在这个教材中,我们假定你已经安装了Scrapy。假如你没有安装,你可以参考这个安装指南。我们将会用开放目录项目(dmoz)作为我们例子去抓取。这个教材将会带你走过下面这几个方面:创造一个新的Scrapy项目定义您将提取的Item编写一个蜘蛛去抓取网站并提取Items。编写一个ItemPipeline用来存储提出出来的ItemsScrapy由Python写成。假如你刚刚接触Python这门语言,你可能想要了解这门语言起,怎么最好的利用这门语言。假如你已经熟悉
系统 2019-09-27 17:49:18 1957
代码来源：《Python神经网络编程》手写数据集下载地址:1.训练数据集2.测试数据集摘要本文代码主要讲解基于Python的简单神经网络构建用于识别手写数据集，类模块具有通用性，在分析清楚问题后可以加以改动，运用于其他方面。代码importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系统 2019-09-27 17:49:14 1957
本书特色在数据规模急速膨胀的大数据时代，数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”：预测体育赛事结果、精确投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题，等等。本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！理解
系统 2019-09-27 17:49:13 1957
#登录认证#加密-->解密#摘要算法#两个字符串：#importhashlib#提供摘要算法的模块md5=hashlib.md5()md5.update(b'123456')print(md5.hexdigest())#aee949757a2e698417463d47acac93df#不管算法多么不同，摘要的功能始终不变#对于相同的字符串使用同一个算法进行摘要，得到的值总是不变的#使用不同算法对相同的字符串进行摘要，得到的值应该不同#不管使用什么算法，ha
系统 2019-09-27 17:49:08 1957
摘要在这篇文章里，我将以反模式的角度来直接讨论Django的低级ORM查询方法的使用。作为一种替代方式，我们需要在包含业务逻辑的模型层建立与特定领域相关的查询API，这些在Django中做起来不是非常容易，但通过深入地了解ORM的内容原理，我将告诉你一些简捷的方式来达到这个目的。概览当编写Django应用程序时，我们已经习惯通过添加方法到模型里以此达到封装业务逻辑并隐藏实现细节。这种方法看起来是非常的自然，而且实际上它也用在Django的内建应用中。>>>
系统 2019-09-27 17:49:03 1957
本文实例为大家分享了python+pygame实现坦克大战的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、首先导入pygame库二、源码分享#coding=utf-8importpygameimporttimeimportrandomfrompygame.spriteimportSpriteSCREEN_WIDTH=800SCREEN_HEIGHT=500BG_COLOR=pygame.Color(0,0,0)TEXT_COLOR=pygame.Color(255
系统 2019-09-27 17:47:52 1957
find()方法判断字符串str，如果起始索引beg和结束end索引能找到在字符串或字符串的一个子串中。语法以下是find()方法的语法：str.find(str,beg=0end=len(string))参数str--此选项指定要搜索的字符串。beg--这是开始索引，默认情况下为0。end--这是结束索引，默认情况下它等于字符串的长度。返回值如果找到此方法返回的索引，否则返回-1。例子下面的例子显示了find()方法的使用。#!/usr/bin/pyth
系统 2019-09-27 17:47:19 1957
@[TOC](Python3多维列表排序–itemgetter()的使用)fromoperatorimportitemgettergameresult=[["Bob",95.00],'A'],["ALan",86.0,'C'],['Mandy',82.5,'A'],['Rob',86,'E']]res=sorted(gameresult,key=itemgetter(2,1))#先以等级排序，如果等级相同再按照分数排序，顺序是从小到大#结果是[['Mand
系统 2019-09-27 17:47:04 1957
FromPython正则表达式re.match(pattern,string,flags=0)尝试从字符串起始位置匹配一个模式；如果不是起始位置匹配成功，则re.match()返回none.匹配成功，re.match()返回一个匹配的对象，否则返回None.pattern-匹配的正则表达式string-要匹配的字符串flags-标志位，控制正则表达式的匹配方式，如，是否区分大小写，多行匹配等.e.g.#!/usr/bin/python#-*-coding:
系统 2019-09-27 17:46:48 1957
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。然而，虽然Python易于学习，使用方便，但它并非运行速度最快的语言。默认情况下，Python程序使用一个CPU以单个进程运行。不过如果你是在最近几年配置的电脑，通常都是四
系统 2019-09-27 17:46:24 1957
