-基于如下5点展开requests模块的学习什么是requests模块requests模块是python中原生的基于网络请求的模块，其主要作用是用来模拟浏览器发起请求。功能强大，用法简洁高效。在爬虫领域中占据着半壁江山的地位。为什么要使用requests模块因为在使用urllib模块的时候，会有诸多不便之处，总结如下：手动处理url编码手动处理post请求参数处理cookie和代理操作繁琐......使用requests模块：自动处理url编码自动处理po
系统 2019-09-27 17:52:20 1900
python的循环编写程序时经常有代码需要重复运行，python提供了while和for进行循环操作。一、while循环1、while循环可以根据条件进行判断，决定是否要循环执行语句块，语法如下：循环条件后面也是要使用冒号，然后缩进写循环操作语句，先判断条件是否成立，如果为true，则执行循环操作语句，如果为false，则跳出循环。示例代码如下：count=0while(count<5):count=count+1print(count)#结果>>>5变量
系统 2019-09-27 17:52:20 1900
作为eclipse的忠实粉丝，我自然乐意用eclipse来编写。于是捣鼓了一小会儿就搞好了。但是我运行的第一个程序出现了一个很奇怪的问题：SyntaxError:(unicodeerror)‘utf-8’codeccan’tdecodebyte0xceinposition16:invalidcontinuationbyte我隐约的看到了utf-8，知道了肯定是编码的问题，可是我寻思我没有写汉字呀原来是自动生成的日期中有中文。删掉就好了。但是如果我们真的需要
系统 2019-09-27 17:52:01 1900
初试牛刀假设你希望学习Python这门语言，却苦于找不到一个简短而全面的入门教程。那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门。本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间，因此只会包含一些基本概念。很显然，如果你希望真正学好一门语言，你还是需要亲自动手实践的。在此，我会假定你已经有了一定的编程基础，因此我会跳过大部分非Python语言的相关内容。本文将高亮显示重要的关键字，以便你可以很容易看到它们。另外需要注意的
系统 2019-09-27 17:52:00 1900
最近学习《Python参考手册》学到Class部分，遇到了类的构造析构部分的问题：1、什么时候构造？2、什么时候析构？3、成员变量如何处理？4、Python中的共享成员函数如何访问？------------------------探索过程：1、经过查找，Python中没有专用的构造和析构函数，但是一般可以在__init__和__del__分别完成初始化和删除操作，可用这个替代构造和析构。还有一个__new__用来定制类的创建过程，不过需要一定的配置，此处不
系统 2019-09-27 17:51:55 1900
在接收raw_input方法后，判断接收到的字符串是否为数字例如：str=raw_input("pleaseinputthenumber:")ifstr.isdigit():为True表示输入的所有字符都是数字，否则，不是全部为数字str为字符串str.isalnum()所有字符都是数字或者字母str.isalpha()所有字符都是字母str.isdigit()所有字符都是数字str.islower()所有字符都是小写str.isupper()所有字符都是
系统 2019-09-27 17:51:10 1900
在Python中如何实现单例模式？这可以说是一个经典的Python面试题了。这回我们讲讲实现Python中实现单例模式的n种方式，和它的原理。什么是单例模式维基百科中说：单例模式，也叫单子模式，是一种常用的软件设计模式。在应用这个模式时，单例对象的类必须保证只有一个实例存在。许多时候整个系统只需要拥有一个的全局对象，这样有利于我们协调系统整体的行为。比如在某个服务器程序中，该服务器的配置信息存放在一个文件中，这些配置数据由一个单例对象统一读取，然后服务进程
系统 2019-09-27 17:50:21 1900
获取DataFrame虽然是一个比较简单的操作，但是有时候到手边就是写不出来，所以在这里总结记录一下：1.链表推倒式data=pd.read_csv('data/ReceiptcodeJanuaryminutetradingvolume.csv')print([columnforcolumnindata])#打印结果['COUNT','SUCC','FAIL','WAITPAY','SUCCRatio','time']2.通过columns字段获取，返回一
系统 2019-09-27 17:49:32 1900
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1900
对于Linux用户来说，命令行的名声相当的高。不像其他操作系统，命令行是一个可怕的命题，但是对于Linux社区中那些经验丰富的大牛，命令行却是最值得推荐鼓励使用的。通常，命令行对比图形用户界面，更能提供更优雅和更高效的解决方案。命令行伴随着Linux社区的成长，UNIXshells，例如bash和zsh，已经成长为一个强大的工具，也是UNIXshell的重要组成部分。使用bash和其他类似的shells，可以得到一些很有用的功能，例如，管道，文件名通配符和
系统 2019-09-27 17:49:16 1900
