PythonsocketC/S结构的聊天室应用服务端：#!/usr/bin/envpython#coding:utf8importsocket,selectdefbroadcast_data(sock,message):forsocketinconn_list:ifsocket!=server_socketandsocket!=sock:try:socket.send(message)except:socket.close()conn_list.remov
系统 2019-09-27 17:53:37 1930
下载地址：百度网盘课程目录│├─Python数据分析海量数据营销day1│10CSDN数据一步提取.mp4│11数据提取.mp4│12wxpython提取工具界面设计.mp4│14QT作业简介.mp4│15作业.wmv│1目标生成密码字典.mp4│2排列与组合的计算.mp4│3密码字典生成.mp4│4密码生成器.mp4│5密码提取.mp4│6密码排序.mp4│7密码统计次数逻辑.mp4│8密码次数统计.mp4│9密码提取成功.mp4│dataCompany
系统 2019-09-27 17:53:01 1930
测试1deco运行，但myfunc并没有运行复制代码代码如下:defdeco(func):print'beforefunc'returnfuncdefmyfunc():print'myfunc()called'myfunc=deco(myfunc)测试2需要的deco中调用myfunc，这样才可以执行复制代码代码如下:defdeco(func):print'beforefunc'func()print'afterfunc'returnfuncdefmyfu
系统 2019-09-27 17:51:53 1930
爬虫成果当你运行代码后,文件夹就会越来越多，如果爬完的话会有2000多个文件夹，20000多张图片。不过会很耗时间，可以在最后的代码设置爬取页码范围。本文目标熟悉Requests库，BeautifulSoup库熟悉多线程爬取送福利，妹子图网站结构我们从http://meizitu.com/a/more_1.html这个链接进去，界面如图一所示图一：可以看到是一组一组的套图，点击任何一组图片会进入到详情界面，如图二所示图二:可以看到图片是依次排开的，一般会有
系统 2019-09-27 17:51:31 1930
摘要数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上，包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)码字不易，喜欢请点赞！！！1.merge函数的参数一览表2.创建两个DataFrame3.pd.merge()方法设置连接字段。默认参数how是inner内连接，并且会按照相同的
系统 2019-09-27 17:51:27 1930
preface流式数据的监控，以下主要是从算法的呈现出发，提供一种python的实现思路其中：1.python是2.X版本2.提供两种实现思路，一是基于matplotlib的animation，一是基于matplotlib的ion话不多说，先了解大概的效果，如下：一、一点构思在做此流数据输出可视化前，一直在捣鼓nupic框架，其内部HTM算法主要是一种智能的异常检测算法，是目前AI框架中垂直领域下的一股清流，但由于其实现的例子对应的流数据展示并非我想要的，
系统 2019-09-27 17:49:22 1930
RESTful是一种API设计规范。在RESTful架构中，主要使用POST，DELETE，PUT和GET四种HTTP请求方式分别对指定的URL资源进行增删改查操作。RESTful之前的做法：/users/query/1GET根据用户id查询用户数据/users/savePOST新增用户/users/updatePOST修改用户信息/users/deleteGET/POST删除用户信息RESTful做法：/users/1GET根据用户id查询用户数据/us
系统 2019-09-27 17:49:08 1930
在Python中也可以像gcc/gdb那样调试程序，只要在运行Python程序时引入pdb模块（假设要调试的程序名为d.py）：复制代码代码如下:$vid.py#!/usr/bin/pythondefmain():i,sum=1,0foriinxrange(100):sum=sum+iprintsumif__name__=='__main__':main()$python-mpdbd.py运行上面的命令后进入以下界面，可以输入类似gdb的命令来改变程序的执
系统 2019-09-27 17:48:42 1930
最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用，这仅仅只是冰山一角，希望大家可以踊跃的去尝试和探索！一、安装环境：1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块
系统 2019-09-27 17:48:40 1930
#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-fromemail.mime.textimportMIMETextfromemail.headerimportHeaderfromsmtplibimportSMTP_SSLimportsyssmtpaddr='smtp.qq.com'myemail='admin@qq.com'password='123456'recvmail=sys.argv[1]subject=sys.argv[2
系统 2019-09-27 17:46:16 1930
