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 1853
lxml是python的一个解析库，支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高XPath，全称XMLPathLanguage，即XML路径语言，它是一门在XML文档中查找信息的语言，它最初是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于HTML文档的搜索XPath的选择功能十分强大，它提供了非常简明的路径选择表达式，另外，它还提供了超过100个内建函数，用于字符串、数值、时间的匹配以及节点、序列的处理等，几乎所有我们想要定位的节点，都可
系统 2019-09-27 17:50:58 1853
在深度学习过程中想做手势识别相关应用，需要大量采集手势图片进行训练，作为一个懒人当然希望飞快的连续采集图片并且采集到的图片就已经被处理成统一格式的啦。。于是使用python+openCV调用摄像头，在采集图片的同时顺便处理成想要的格式。详细代码如下：importcv2importosprint("=============================================")print("=热键(请在摄像头的窗口使用)：=")print("=
系统 2019-09-27 17:50:14 1853
作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai（一）机器学习中的集成学习入门（二）bagging方法（三）使用Python进行交易的随机森林算法（四）Python中随机森林的实现与解释（五）如何用Python从头开始实现Bagging算法决策树是一种简单而强大的预测建模技术，但它们存在高方差。这意味着在给定不同的训练数据的情况下，树可以得到非常不同的结果。为了使决策树更加健壮并实现更好性能，我们会采用集成学习方法，其中一种是
系统 2019-09-27 17:49:29 1853
阅读更多万能的Python大法可以做很多有趣的事情，那我们今天来看看使用简单的Python来实现对一个网页的朗读吧！首先我们需要装一些必要的库：readability它是用来提取网页内的内容的pipinstallreadability-lxmlgoose它是一个文章提取器，我们用它来进行文章的提取pipinstallgoose3baidu-aip百度提供的PythonSDK，接口文档：http://ai.baidu.com/docs#/TTS-Online
系统 2019-09-27 17:48:22 1853
创建Deque序列:fromcollectionsimportdequed=deque()Deque提供了类似list的操作方法:d=deque()d.append('1')d.append('2')d.append('3')len(d)d[0]d[-1]输出结果:3'1''3'两端都使用pop:d=deque('12345')len(d)d.popleft()d.pop()d输出结果:5'1''5'deque(['2','3','4'])我们还可以限制d
系统 2019-09-27 17:47:59 1853
forsplitValueinset(dataset[:,featureIndex].tolist()):首先set是一个无序，无重复的数据结构，所以很多时候使用它来进行去重；但是set接收的函数是原生array，这个怎么办？我现在有的numpy里面的matrix；于是我查了一下，直接使用matrix.tolist()，但是发现返回值有问题：importosos.chdir("D:\\galaxy\\aliyunsvn\\code\\MLInAction\
系统 2019-09-27 17:46:43 1853
1.从集合中取出最大或最小N个元素importheapqnums=[1,8,2,23,7,-4,18,23,42,37,2]print(heapq.nlargest(3,nums))#输出[42,37,23]print(heapq.nsmallest(3,nums))#输出[-4,1,2]也支持其他参数支持更为复杂的数据结构portfolio=[{'name':'IBM','shares':100,'price':91.1},{'name':'AAPL',
系统 2019-09-27 17:46:30 1853
利用twitter/bootstrap，项目的基础模板算是顺利搞定。接下来开始处理用户中心。用户中心主要包括用户登陆、注册以及头像等个人信息维护。此前，用户的注册管理我一直使用django-registration。只是这个APP有些不思进取，09年发布了0.8alpha版后就一直没什么动静。这次决定尝试另外一个用户模块组件django-userena。相比django-registration，django-userena的功能要完善的多。除基础的登陆注
系统 2019-09-27 17:46:12 1853
本文实例讲述了Python实现根据指定端口探测服务器/模块部署的方法，非常具有实用价值。分享给大家供大家参考借鉴。有些时候，在维护过程中，服务器数量非常多。应用模块部署在不同服务器上。有时维护人员做了模块迁移，而未及时同步至手册中。查找比较困难。于是，产生Python根据应用端口进行探测，获取模块部署。设想非常简单：通过简单的tcp链接，如果能够成功的建立，立即断开，防止影响业务。表示模块在某服务器上有部署。具体功能代码如下：#!/bin/envpytho
系统 2019-09-27 17:46:05 1853
