【百度云搜索，搜各种资料:http://www.lqkweb.com】【搜网盘，搜各种资料:http://www.swpan.cn】css选择器1、2、3、::attr()获取元素属性，css选择器::text获取标签文本举例：extract_first('')获取过滤后的数据，返回字符串，有一个默认参数，也就是如果没有数据默认是什么，一般我们设置为空字符串extract()获取过滤后的数据，返回字符串列表#-*-coding:utf-8-*-import
系统 2019-09-27 17:47:14 1859
函数的嵌套defone():print("第一个函数")deftwo():one()print("第二个函数")two()递归函数，就是函数内嵌套函数自身，下面是阶乘的递归方法defone(a):ifa==1:return1else:returnone(a-1)*aone(5)匿名函数：https://blog.csdn.net/GrofChen/article/details/93018250全局变量：https://blog.csdn.net/Grof
系统 2019-09-27 17:47:12 1859
swapCase()方法返回所有可大小写，基于字符大小写交换字符串的一个副本。语法以下是swapCase()方法的语法：str.swapcase();参数NA返回值此方法返回其中所有基于大小写字符交换字符串的一个副本。例子下面的例子显示的swapCase()方法的使用。#!/usr/bin/pythonstr="thisisstringexample....wow!!!";printstr.swapcase();str="THISISSTRINGEXAMP
系统 2019-09-27 17:47:06 1859
sys模块提供了许多函数和变量来处理Python运行时环境的不同部分.处理命令行参数在解释器启动后,argv列表包含了传递给脚本的所有参数,列表的第一个元素为脚本自身的名称.使用sys模块获得脚本的参数复制代码代码如下:print"scriptnameis",sys.argv[0]#使用sys.argv[0]采集脚本名称iflen(sys.argv)>1:print"thereare",len(sys.argv)-1,"arguments:"#使用len(
系统 2019-09-27 17:46:35 1859
怎么理解装饰器，用过或者写过什么装饰器吗？1.1.概述：装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。1.2.详细描述：1.importlogging8.ret=oldfunc(*args,**kwargs)9.returnret10.11.返回新函数12.returnnew_func13.14.15.#通过语法糖使用装饰器16.@decoratorbr/>2.#定义装饰器,
系统 2019-09-27 17:46:27 1859
今天想用python做个demo,含两个子图的动态gif，代码如下：importmatplotlib.pyplotaspltimportimageio,osimportmatplotlib#plt.ion()fig=plt.figure(0)ax1=plt.subplot(121)ax2=plt.subplot(122)ax1.set_title('input')ax2.set_title('GT')foriinrange(1000):img1=plt.i
系统 2019-09-27 17:46:22 1859
为了加快网站的加载速度，我们通常要多js和css进行压缩处理。这些js和css的压缩工作如果都手动处理，费时费力。DjangoCompressor可以实现js/css的自动压缩。DjangoCompressor在易用性方面做的非常好，按照文档做简单的设置后就可以正常工作。强烈建议大家去将文档完整的看一遍（文档很短）。使用的时候，只需要将css/js放到compress标签中DjangoCompressor即可自动进行处理。在debug模式时，DjangoC
系统 2019-09-27 17:46:13 1859
在做接口测试的时候，我们经常会遇到一种情况就是要对接口的参数进行各种可能的校验，手动修改很麻烦，尤其是那些接口参数有几十个甚至更多的，有没有一种方法可以批量的对指定参数做生成处理呢。答案是肯定的！python的jinja2模板库可以很好的满足我们的需求，通过维护一个原始数据模板，将我们想要动态生成的变量模板化，就可以实现需求。现在我们有这样的一个请求数据{"abc":"123","p2p":"123","smid":"20180807220733939b6
系统 2019-09-27 17:46:03 1859
Python引入了一个机制：引用计数。引用计数python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。总结一下对象会在一下情况下引用计数加1：1.对象被创建：x=42.另外的别人被创建：y=x3.被作为参数传递给函数：foo(x)4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,'33']引用计数减少情况1.一个本地引用离
系统 2019-09-27 17:45:58 1859
dic={'key1':'value1','key2':'value2'}一、增if'key3'notindic:dic['key3']='value3'二、删deldic['key1']#删除键是'Name'的条目dic.clear()#清空字典所有条目deldic#删除字典三、改dic['key1']='value0'#更新四、查遍历forkey,valueindic.items():print(key,value)#同时遍历key，valuefori
系统 2019-09-27 17:45:50 1859
