爬蟲的抓取方式有好幾種，正則表達式，Lxml(xpath)與BeautifulSoup,我在網上查了一下資料，了解到三者之間的使用難度與性能三種爬蟲方式的對比。抓取方式性能使用難度正則表達式快困難Lxml快簡單BeautifulSoup慢簡單這樣一比較我我選擇了Lxml(xpath)的方式了，雖然有三種方式，但肯定是要選擇最好的方式來爬蟲，這個道理大家都懂，另外有興趣的朋友也可以去了解另外兩種爬蟲方式！好了現在來講講xpath由于Xpath屬于lxml模塊
系統 2019-09-27 17:49:52 1992
[TOC]一、隊列queue隊列：使用importqueue，用法與進程Queue一樣實際上這里就是Python解釋器中的一種數據結構中的類型——隊列這里直接使用隊列也可以。如果還要類似計數器的功能可以加上task_done和joinFIFO先進先出LIFO后進先出優先級隊列二、先進先出(FIFO)classqueue.Queue(maxsize=0)###普通隊列q=queue.Queue()###沒有計數器進行阻塞FIFOq.put("first")q
系統 2019-09-27 17:49:51 1992
本周的PyCoder'sWeekly上分享了一篇小文章，它里面提到的冷知識很有意思，我稍作補充，分享給大家。它提到的部分問題，讀者們可以先思考下：若兩個元組相等，即a==b且aisb，那么相同索引的元素（如a[0]、b[0]）是否必然相等呢？若兩個對象的hash結果相等，即hash(a)==hash(b)，那么它們是否必然相等呢？答案當然都為否（不然就不叫冷知識了），大家可以先嘗試回答一下，然后再往下看。-----思考分割線-----好了，先來看看第一個問
系統 2019-09-27 17:48:26 1992
有一些任務，可能事先需要設置，事后做清理工作。對于這種場景，Python的with語句提供了一種非常方便的處理方式。一個很好的例子是文件處理，你需要獲取一個文件句柄，從文件中讀取數據，然后關閉文件句柄。如果不用with語句，代碼如下：file=open("/tmp/foo.txt")data=file.read()file.close()這里有兩個問題。一是可能忘記關閉文件句柄；二是文件讀取數據發生異常，沒有進行任何處理。下面是處理異常的加強版本：file
系統 2019-09-27 17:48:03 1992
osc的rss不是全文輸出的,不開心，所以就有了python抓取osc最新博客生成Rss#-*-coding:utf-8-*-frombs4importBeautifulSoupimporturllib2importdatetimeimporttimeimportPyRSS2Genfromemail.Utilsimportformatdateimportreimportsysimportosreload(sys)sys.setdefaultencoding
系統 2019-09-27 17:47:29 1992
一、環境win10、Python3.6、OpenCV3.x；編譯器：pycharm5.0.3二、實現目標根據需要追蹤的物體顏色，設定閾值，在視頻中框選出需要追蹤的物體。三、實現步驟1）根據需要追蹤的物體顏色，設定顏色閾值，獲取追蹤物體的掩膜代碼：generate_threshold.py#-*-coding:utf-8-*-#Author:TomYuimportcv2importnumpyasnpcap=cv2.VideoCapture(0)#獲取攝像頭圖
系統 2019-09-27 17:46:23 1992
Anaconda是一個和Canopy類似的科學計算環境，但用起來更加方便。自帶的包管理器conda也很強大。首先是下載安裝。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4兩個版本，同時如果需要其他版本，還可以通過conda來創建。安裝完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一個命令行。下面來看一下conda。輸入condalist來看一下所有安裝時自帶的Python擴展。粗略看了一下，其中包括了常用的Numpy,S
系統 2019-09-27 17:46:06 1992
原文鏈接：https://item.jd.com/12542555.html散點圖散點圖顯示兩組數據的值，如圖1-1所示。每個點的坐標位置由變量的值決定，并由一組不連接的點完成，用于觀察兩種變量的相關性。例如，身高—體重、溫度—維度。圖1-1散點圖示例使用Matplotlib的scatter()函數繪制散點圖，其中x和y是相同長度的數組序列。scatter()函數的一般用法為：主要參數說明如下：?x,y：數組。?s：散點圖中點的大小，可選。?c：散點圖中點
系統 2019-09-27 17:45:27 1992
本文詳細羅列歸納了Python常見數據結構，并附以實例加以說明，相信對讀者有一定的參考借鑒價值。總體而言Python中常見的數據結構可以統稱為容器（container）。而序列（如列表和元組）、映射（如字典）以及集合（set）是三類主要的容器。一、序列（列表、元組和字符串）序列中的每個元素都有自己的編號。Python中有6種內建的序列。其中列表和元組是最常見的類型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer對象和xrange對象。下面重點介紹下列表
系統 2019-09-27 17:38:35 1992
1.從Python官網到獲取Python3的包，切換到目錄/usr/local/src#wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.5.1/Python-3.5.1.tar.xz2.使用命令如下命令進行解壓縮：1xz-dPython-3.5.1.tar.xz2tar-xfPython-3.5.1.tar.xz3.在/usr/local路徑下創建目錄--python3.5，為第4步的安裝目錄$mkdir/usr/local
系統 2019-09-27 17:38:17 1992
