随笔分类 - python
摘要：import subprocess as sb import requests if __name__ == '__main__': #获取服务器的出口ip ip = sb.getoutput('curl ifconfig.me').split('\n')[-1] #调用芝麻添加白名单的链接，添加即可 response = requests.get('curl ...
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摘要：current_time = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=8)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
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摘要：https://www.jianshu.com/p/2f9a2b4c3aa3
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摘要：python操作csv，现在很多都用pandas包了，不过python还是有一个原始的包可以直接操作csv,或者excel的，下面举个例子说明csv读写csv文件的方法：
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摘要：a = """ Arts & Crafts Automotive Baby """ print(re.sub('\\','',a))#输出结果为： Arts & Crafts Automotive Baby
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摘要：简介 如果你有一个很大的数据集，有很多的变量，而且已知这是一个分类问题，你想快速的得到你的分类结果，那朴素贝叶斯是一个不错的选择，他比一般的分类算法都要快，他的理论基础是概率中的贝叶斯定理。 本文会介绍朴素贝叶斯的理论基础，以及一个基于python的实战例子，so,坐稳了，准备开车 目录 1.朴素贝
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摘要：本篇文章分为两个部分，前一部分主要简单介绍K近邻，后一部分是一个例子 第一部分--K近邻简介 从字面意思就可以容易看出，所谓的K近邻，就是找到某个样本距离（这里的距离可以是欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离等）最近的K个数据，根据最近的K个邻居属于什么分类，来判断这个样本属于什么分类。 简单说一下优
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摘要：本文主要介绍决策树的基本概念和如最简单的入门实例 第一部分--基本概念： 什么是决策树？ 我不打算搞一段标准的定义放在这里，我个人理解是建立一个树来帮助决策，下面以一个图说明一下（注：图是盗别人的） 这就是一个决策树，从图中可以一目了然的了解决策树的概念，上面的图中只有一个属性来决定这个人是男还是女
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摘要：下面的代码为了每天定时发送监控邮件，监控什么呢？监控当天redis队列中是否有没有消费的数据，和当天mysql中新增的数据量 # -*- coding:utf-8 -*- from common.redis import redisServ from common.mysql import database from email.mime.text import MIMEText from em...
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摘要：import timetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
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摘要：所报的错误为：pymysql.err.OperationalError: (1213, 'Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction') 产生这个问题的原因： 多个线程同时执行，且是先删除后插入，因为删除获取一
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摘要：由于标题中的错误引发： Message: Tried to run command without establishing a connection 解释： 先说一下我的爬虫架构，用的是firefox+selenium，上面的那个错误是因为浏览器退出之后，爬虫还要浏览器去执行一些命令，所以才报上面
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摘要：背景：项目中引入日志是必须的，这里介绍通过配置文件config.ini的方式配置日志 1.新建config.ini 2.添加配置
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摘要：问题描述：在爬取一些反爬机制做的比较好的网站时，经常会遇见一个问题就网站代码是通过js写的，这种就无法直接使用一般的爬虫工具爬取，这种情况一般有两种解决方案 第一种：把js代码转为html代码，然后再使用html代码解析工具爬取，目前常用的工具是selenium和scrapy-splash,我使用的
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