效果技术栈python3requestsredisechart源码地址https://github.com/MasakiOvO/...python需要安装的库requests,BeautifulSoup,redis,django思路两个程序。一个程序负责爬取用户关注和粉丝列表，并把用户名存入set另一个程序负责根据用户名获取详细信息，存入hash维护两个列表1.已爬用户2.未爬用户第一个程序的流程：当未爬set不为空时：执行如下操作：每次从未爬取列表中取出
系统 2019-09-27 17:55:04 2020
python在安装的时候，就自带了很多模块，我们把这些模块称之为标准库，其中，有一个是使用频率比较高的，就是os。这个库中方法和属性众多，有兴趣的看官可以参考官方文档：https://docs.python.org/2/library/os.html，或者在交互模式中，用dir(os)看一看。复制代码代码如下:>>>importos#这个动作很重要，不能缺少>>>dir(os)['EX_CANTCREAT','EX_CONFIG','EX_DATAERR'
系统 2019-09-27 17:55:00 2020
asyncio介绍熟悉c#的同学可能知道，在c#中可以很方便的使用async和await来实现异步编程，那么在python中应该怎么做呢，其实python也支持异步编程，一般使用asyncio这个库，下面介绍下什么是asyncio:asyncio是用来编写并发代码的库，使用async/await语法。asyncio被用作多个提供高性能Python异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任务队列等等。asyncio往往是构建IO密集型和高层级
系统 2019-09-27 17:54:52 2020
python统计指定目录内文件的代码行数，程序实现统计指定目录内各个python文件的代码总行数，注释行数，空行数，并算出所占百分比这符合一些公司的小需求，实际代码量的统计工作效果如图代码如下：#coding：utf-8importos,re#代码所在目录FILE_PATH='./'defanalyze_code(codefilesource):'''打开一个py文件，统计其中的代码行数，包括空行和注释返回含该文件总行数，注释行数，空行数的列表:param
系统 2019-09-27 17:51:01 2020
本文实例为大家分享了python实现学生信息管理系统的具体代码，供大家参考，具体内容如下简易学生信息管理系统主要功能有1录入学生信息2查找学生信息3删除学生信息4修改学生信息5排序6统计学生总人数7显示所有学生信息0退出系统系统运行效果主菜单的代码方法:#Author:dry#开发时间：2019/9/11#开发工具：PyCharmimportre#导入正则表达式模块importos#导入操作系统模块filename="student.txt"#学生信息保存
系统 2019-09-27 17:50:30 2020
起步在Python中，提供了很多种字符串格式化的方式，分别是%-formatting、str.format和f-string。本文将比较这几种格式化方法。%-格式化这种格式化方式来自于C语言风格的sprintf形式:name="weapon""Hello,%s."%nameC语言的给实话风格深入人心，通过%进行占位。为什么%-formatting不好不好的地方在于，如果字符串较长或较多的参数，那么可读性就变得很差。str.format格式化PEP-3101
系统 2019-09-27 17:50:28 2020
Anaconda安装Anconda下载地址：https://www.anaconda.com/download/下载后，图形化安装，很简单Pycharm安装Pycharm下载地址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows专业版安装需要激活码，网上很好找，也可以试试下面这个：MTW881U3Z5-eyJsaWNlbnNlSWQiOiJNVFc4ODFVM1o1IiwibGljZW5z
系统 2019-09-27 17:50:25 2020
logging的基本用法网上很多，这里就不介绍了。在引入正文之前，先来看一个需求：假设需要将某功能封装成类库供他人使用，如何处理类库中的日志？数年前在一个C#开发的项目中，我用了这样的方法：定义一个logging基类，所有需要用到日志的类都继承这个基类，这个基类中定义一个LogHandler事件，该事件用于实现具体的记录日志动作，同时可以通过将类A的LogHandler委托挂到类B的LogHandler上，实现将两个类的日志信息添加到一起。自从看了pyth
系统 2019-09-27 17:50:05 2020
通过代码和结果来理解浅拷贝和深度拷贝，先来看看python中有那些常见的浅拷贝方法：1.使用数据类型本身的构造器：l1=[1,2,3]l2=list(l1)l1==l2#Truel1isl2#False#l2就是l1的浅拷贝,set、dict与上面的浅拷贝一致t1=(1,2,3)t2=tuple(t1)t1==t2#Truet1ist2#True#由于tuple不可变，tuple返回一个指向相同元组的引用，与list、set、dict不一样2.通过切片操作
系统 2019-09-27 17:48:09 2020
绑定细心的读者可能记得我在第1部分的函数技术中指出的限制。特别在Python中不能避免表示函数表达式的名称的重新绑定。在FP中，名称通常被理解为较长表达式的缩写，但这一说法暗示着“同一表达式总是求出相同的值”。如果标记的名称重新被绑定，这一暗示便不成立。例如，让我们定义一些在函数编程中要用到的快捷表达式，比如：清单1.以下PythonFP部分的重新绑定要造成故障>>>car=lambdalst:lst[0]>>>cdr=lambdalst:lst[1:]>
系统 2019-09-27 17:47:05 2020
