爬虫即网络爬虫，英文是WebSpider。翻译过来就是网络上爬行的蜘蛛，如果把互联网看作一张大网，那么爬虫就是在大网上爬来爬去的蜘蛛，碰到想要的食物，就把他抓取出来。我们在浏览器中输入一个网址，敲击回车，看到网站的页面信息。这就是浏览器请求了网站的服务器，获取到网络资源。那么，爬虫也相当于模拟浏览器发送请求，获得到HTML代码。HTML代码里通常包含了标签和文字信息，我们就从中提取到我们想要的信息。通常爬虫是从某个网站的某个页面开始，爬取这个页面的内容，找
系统 2019-09-27 17:51:07 1736
算数运算符：+#加：两个对象相加-#减：得到负数或是一个数减去另一个数*#乘：两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串/#除：x/y，x除以y%#取模：返回除法的余数**#幂：x**y，返回x的y次幂//#取整除：返回商的整数部分（向下取整）比较运算符：==#判断两个对象是否相等!=#判断两个对象是否不相等<>#判断两个对象是否不相等，py2可用，py3不可用<#判断是否小于<=#判断是否小于等于>#判断是否大于>=#判断是否大于等于逻辑运算符：与and
系统 2019-09-27 17:51:05 1736
本文实例讲述了Python实现操纵控制windows注册表的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用_winreg模块的话基本概念:KEY键Value值函数和作用:CloseKey()-关闭一个KeyConnectRegistry()-链接到其他机器的注册表CreateKey()-创建一个KeyDeleteKey()-删除一个KeyDeleteValue()-删除一个Key里面的值（value）EnumKey()-为已经打开的Key里面的子键建立索引En
系统 2019-09-27 17:50:59 1736
本文实例为大家分享了Python实现代码统计工具的具体代码，供大家参考，具体内容如下思路：首先获取所有文件，然后统计每个文件中代码的行数，最后将行数相加.实现的功能：统计每个文件的行数；统计总行数；支持指定统计文件类型，排除不想统计的文件类型；排除空行；排除注释行importosimportsysimportos.path#foriinsys.argv:#print(i)#判断单个文件的代码行数defcount_file_lines(file_path):
系统 2019-09-27 17:50:58 1736
1.reload（）函数Python2：reload()函数封装在sys模块中，使用时：importsysreload()Python3：reload（）不再封装在sys模块中，而是importlib,使用方式如下：importimportlibimportyourfilereload('yourfile')注意：使用reload()函数时需要import你的文件参考文章：https://blog.csdn.net/heifan2014/article/d
系统 2019-09-27 17:50:49 1736
python脚本为敏捷开发脚本，在zabbix监控也起到重要作用，以下是使用python脚本发送告警邮件配置方法。脚本如下：#!/usr/bin/python#coding:utf-8importsmtplibfromemail.mime.textimportMIMETextimportsysmail_host='smtp.126.com'mail_user='username'mail_pass='passwd'mail_postfix='126.com
系统 2019-09-27 17:50:36 1736
在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程
系统 2019-09-27 17:50:30 1736
协程是什么我们已经做过不少爬虫项目，不过我们爬取的数据都不算太大，如果我们想要爬取的是成千上万条的数据，那么就会遇到一个问题：因为程序是一行一行依次执行的缘故，要等待很久，我们才能拿到想要的数据。既然一个爬虫爬取大量数据要爬很久，那我们能不能让多个爬虫一起爬取？这样无疑能提高爬取的效率，就像一个人干不完的活儿，组个团队一起干，活一下被干完了。这是一个很好的思路——让多个爬虫帮我们干活。但具体怎么用Python实现这事呢？我们可以先别急着想怎么实现这件事，后
系统 2019-09-27 17:50:16 1736
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:50:15 1736
阅读更多pipinstallpyecharts;会安装pyecharts-1.1.0画K线图kline1.py#coding:utf-8importos,sysfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportKlineiflen(sys.argv)==2:code=sys.argv[1]else:print('usage:kline1.pycode')sys.exit(1)iflen(co
系统 2019-09-27 17:50:05 1736
