Python数据类型详解——字符串一、定义字符串是一个有序的字符集合，用于存储和表示基本的文本信息，用''、""、''''''中间包含的内容称之为字符串创建：s='Helloworld!'二、特性按照从左到右的顺序定义字符集合，下标从0开始顺序访问，有序。可以进行切片操作不可变，字符串是不可变的，不能想列表一样修改其中某个元素，所有对字符串的修改操作都是相当与生成一份新的数据。字符串的单引号和双引号都无法取消特殊字符的含义，如果想让引号内所有的字符均取消特
系统 2019-09-27 17:51:12 1779
在用BeautifulSoup进行抓取页面的时候，会各种各样的编码错误。可以通过在beautifulsoup中指定字符编码，解决问题。复制代码代码如下:importurllib2fromBeautifulSoupimportBeautifulSouppage=urllib2.urlopen('http://www.163.com');soup=BeautifulSoup(page,from_encoding="gb2312")printsoup.origi
系统 2019-09-27 17:51:09 1779
pythonredis连接有序集合去重的代码如下所述：#-*-coding:utf-8-*-importredisfromconstantimportredis_ip,redis_db,redis_pw,redis_zset_namepool=redis.ConnectionPool(host=redis_ip,db=redis_db,password=redis_pw)#pool=redis.ConnectionPool(db=6,password=re
系统 2019-09-27 17:51:00 1779
Python这门解释性语言也有专门的线程模型，Python虚拟机使用GIL（GlobalInterpreterLock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，但暂时无法利用多处理器的优势。在Python中我们主要是通过thread和threading这两个模块来实现的，其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，所以我们使用threading模块实现多线程编程。这篇文章我们主要来看看Python对多线程
系统 2019-09-27 17:50:59 1779
lxml是python的一个解析库，支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高XPath，全称XMLPathLanguage，即XML路径语言，它是一门在XML文档中查找信息的语言，它最初是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于HTML文档的搜索XPath的选择功能十分强大，它提供了非常简明的路径选择表达式，另外，它还提供了超过100个内建函数，用于字符串、数值、时间的匹配以及节点、序列的处理等，几乎所有我们想要定位的节点，都可
系统 2019-09-27 17:50:58 1779
前言Python以其简单易懂的语法格式与其它语言形成鲜明对比，初学者遇到最多的问题就是不按照Python的规则来写，即便是有编程经验的程序员，也容易按照固有的思维和语法格式来写Python代码，有一个外国小伙总结了一些大家常犯的错误，，我把他翻译过来并在原来的基础补充了我的一些理解，希望可以让你避开这些坑。0、忘记写冒号在if、elif、else、for、while、class、def语句后面忘记添加“:”ifspam==42print('Hello!')
系统 2019-09-27 17:50:54 1779
这里先解释一下几个概念-位置参数:按位置设置的参数,隐式用元组保存对应形参.平时我们用的大多数是按位置传参.比如有函数deffunc(a,b,c),调用func(1,2,3).即a=1,b=2,c=3-关键字参数:可以通过关键字设置参数,不用关心参数位置,隐式用字典保存形参.比如有函数deffunc(a,b,c),调用func(b=1,c=2,a=3),即a=3,b=1,c=2普通格式复制代码代码如下:deffunc(opt_args):...return
系统 2019-09-27 17:50:13 1779
在了解装饰器的之前一定要先了解函数作为参数传递,什么是函数内嵌,请参考我之前写的博客函数简介因为在python里面,函数也是对象,也可以作为参数进行传递.python装饰器本质也是一种特殊函数,它接收的参数是函数对象,然后动态地函数参数添加额外的功能,而不用修改原有的函数对象.python装饰器传入的参数是函数,返回的值也是函数!python装饰器思想有点类似设计模式的装饰模式,其意图是动态地给函数对象添加额外的功能.比如像增加日志打印的功能,有点面向切面
系统 2019-09-27 17:50:12 1779
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 1779
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 1779
