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2018年8月3日

摘要: Pillow https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014320027235877860c87af5544f25a8deeb55141d60c5000 阅读: 9980 阅读全文

posted @ 2018-08-03 16:41 kingwangzhen 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: python数据格式化之pprint python数据格式化之pprint 2017年06月17日 13:56:33 阅读数:2291 2017年06月17日 13:56:33 阅读数:2291 阅读数:2291 简介 pprint模块 提供了打印出任何Python数据结构类和方法。 模块方法: 1 阅读全文

posted @ 2018-08-03 16:38 kingwangzhen 阅读(318) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 使用Mechanize实现自动化表单处理 mechanize是对urllib2的部分功能的替换,能够更好的模拟浏览器行为,在web访问控制方面做得更全面 mechanize的特点: 1 http,https协议等 2 简单的HTML表单填写 3 浏览器历史记录和重载 4 Referer的HTTP头的 阅读全文

posted @ 2018-08-03 16:20 kingwangzhen 阅读(197) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: beautifulSoup基本用法及find选择器 总结来源于官方文档:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html#find-all 示例代码段 html_doc = """ <html> <head><ti 阅读全文

posted @ 2018-08-03 14:54 kingwangzhen 阅读(275) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/60137956 运行平台:Windows Python版本:Python3.x IDE:Sublime text3 转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/c406495762 阅读全文

posted @ 2018-08-03 09:51 kingwangzhen 阅读(279) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 阅读目录 urllib.request 1. 快速请求 2.模拟PC浏览器和手机浏览器 3.Cookie的使用 4.设置代理 urllib.error URLError HTTPError urllib.parse 安装: urllib3的使用: urllib包 urllib是一个包含几个模块来处理 阅读全文

posted @ 2018-08-03 09:27 kingwangzhen 阅读(1012) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年8月2日

摘要: 使用Mechanize实现自动化表单处理 mechanize是对urllib2的部分功能的替换,能够更好的模拟浏览器行为,在web访问控制方面做得更全面 mechanize的特点: 1 http,https协议等 2 简单的HTML表单填写 3 浏览器历史记录和重载 4 Referer的HTTP头的 阅读全文

posted @ 2018-08-02 16:08 kingwangzhen 阅读(294) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: Scipy简介 文件输入和输出scipyio 线性代数操作scipylinalg 快速傅里叶变换scipyfftpack 优化器scipyoptimize 统计工具scipystats Scipy简介 文件输入和输出scipyio 线性代数操作scipylinalg 快速傅里叶变换scipyfftp 阅读全文

posted @ 2018-08-02 16:03 kingwangzhen 阅读(578) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年8月1日

摘要: 本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找。 类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始,它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数。 from pylab import * from numpy import * x = linspace(0, 阅读全文

posted @ 2018-08-01 13:57 kingwangzhen 阅读(318) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 一、生成数据表 1、首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: 1 2 2、导入CSV或者xlsx文件: 1 2 3 3、用pandas创建数据表: 1 2 3 4 5 6 7 8 2、数据表信息查看 1、维度查看: 1 2 2、数据表基本信息(维度、列名称、数据格式、所 阅读全文

posted @ 2018-08-01 13:41 kingwangzhen 阅读(681) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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