目录贴：跟我学Shiro目录贴1.1简介ApacheShiro是Java的一个安全框架。目前，使用ApacheShiro的人越来越多，因为它相当简单，对比SpringSecurity，可能没有SpringSecurity做的功能强大，但是在实际工作时可能并不需要那么复杂的东西，所以使用小而简单的Shiro就足够了。对于它俩到底哪个好，这个不必纠结，能更简单的解决项目问题就好了。本教程只介绍基本的Shiro使用，不会过多分析源码等，重在使用。Shiro可以非
系统 2019-08-29 22:00:48 2237
最近想找几本电子书看看，就翻啊翻，然后呢，找到了一个叫做周读的网站，网站特别好，简单清爽，书籍很多，而且打开都是百度网盘可以直接下载，更新速度也还可以，于是乎，我给爬了。本篇文章学习即可，这么好的分享网站，尽量不要去爬，影响人家访问速度就不好了http://www.ireadweek.com/,想要数据的，可以在我博客下面评论，我发给你，QQ，邮箱，啥的都可以。这个网站页面逻辑特别简单，我翻了翻书籍详情页面，就是下面这个样子的，我们只需要循环生成这些页面的
系统 2019-09-27 17:56:54 2236
python中查找指定的字符串的方法如下：code#查询defselStr():sStr1='jsjtt.com'sStr2='com'#index查询某个字符串，返回索引nPos=sStr1.index(sStr2)if(nPos>=0):print'sStr1中包括sStr2中的字符'printnPos#find方法如果没有查询到返回-1nPos2=sStr1.find('abc')printnPos2#查询到返回字符所在位置printsStr1.fi
系统 2019-09-27 17:56:53 2236
读取文件，将每一行作为列表的一个值，求每个字符串出现的次数，以及有哪些字符串。写入文件，按次数大小排序，次数后面对应着字符串#-*-coding:utf-8-*-input1=open('jpc.txt','r')output1=open('out.txt','w')list_of_all_the_lines=input1.read()a=list_of_all_the_lines.splitlines(False)myset=set(a)mylist_c
系统 2019-09-27 17:55:22 2236
为idle增加一个清屏的扩展ClearWindow就可以了（在http://bugs.python.org/issue6143中可以看到这个扩展的说明）。下面我说安装使用的方法。首先下载clearwindow.py（点击可直接下载，不能下载的可以右键保存，格式为py结尾），将这个文件放在PythonX\Lib\idlelib目录下（X为你的python版本），然后在这个目录下找到config-extensions.def这个文件（idle扩展的配置文件），
系统 2019-09-27 17:55:08 2236
文章目录1.函数的执行流程1.1.字节码了解压栈过程1.2.嵌套函数的压栈2.递归2.1.递归函数2.2.递归的性能2.3.递归的优化2.4.间接递归2.5.递归总结3.匿名函数4.Python生成器4.1.基本结构4.2.使用场景4.3.协程coroutine4.4.yieldfrom1.函数的执行流程函数的执行需要对函数进行压栈，什么是压栈呢，简而言之就是在函数执行时在栈中创建栈帧存放需要的变量以及指针的意思。具体涉及的知识非常多，这里就以一个Pyth
系统 2019-09-27 17:54:56 2236
之前我在windows10系统上面安装python3.7，虽然在windows上面安装简单，操作也方便，但是想要和linux的shell脚本交互就不方便了。因此，我决定在centos7上面也安装上python最新版本在这期间，我踩了很多坑，也填了很多坑，后来几乎要面临崩溃了，期间发生了什么？别着急，耐心往下看！操作环境:CentOS7.464位一般安装步骤1.下载python安装包wgethttps://www.python.org/ftp/python/
系统 2019-09-27 17:53:50 2236
Python爬虫之selenium高级功能原文地址表单操作元素拖拽页面切换弹窗处理表单操作表单里面会有文本框、密码框、下拉框、登陆框等。这些涉及与页面的交互，比如输入、删除、点击等。前提是找到页面中的元素。例如下面有一个表单输入框："text"name="passwd"id="passwd-id"/>获取这个元素的方法：element=driver.find_element_by_id("passwd-id")element=driver.find_ele
系统 2019-09-27 17:53:02 2236
前言在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律。Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。1、生成日期序列主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始
系统 2019-09-27 17:53:00 2236
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系统 2019-09-27 17:52:55 2236
