这里向大家分享一下python爬虫的一些应用，主要是用爬虫配合简单的GUI界面实现视频，音乐和小说的下载器。今天就先介绍如何实现一个动态视频下载器。爬取电影天堂视频首先介绍的是python爬取电影天堂网站的视频(包括电影，电视剧，综艺等)，主要是用selenium动态网页技术加上简单的爬虫技术。(1)电影网站首页面地址：https://www.dytt8.net/(2)用到的技术：selenium模拟浏览器运行。(3)首先要安装配置selenium库和不同
系统 2019-09-27 17:55:46 2267
os.path包os.path包主要用于处理字符串路径，比如'/home/zikong/doc/file.doc'，提取出有用的信息。复制代码代码如下:importos.pathpath='/home/zikong/doc/file.doc'print(os.path.basename(path))#查询路径中包含的文件名print(os.path.dirname(path))#查询路径中包含的目录info=os.path.split(path)#将路径分
系统 2019-09-27 17:53:51 2267
使用OpenCV-Python实现图像读入、显示与保存：#-*-coding:utf-8-*-importcv2frommatplotlibimportpyplotasplt##第二个参数，0为灰度模式显示，1为彩色图像，默认值为1#img0=cv2.imread(r'D:\OpenCV_Python\chepai.jpg',0)#img1=cv2.imread(r'D:\OpenCV_Python\chepai.jpg',1)#或者如下：img0=cv2
系统 2019-09-27 17:53:37 2267
前言或许你是一个初入门Python的小白，完全不知道PEP是什么。又或许你是个学会了Python的熟手，见过几个PEP，却不知道这玩意背后是什么。那正好，本文将系统性地介绍一下PEP，与大家一起加深对PEP的了解。目前，国内各类教程不可胜数，虽然或多或少会提及PEP，但笼统者多、局限于某个PEP者多，能够详细而全面地介绍PEP的文章并不多。本文的目的是：尽量全面地介绍PEP是什么，告诉大家为什么要去阅读PEP，以及列举了一些我认为是必读的PEP，最后，则是
系统 2019-09-27 17:53:09 2267
前言在C语言中，由于变量一定是先声明，后使用，所以我们可以清楚的知道，现在使用的变量是全局还是局部，比如：inta=5;voidtest(void){a=1;//没有先声明，所以用的是全局的变量a}voidtest1(void){inta;a=2;//前面声明了，所以用的是局部变量a，对其所做的修改不会影响全局变量a}voidmain(void){printf("before:a=%d\n",a);test();printf("aftertest:a=%d
系统 2019-09-27 17:53:03 2267
Python识别璇玑图中诗的数量一、璇玑图简介璇玑图的读法有很多，这里我使用七七棋盘格的读法，在璇玑图中分离出一个七七棋盘格，如下表吏官同流污合玩痞悍蒙骗造假蛋鸡宴请客友朋远戚偏正反拨乱冤隶奸贪险冠眷阉佃味道人味爱公荒投背渣辣宠猪田臭终灭麻姬汗地相诚明香美血天烂俭贤馋甜粘寒妓贱贫苦断礼谦妻仙女桃花妹嫣姐懒惰猪狗低贱妾酸流泪目满惨婢惨妍淡廉奸艳难败羞雅美猴心家花月和勤狐嘴破佛花温耕鬼手颜心闭娴洁神眼抢虔腼恬俭欢馋欢姊俭食衣胖兄短弟闲柳细云风谦爷叛雷鸣闪电悍爹
系统 2019-09-27 17:52:55 2267
在shell(bash)下有2个很基本的功能，那就是tab补全，和clear清屏，对于我这种时不时不自觉的就手残要clear清屏一下的人来说，python控制台不能清屏很不爽，经过google的帮忙，找到了解决办法。执行“manpython”可以看到这样一个环境变量：PYTHONSTARTUPIfthisisthenameofareadablefile,thePythoncommandsinthatfileareexecutedbeforethefirst
系统 2019-09-27 17:52:47 2267
这是书籍《PandasCookbook》书籍第04章的代码复现，所有代码运行在JupyterNotebook上，原讲解地址是：https://www.jianshu.com/p/bd0bc1b5b4b6我上传代码的github地址是：https://github.com/Asunqingwen/PandasCookbook.gitgithub上有该书中用到的data，里面代码会不定期更新（因为工作原因，时间不定），直到本书学习完成！相比原讲解，会穿插一些自
系统 2019-09-27 17:52:46 2267
随着深度学习研究的深入，相关应用已经在许多领域展现出惊人的表现。一方面，深度学习的强大能力着实吸引着学术界和产业界的眼球。另外一方面，深度学习的安全问题也开始引起广泛地关注。对于一个给定的深度神经网络，经过训练，它可能在具体任务上（例如图像识别）表现出较高的准确率。但是在原本能够被正确分类的图像中引入稍许（人眼不易察觉）扰动，神经网络模型就可能被误导，从而得出错误的分类结果。例如，下图中最左侧的熊猫图片本来可以被正确分类，向其中加入一定的扰动，结果会得到右
系统 2019-09-27 17:52:12 2267
注：以下内容在python3中操作一.一行输入多个值a,b=input().split()#此时得到的a和b的类型均为字符串，以空格为分隔符a,b=input().split(',')#此时得到的a和b的类型均为字符串，以逗号为分隔符具体操作如下：a,b=map(int,input().split())#此时得到的a和b的类型为整数，以空格为分隔符具体操作如下：补充split():语法：str.split(str='',num)[n]其中str：分隔符，默
系统 2019-09-27 17:51:19 2267
