含的内容，相信对熟悉Python的人开说，很快就能把json的数据类型跟Python的数据类型对应上。那么，Python的标准模块包json，又有什么用呢？为什么要用去转json的格式为Python对应的格式呢？为什么就不能拿json格式的数据直接用呢？不是其类型几乎一样且对应的么？其实，只是看仔细其中的数据结构
系统 2019-09-27 17:56:31 1871
今天给大家出一个关于Python爬虫面试题的总结，相对于来说出现频率比较高的一些！1.为什么requests请求需要带上header？原因是：模拟浏览器，欺骗服务器，获取和浏览器一致的内容header的形式：字典headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/54.0.2840.99Safari/537.
系统 2019-09-27 17:56:15 1871
这是最近找机器学习实习的一个笔试题：看到这个题的时候第一想法就是用关联规则(Apriori算法)来实现。关联规则最重要的就是支持度Support和置信度Confidence。支持度的计算方法：#下面式中X∩Y表示X和Y同时发生的次数，N表示总事物数support(X->Y)=X∩Y/N置信度的计算方法：confidence(X->Y)=support(X->Y)/support(X)知道支持度和置信度的计算方法之后就可以实现上面算法了，首先本题给的数据集比
系统 2019-09-27 17:56:04 1871
本文实例讲述了python装饰器常见使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：python的装饰器，可以用来实现，类似springAOP类似的功能。一样可以用来记录某个方法执行前做什么，执行后做什么，或者用来记录日志，运行的时间等，更有甚者，用这个来做权限拦截，也未尝不可。从两个方面来描述python的装饰模式:1.对普通方法的装饰2.对在class类中的方法的装饰，不需要给参数的情况3.对在class类中的方法的装饰，需要给参数的情况一，对普通方法的装饰
系统 2019-09-27 17:55:42 1871
八大排序算法的Python实现原文地址插入排序插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入算法把要排序的数组分成两部分：第一部分包含了这个数组的所有元素，但将最后一个元素除外（让数组多一个空间才有插入的位置），而第二部分就只包含这一个元素（即待插入元素）。在第一部分排序完成后，再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中。代码实现
系统 2019-09-27 17:55:35 1871
本文实例讲述了Python进阶之使用selenium爬取淘宝商品信息功能。分享给大家供大家参考，具体如下：#encoding=utf-8__author__='Jonny'__location__='西安'__date__='2018-05-14''''需要的基本开发库文件：requests,pymongo,pyquery,selenium开发流程：搜索关键字：利用selenium驱动浏览器搜索关键字，得到查询后的商品列表分析页码并翻页：得到商品页码数，模
系统 2019-09-27 17:55:34 1871
Python3.6执行pip3installtesserocrpillow，报错：error:MicrosoftVisualC++14.0isrequired.Getitwith"MicrosoftVisualC++BuildTools":http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools解决办法：去下方链接下载匹配版本的whl文件https://github.com/simonfluecki
系统 2019-09-27 17:55:27 1871
一、为什么要使用Python进行数据分析？python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库，能够轻松的集成C,C++,Fortran代码（Cython项目），可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。二、Python的优势与劣势：1.Python是一种解释型语言，运行速度比编译型数据慢。2.由于python有一个全局解释器锁（GIL）,防止解释器同时执行多条python字节码，所以python不适用于高并发、多线程的应用程序。三、使用P
系统 2019-09-27 17:55:00 1871
本文原创并首发于公众号【Python猫】，未经授权，请勿转载。原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/-f...Python是一门强大的动态语言，那动态体现在哪里，强大又体现在哪里呢？除了好的方面，Python的动态性是否还藏着一些使用陷阱呢，有没有办法识别与避免呢？沿着它的动态特性话题，猫哥有几篇文章依次探及了：动态修改变量、动态定义函数、动态执行代码等内容，然而，当混合了变量赋值、动态赋值、命名空间、作用域、函数的编译原理等等内
系统 2019-09-27 17:55:00 1871
