抓取动态的网页内容主要有两种办法，一种是通过开发者工具找到动态内容的接口，然后分析接口的参数和返回值来爬取网站的数据。另外一种是通过模拟浏览器来抓取数据。python的Selenium库就可以通过代码来模拟浏览器抓取数据。一、概述运行Selenium需要依赖于Python的selenium库，以及浏览器对应驱动器（WebDriver）。安装selenium库pipinstallselenium项目地址：https://pypi.org/project/se
系统 2019-09-27 17:47:10 1867
importosimportsysimportstring#以指定模式打开指定文件，获取文件句柄defgetFileIns(filePath,model):print("打开文件")print(filePath)print(model)returnopen(filePath,model)#获取需要处理的文件defgetProcFile(path):returnos.listdir(path)#判断是否满足某个条件，如果满足则执行defisTrue(outF
系统 2019-09-27 17:47:04 1867
将音频文件拷贝到程序所在目录即可。如下所示：#!/usr/bin/envpython#encoding:utf-8"""@Company：华中科技大学电气学院聚变与等离子研究所@version:V1.0@author:Victor@contact:1650996069@qq.comoryexin@hust.edu.cn2018--2020@software:PyCharm@file:VoiceDataProcessing.py@time:2018/9/81
系统 2019-09-27 17:47:00 1867
mktime()方法是localtime()反函数。它的参数是struct_time或全9元组，它返回一个浮点数，为了兼容时time()。如果输入值不能表示为有效的时间，那么OverflowError或ValueError错误将被引发。Syntax以下是mktime()方法的语法：time.mktime(t)参数t--这是struct_time或满9元组。返回值此方法返回一个浮点数，对于兼容性time()。例子下面的例子显示了mktime()方法的使用。#
系统 2019-09-27 17:46:39 1867
时隔已久，再次冒烟，自动化测试工作仍在继续，自动化测试中的数据驱动技术尤为重要，不然咋去实现数据分离呢，对吧，这里就简单介绍下与传统unittest自动化测试框架匹配的DDT数据驱动技术。话不多说，先撸一波源码，其实整体代码并不多#-*-coding:utf-8-*-#ThisfileisapartofDDT(https://github.com/txels/ddt)#Copyright2012-2015CarlesBarrobésandDDTcontri
系统 2019-09-27 17:46:08 1867
学习Python的第一天,也是我第一次写博客的一天,不怎么会写博客,也不怎么会Python,也不怎么会写总结.在学Python的第一天发现自己脑子不是很好用,在学习过程中出现很多错误,错误锦集如下,哈哈哈哈,要加油.以后要注意不要再犯下面的错误了,不然以后在工作中很难独立完成,也容易出现很多错误,这样就不好了啊!!!下面是我的知识总结和错误总结,如果有IT大佬看见了,希望能指出我的不足之处,让我好改进改进,可以进步.======我======是======
系统 2019-09-27 17:46:07 1867
文|yangrq1018经常在腾讯视频上看电影，在影片库里有一个"豆瓣好评"板块。我一般会在这个条目下面挑电影。但是电影很多，又缺乏索引，只能不停地往下来，让js加载更多的条目。然而前面的看完了，每次找新的片就要拉很久。所以用爬虫将"豆瓣好评"里的电影都爬下来整理到一个表中，方便选片。项目地址：https://github.com/yangrq1018/vqq-douban-film依赖需要如下Python包：requestsbs4-Beautifulso
系统 2019-09-27 17:46:04 1867
近来实验室的师姐要发论文，由于论文交稿时间临近，有一些杂活儿需要处理，作为实验室资历最浅的一批，我这个实习生也就责无旁贷地帮忙当个下手。今天师姐派了一个小活，具体要求是：给一些训练模型的迭代次数，训练精度的数据，让我做成图表形式展示出来，一方面帮助检查模型训练时的不足，另一方面来看样本数目和预测精度之间的联系，数据具体格式如下：Iteration1500labeltraintestrightacc1214324241.01609216150.9375100
系统 2019-09-27 17:45:55 1867
1.简介celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列。它侧重于实时操作，但对调度支持也很好。celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务。celery是用Python编写的，但该协议可以在任何语言实现。它也可以与其他语言通过webhooks实现。建议的消息代理RabbitMQ的，但提供有限支持Redis,Beanstalk,MongoDB,CouchDB,，和数据库（使用SQLAlchemy的或Django的ORM）。celer
系统 2019-09-27 17:38:47 1867
在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。一、迭代器(iterator)在Python中，for循环可以用于Python中的任何类型，包括列表、元祖等等，实际上，for循环可用于任何“可迭代对象”，这其实就是迭代器迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发StopIteration。任何这类的对象
系统 2019-09-27 17:38:45 1867
