这篇文章主要介绍了python爬虫批量下载zabbix文档代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下#-*-coding:UTF-8-*-importrequests,re,timeurl='https://www.zabbix.com/documentation/3.4/zh/manual'base_url='https://www.zabbix.com/documentation/3.4/
系统 2019-09-27 17:52:06 1881
基础版(list方法)#比较占内存w=int(input("输入一个数字还你一个斐波那契数列："))list_res=[]deflist_n(n):ifn>=3:res=list_n(n-1)+list_n(n-2)else:res=1returnresprint("开始")foriinrange(0,w):list_res.append(list_n(i+1))print(list_res)升级版#比较占内存num=int(input("输入一个数字还你
系统 2019-09-27 17:52:01 1881
一、新建云端notebook打开https://colab.research.google.com网站，我们就能看到浏览器中出现了新建pythonnotebook二、分享代码有时候同学之间或者同事之间分享项目代码，过去都是使用邮箱，繁琐费事。现在一键分享，这里我是给自己的邮箱里转发然后大邓打开自己的邮箱，wow，6666三、团队成员可以评论代码比如在一个团队中，有的人写错了代码，我们可以在远隔十万八千的另外一台电脑上做评论，提示错误。四、链接到stacko
系统 2019-09-27 17:51:44 1881
B.py调用A.py的函数或类在同一个文件夹下调用函数：A.py文件：defadd(x,y):print('和为：%d'%(x+y))B.py文件：importAA.add(1,2)或fromAimportaddadd(1,2)调用类：A.py文件:classA:def__init__(self,xx,yy):self.x=xxself.y=yydefadd(self):print("x和y的和为：%d"%(self.x+self.y))B.py文件：fr
系统 2019-09-27 17:51:08 1881
klearnpythonAPILinearRegressionfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#线性回归#module=LinearRegression()module.fit(x,y)module.score(x,y)module.predict(test)LogisticRegressionfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#逻辑回
系统 2019-09-27 17:51:04 1881
本文总结分析了selenium2.0中常用的python函数。分享给大家供大家参考，具体如下：新建实例driver=webdriver.Firefox()此处定位均使用的百度首页输入框1.通过标签属性Id查找元素方法：find_element_by_id(element_id)实例：driver.find_element_by_id("kw")2.通过标签属性name查找元素方法：find_element_by_name(element_name)实例：d
系统 2019-09-27 17:50:52 1881
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 1881
文件的数据是存放于硬盘上的，因而只存在覆盖、不存在修改这么一说，我们平时看到的修改文件，都是模拟出来的效果，具体的说有两种实现方式。一、方式一将硬盘存放的该文件的内容全部加载到内存，在内存中是可以修改的，修改完毕后，再由内存覆盖到硬盘（word，vim，nodpad++等编辑器）。importoswithopen('37r.txt')asfr,\open('37r_swap.txt','w')asfw:data=fr.read()#全部读入内存,如果文件很
系统 2019-09-27 17:50:22 1881
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 1881
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000016276635【时间】2019.09.06【题目】python实现客户端和服务器端传输数据转自：python实现客户端和服务器端传输数据服务器端：defsocket_service_data():try:s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket
系统 2019-09-27 17:49:57 1881
