vim有各种强大的插件，这不仅归功于其提供的用来编写插件的脚本语言vimL，还得益于它良好的接口实现，从而支持python等语言编写插件。当vim编译时带有+python特性时就能使用python2.x编写插件，+python3则支持python3.x，可以使用vim--version来查看vim的编译特性。要使用python接口，可以用:hpython来查看vim提供的帮助文档，本文做一个简单的介绍。我们都知道在vim里可以执行bash命令，只需要:!c
系统 2019-09-27 17:54:51 1892
正文首先得说明的是,Python的类分为经典类和新式类经典类是python2.2之前的东西,但是在2.7还在兼容,但是在3之后的版本就只承认新式类了新式类在python2.2之后的版本中都可以使用经典类和新式类的区别在于:经典类是默认没有派生自某个基类的,而新式类是默认派生自object这个基类的:复制代码代码如下:#oldstyleclassA():pass#newstyleclassA(obejct):pass2.经典类在类多重继承的时候是采用从左到右
系统 2019-09-27 17:54:38 1892
综述本系列文档用于对Python爬虫技术的学习进行记录总结。Python版本是3.7.4urllib库介绍它是Python内置的HTTP请求库，也就是说我们不需要额外安装即可使用，它包含四个模块(主要对前三个模块进行学习)：request:它是最基本的HTTP请求模块，我们可以用它来模拟发送一请求，就像在浏览器里输入网址然后敲击回车一样，只需要给库方法传入URL还有额外的参数，就可以模拟实现这个过程了。error:异常处理模块，如果出现请求错误，我们可以捕
系统 2019-09-27 17:54:27 1892
解决多版本同时存在的pip安装模块如果同时存在Python2和Python3版本，则需要通过python-mpipinstall的方式给指定的Python安装模块。安装模块超时，更换安装源当安装模块超时时可以通过修改超时时间的方式来进行解决，也可以通过修改安装源的方式解决。修改超时时间pip--default-timeout=100installnumpy通过设置临时安装源的方式pipinstallnumpy-ihttps://pypi.doubanio.
系统 2019-09-27 17:54:25 1892
Scrapy是一个开源的Python数据抓取框架，速度快，强大，而且使用简单。来看一个官网主页上的简单并完整的爬虫：虽然只有10行左右的代码，但是它的确是一个完整的爬虫服务：当执行scrapyrunspiderxxx.py命令的时候，Scrapy在项目里查找Spider(蜘蛛️)并通过爬虫引擎来执行它。首先从定义在start_urls里的URL开始发起请求，然后通过parse()方法处理响应。response参数就是返回的响应对象。在parse()方法中，
系统 2019-09-27 17:53:38 1892
Python对于将函数作为参数传递给另一个函数调用是非常方便的，只要你在函数中将调用的参数按照函数处理进行调用，这种操作就能顺利完成。如：defS(n):sum=0foriinrange(n):sum+=ireturnsumdefP(f):a=eval(input('输入一个数'))print('数的累加为：'f(a))运行P(S)，即能够从键盘获得输入并打印出结果。这里将函数S作为参数传递给P是非常方便的。而在P中，之所以将参数f认为是函数，则是因为对它
系统 2019-09-27 17:53:34 1892
目录Python3的控制台输入Python2的控制台输入大家知道一门语言或者说电子硬件设备都应该有输入和输出的部分python控制台输出使用的是print()。那么输入呢？Python3的控制台输入name=input("请输入你的姓名：")print(name)print(type(name))输出信息：请输入你的姓名：xuchengnameage=input("请输入你的年龄：")print(age)print(type(age))输出信息：
系统 2019-09-27 17:53:32 1892
0x00前言eval是Python用于执行python表达式的一个内置函数，使用eval，可以很方便的将字符串动态执行。比如下列代码：>>>eval("1+2")>>>eval("[xforxinrange(10)]")[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]当内存中的内置模块含有os的话，eval同样可以做到命令执行：>>>importos>>>eval("os.system('whoami')")win-20140812chj\administrat
系统 2019-09-27 17:53:02 1892
json.load读取文件(file)，解析为json对象（dict类型）；json.loads读取字符串(string)，解析为json对象；json.dump写文件(file)，将json对象写入文件；json.dumps写字符串，将json对象写成string。importjsonimportosjson_obj={'name':'Michael','age':13}print("jsondict:",type(json_obj))#json对象是一
系统 2019-09-27 17:52:39 1892
在学习转换之前先了解以下它们的基本概念RDD：弹性分布式数据集，是一个只读分区集合DataFrame：以命名列方式组织的分布式数据集，概念上和关系型数据库的一张表一样DataSet：分布式数据集合，Python暂时不支持了解了基本的概念之后，接下来我们通过代码编写三种数据集的形成RDD的形成frompyspark.sqlimportSparkSessionif__name__=='__main__':spark=SparkSession\.builder\
系统 2019-09-27 17:52:31 1892
