mydict={'Li':['M',7],'Zhang':['E',2],'Wang':['P',3],'Du':['C',2],'Ma':['C',9],'Zhe':['H',7]}res=sorted(mydict.items(),key=lambdax:x[1][1])#根据value结构[m,n]中n的值进行排序print(res)#输出#[('Zhang',['E',2]),('Du',['C',2]),('Wang',['P',3]),('Li
系统 2019-09-27 17:46:52 1828
mktime()方法是localtime()反函数。它的参数是struct_time或全9元组，它返回一个浮点数，为了兼容时time()。如果输入值不能表示为有效的时间，那么OverflowError或ValueError错误将被引发。Syntax以下是mktime()方法的语法：time.mktime(t)参数t--这是struct_time或满9元组。返回值此方法返回一个浮点数，对于兼容性time()。例子下面的例子显示了mktime()方法的使用。#
系统 2019-09-27 17:46:39 1828
读取一个已经保存了的字典f=open('dict_th','r')a=f.read()dict_hi=eval(a)f.close()保存一个字典dict={}list1=[]list2=[]forlineinlines:line=line.strip()if">"inline:list1.append(line)else:list2.append(line)foriinrange():dict[list1[i]]=list2[i]f6=open("dic
系统 2019-09-27 17:46:38 1828
在python中有很多字符串连接方式，今天就在这里具体总结一下：①.最原始的字符串连接方式：str1+str2②.python新字符串连接语法：str1,str2③.奇怪的字符串方式：str1str2④.%连接字符串：‘name:%s;sex:'%('tom','male')⑤.字符串列表连接：str.join(some_list)下面具体分析一下：第一种，想必只要是有编程经验的人，估计都知道，直接用“+”来连接两个字符串：'Jim'+'Green'='J
系统 2019-09-27 17:46:32 1828
Python的MySQLdb模块是Python连接MySQL的一个模块，默认查询结果返回是tuple类型，只能通过0,1..等索引下标访问数据默认连接数据库：复制代码代码如下:MySQLdb.connect(host=host,user=user,passwd=passwd,db=db,port=port,charset='utf8')查询数据：复制代码代码如下:cur=conn.cursor()cur.execute('selectb_idfromblo
系统 2019-09-27 17:46:17 1828
内置函数：Built-inFunctionsabs()all()any()ascii()bin()1.abs(x)返回x的绝对值。参数可以是整数或浮点数。如果参数是复数，则返回其大小。importmathprint('abs(45)的值:',abs(45))print('abs(-45)的值:',abs(-45))print('abs(45+23)的值:',abs(45+23))print('abs(math.pi)的值:',abs(math.pi))输出
系统 2019-09-27 17:46:09 1828
近来实验室的师姐要发论文，由于论文交稿时间临近，有一些杂活儿需要处理，作为实验室资历最浅的一批，我这个实习生也就责无旁贷地帮忙当个下手。今天师姐派了一个小活，具体要求是：给一些训练模型的迭代次数，训练精度的数据，让我做成图表形式展示出来，一方面帮助检查模型训练时的不足，另一方面来看样本数目和预测精度之间的联系，数据具体格式如下：Iteration1500labeltraintestrightacc1214324241.01609216150.9375100
系统 2019-09-27 17:45:55 1828
这次只演示了，如何在真实项目内用到BeautifulSoup库来解析网页，而新浪的新闻是ajax加载过来的数据，在这里我们只演示解析部分数据（具体反扒机制没做分析）。代码地址：https://gitee.com/dwyui/BeautifulSoup_xinlang.git。关于的爬虫的博客已经越来越多，使用到的技术也越来越多，后期我还会持续写下去，大概从几个角度去写，多线程爬取（提高效率），如何更好的做到爬取数据（破解反扒）。用redis管理多线程和代理
系统 2019-09-27 17:45:54 1828
一、建立虚拟环境pipinstallvirtualenv要使用Django，首先要建立一个虚拟工作环境。我们先为项目建立一个文件夹learn，在文件夹中打开命令行（shift+右击），来建立另一个虚拟环境。如果使用的是python3，可使用如下命令来创建：python-mvenvl_env这里运行模块venv，用它来创建一个名为l_env的虚拟环境，此时learn文件夹中会多出来一个l_env的文件夹。如果上述成功了，则跳转到三、激活虚拟环境，否则跳转二、
系统 2019-09-27 17:45:42 1828
什么是中间件我们从一个简单的例子开始。高流量的站点通常需要将Django部署在负载平衡proxy之后。这种方式将带来一些复杂性，其一就是每个request中的远程IP地址(request.META["REMOTE_IP"])将指向该负载平衡proxy，而不是发起这个request的实际IP。负载平衡proxy处理这个问题的方法在特殊的X-Forwarded-For中设置实际发起请求的IP。因此，需要一个小小的中间件来确保运行在proxy之后的站点也能够在r
系统 2019-09-27 17:38:42 1828
