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Python开发环境搭建 Anaconda+Pycharm (windows)

Anaconda安装Anconda下载地址:https://www.anaconda.com/download/下载后,图形化安装,很简单Pycharm安装Pycharm下载地址:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows专业版安装需要激活码,网上很好找,也可以试试下面这个:MTW881U3Z5-eyJsaWNlbnNlSWQiOiJNVFc4ODFVM1o1IiwibGljZW5z

系统 2019-09-27 17:50:24 2463

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Python编程:从入门到实践

本书特色Amazon编程入门类榜首图书从基本概念到完整项目开发,帮助零基础读者迅速掌握Python编程上到有编程基础的程序员,下到10岁少年,想入门Python并达到可以开发实际项目的水平,本书是最佳选择!本书是一本全面的Python编程从入门到实践教程,带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念,如列表、字典、类和循环,并指导读者编写整洁且易于理解的代码。另外还介绍了

系统 2019-09-27 17:49:13 2463

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Python 单例设计模式用法实例分析

本文实例讲述了Python单例设计模式用法。分享给大家供大家参考,具体如下:demo.py(单例):classMusicPlayer(object):#类属性记录对象引用instance=Nonedef__new__(cls,*args,**kwargs):#1.判断类属性是否是空对象ifcls.instanceisNone:#2.调用父类的方法,为第一个对象分配空间cls.instance=super().__new__(cls)#3.返回类属性保存的对

系统 2019-09-27 17:48:37 2463

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python使用jieba实现中文文档分词和去停用词

阅读更多分词工具的选择:现在对于中文分词,分词工具有很多种,比如说:jieba分词、thulac、SnowNLP等。在这篇文档中,笔者使用的jieba分词,并且基于python3环境,选择jieba分词的理由是其比较简单易学,容易上手,并且分词效果还很不错。分词前的准备:待分词的中文文档存放分词之后的结果文档中文停用词文档(用于去停用词,在网上可以找到很多)分词之后的结果呈现:图1去停用词和分词前的中文文档图2去停用词和分词之后的结果文档分词和去停用词代码

系统 2019-09-27 17:47:53 2463

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使用python/numpy实现im2col的学习心得

使用python/numpy实现im2col的学习心得背景书上的程序分析首先是:其次:写在最后背景最近在看深度学习的东西。使用的参考书是《深度学习入门——基于python的理论与实现》。在看到7.4时,里面引入了一个im2col的函数,从而方便讲不断循环进行地相乘相加操作变成矩阵的运算,通过空间资源换取时间效率。为什么要这么操作和操作以后col矩阵的样子比较好理解。由于对python和numpy不太熟悉,理解书上给出的程序实现想了很久。终于有点感觉了,记录

系统 2019-09-27 17:46:08 2463

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appium获取包名以及Activity python

aaptdumpbadgingD:\chinaaccschool.apk#这个是文件的路径运行后可得到包名和Activity也有可能没有Activity用另一种方法需要先知道其中一个应用的Activity先打开连接上模拟器。然后在安卓模拟器上面打开需要获取的应用。然后用这个方法得到当前应用的b=driver.current_activityprint(b)desired_caps={'platformName':'Android',#平台名称'platfo

系统 2019-09-27 17:45:49 2463

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Python数据类型详解(三)元祖:tuple

一.基本数据类型整数:int字符串:str(注:\t等于一个tab键)布尔值:bool列表:list列表用[]元祖:tuple元祖用()字典:dict注:所有的数据类型都存在想对应的类列里,元祖和列表功能一样,列表可以修改,元祖不能修改。二.列表所有数据类型:基本操作:索引,切片,长度,包含,循环classtuple(object):"""tuple()->emptytupletuple(iterable)->tupleinitializedfromite

系统 2019-09-27 17:38:46 2463

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Python参数类型以及常见的坑详解

导语由于之前遇到过几次有关于参数类型的坑,以及经常容易把一些参数类型搞混淆,现在做一下有关参数类型的总结记录以及对之前踩坑经历的分析。参数类型首先我们列举一下有关于Python的参数类型,以及实际上的运用和原理。位置参数(必选参数)默认参数可变参数关键字参数位置参数(必选参数)首先是位置参数,同时也被称作必选参数,位置参数很好理解,只要记住这点:在函数定义时直接给定的此参数名称,调用时按照参数的位置顺序,依次赋予参数值。示例:defperson_info(

系统 2019-09-27 17:57:28 2462

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使用python自动提交调查问卷

使用python自动提交调查问卷创建问卷写python脚本跑程序查看结果创建问卷用问卷星创建一个调查问卷,填完数据提交然后用burpsuite抓取数据包:发现submitdata参数是URL编码一串字符,于是解码后发现固定的格式,就是题号和输入的数值。于是想到修改这些数字来提交不同的数据。然后用intruder传入五个不同变量不同的数值。但发送几个后便出现的需要验证码验证。猜测检测到ip短时间发送过多数据,于是做出了限制。写python脚本于是开始写pyt

系统 2019-09-27 17:56:57 2462

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Python入门第一章

python基础语法这个是我初学Python写的博客第一次写博客为了让自己记忆深刻一些。目的很单纯:我是为了学习人工智能才来学习python的python就是一种面向对象的一种语言(高级语言)python一切皆对象注释:python的注释分为两种单行注释#多行注释可以用多个"""注释内容"""号,还有'''注释内容"'行与缩进:这个是python与其他语言不一样的地方,python是通过缩进是否一致来判断是不是同一代码块(一般缩进都是占四个空格)例如:标识

系统 2019-09-27 17:54:11 2462

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python SQLAlchemy 中的Engine详解

先看这张图,这是从官方网站扒下来的。Engine翻译过来就是引擎的意思,汽车通过引擎来驱动,而SQLAlchemy是通过Engine来驱动,Engine维护了一个连接池(Pool)对象和方言(Dialect)。方言简单而言就是你连的到底是MySQL还是Oracle或者PostgreSQL还是其它数据库,关于方言(Dialect)的介绍在另外一篇文章有介绍,可参考数据库方言dialect。连接池很重要,因为每次发送sql查询的时候都需要先建立连接,如果程序启

系统 2019-09-27 17:48:57 2462

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Python处理JSON数据并生成条形图

一、JSON数据准备首先准备一份JSON数据,这份数据共有3560条内容,每条内容结构如下:本示例主要是以tz(timezone时区)这一字段的值,分析这份数据里时区的分布情况。二、将JSON数据转换成Python字典代码如下:三、统计tz值分布情况,以“时区:总数”的形式生成统计结果要想达到这一目的,需要先将records转换成DataFrame,DataFrame是Pandas里最重要的数据结构,它可以将数据以表格的形式表示;然后用value_coun

系统 2019-09-27 17:37:45 2462

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python:最大公约数和最小公倍数

任务目标:1.输入两个数2.打印这两个数的最大公约数3.打印这两个数的最小公倍数实验环境:pycharm的python3.6实现代码:#最大公约数和最小公倍数a=int(input('请输入第一个数:'))b=int(input('请输入第二个数:'))Min=min(a,b)Gys=1foriinrange(1,int(Min+1)):ifa%i==0andb%i==0:Gys=iprint('最大公约数为:%d'%Gys)Gbs=a*b/Gysprin

系统 2019-09-27 17:55:56 2461

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Python实现语音识别和语音合成功能

声音的本质是震动,震动的本质是位移关于时间的函数,波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。通过傅里叶变换,可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加,通过频率谱线的特殊分布,建立音频内容和文本的对应关系,以此作为模型训练的基础。案例:画出语音信号的波形和频率分布,(freq.wav数据地址)#-*-encoding:utf-8-*-importnumpyasnpimportnumpy.fftasnfimportscipy.io.wa

系统 2019-09-27 17:49:15 2461

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python3__深度学习__受限玻尔兹曼机

1.什么是受限玻尔兹曼机玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型,但是在实际应用中使用最多的则是受限玻尔兹曼机(RBM)。受限玻尔兹曼机(RBM)是一个随机神经网络(即当网络的神经元节点被激活时会有随机行为,随机取值)。它包含一层可视层和一层隐藏层。在同一层的神经元之间是相互独立的,而在不同的网络层之间的神经元是相互连接的(双向连接)。在网络进行训练以及使用时信息会在两个方向上流动,而且两个方向上的权值是相同的。但是偏置值是不同的(偏置值的个数是和神经元的个数相同

系统 2019-09-27 17:47:38 2461