Matplotlib簡介Matplotlib是一個Python工具箱，用于科學計算的數據可視化。借助它，Python可以繪制如Matlab和Octave多種多樣的數據圖形。最初是模仿了Matlab圖形命令,但是與Matlab是相互獨立的.通過Matplotlib中簡單的接口可以快速的繪制2D圖表初試MatplotlibMatplotlib中的pyplot子庫提供了和matlab類似的繪圖API.復制代碼代碼如下:importmatplotlib.pyplo
系統 2019-09-27 17:47:25 1950
還是分析一下大體的流程：首先還是Chrome瀏覽器抓包分析元素，這是網址：https://www.douyu.com/directory/all發現所有房間的信息都是保存在一個無序列表中的li中，所以我們可以先獲取一個裝有li的element對象的列表，然后在對每個element逐一操作分析斗魚的翻頁，有一個下一頁按鈕，是個li，class="dy-Pagination-item-custom"，但是當煩到最后一頁的時候，class="dy-Paginat
系統 2019-09-27 17:47:21 1950
Python的MySQLdb模塊是Python連接MySQL的一個模塊，默認查詢結果返回是tuple類型，只能通過0,1..等索引下標訪問數據默認連接數據庫：復制代碼代碼如下:MySQLdb.connect(host=host,user=user,passwd=passwd,db=db,port=port,charset='utf8')查詢數據：復制代碼代碼如下:cur=conn.cursor()cur.execute('selectb_idfromblo
系統 2019-09-27 17:46:17 1950
環境MacPython3.6.4Atom背景Atom執行PythonCode使用ScriptPackage，執行快捷鍵cmd+i。但是默認是執行Mac系統的2.7版本的Python。配置cmd+，(cmd+逗號)快捷鍵打開Settings，或者點擊Atom→Preferences打開Settings點擊OpenConfigFolder（會打開Atom的Project）打開.atom/packages/script/lib/grammars/python.c
系統 2019-09-27 17:46:08 1950
在Python3中，將中文進行urlencode編碼使用函數urllib.parse.quote(string,safe='/',encoding=None,errors=None)而將編碼后的字符串轉為中文，則使用urllib.parse.unquote(string,encoding='utf-8',errors='replace')示例代碼如下：test="微信公眾賬號比特量化"print(test)new=urllib.parse.quote(te
系統 2019-09-27 17:45:54 1950
在python的lib目錄里有一個：this.py，它其實是隱藏著一首詩，源碼如下：復制代碼代碼如下:s="""GurMrabsClguba,olGvzCrgrefOrnhgvshyvforggregunahtyl.Rkcyvpvgvforggregunavzcyvpvg.Fvzcyrvforggregunapbzcyrk.Pbzcyrkvforggregunapbzcyvpngrq.Syngvforggregunaarfgrq.Fcnefrvforggr
系統 2019-09-27 17:38:46 1950
#/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-"""1.解析crontab配置文件中的五個數間參數(分時日月周)，獲取他們對應的取值范圍2.將時間戳與crontab配置中一行時間參數對比，判斷該時間戳是否在配置設定的時間范圍內"""#$Id$importre,time,sysfromCore.FDateTime.FDateTimeimportFDateTimedefget_struct_time(time_stamp_int)
系統 2019-09-27 17:38:43 1950
本來是想寫一個東西可以直接調用TortoiseSVN保存當前代碼到一個分枝下的。可惜調用SVN的部分還在研究。就先寫了目錄拷貝的部分。如果有喜歡研究Python的童鞋愿意提供想法或者建議的話，這里先謝謝了。：）就目錄拷貝的部分，思想很簡單。讀配置文件中的配置信息。生成一個項目名稱加日期時間組成的文件夾名為分枝名稱。把當前項目下的全部內容拷貝到這個目錄下。然后要做的研究就是調用TortoiseSVN命令嵌入這部分代碼。現在看代碼：1.讀取配置文件配置文件很簡
系統 2019-09-27 17:38:23 1950
鄰近算法，或者說K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類算法是數據挖掘分類技術中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。kNN算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別，并具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。kNN方法在類別決策時，只與極
系統 2019-09-27 17:38:02 1950
python連接數據庫操作,方法如下:在本機的mysql數據庫中有一個名為yao的庫，其中有一個名為user的表，表中的內容如圖下面，則是python連接數據庫的方法，及查找出表中的內容，代碼如下：#!/usr/bin/python#filenameconn.pyimportMySQLdb#載入連接數據庫模塊try:#嘗試連接數據庫conn=MySQLdb.connect("localhost","root","www","yao",charset="ut
系統 2019-09-27 17:37:52 1950
