摘要: beautifulsoup4 库是一个解析和处理HTML 和XML 的第三方库。 ①使用requests 库获取HTML 页面并将其转换成字符串后,需要进一步解析HTML页面格式,提取有用信息,这需要处理HTML 和XML 的函数库。 beautifulsoup4 库,也称为Beautiful So 阅读全文
posted @ 2020-05-13 22:16 litchi31 阅读(829) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: requests库介绍 requests 库是一个简洁且简单的处理HTTP请求的第三方库。 requests的最大优点是程序编写过程更接近正常URL 访问过程。 get()是获取网页最常用的方式,在调用requests.get()函数后,返回的网页内容会保存为一个Response 对象,其中,get 阅读全文
posted @ 2020-05-13 21:19 litchi31 阅读(962) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: UDP适用于对效率要求相对较高而对准确性要求相对较低的场合,例如视频在线点播、网络语音通话等等。 socket模块中经常用于UDP编程的方法主要有: socket([family[,type[,proto]]]):创建一个socket对象,其中family为socket.AF_INET表示IPV4, 阅读全文
posted @ 2020-05-12 11:55 litchi31 阅读(361) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 乒乓球比赛预测 规则:再一局比赛中,先得11分的一方为胜方;10平后,先多得2分的一方为胜方。单打的淘汰赛以七局四胜制,双打淘汰赛和团体赛采用五局三胜制。 1 from random import random 2 def printInfo(): 3 print("2019310143031") 阅读全文
posted @ 2020-05-09 13:53 litchi31 阅读(272) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 from PIL import Image 2 import numpy as np 3 vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度,弧度值 4 vec_az = np.pi / 4. # 光源的方位角度,弧度值 5 depth = 10. # (0-100) 6 im = I 阅读全文
posted @ 2020-05-06 18:07 litchi31 阅读(233) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 import matplotlib 4 matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' 5 matplotlib.rcParams['font.s 阅读全文
posted @ 2020-05-06 17:59 litchi31 阅读(241) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Numpy库 numpy:科学计算包,支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合。树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy。 ① 导入模块 >>> import numpy as np ② 生成数 阅读全文
posted @ 2020-05-06 16:03 litchi31 阅读(234) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)对图片生成缩略图 1 from PIL import Image 2 im = Image.open("C:\Users\litchi\Desktop\picture1.jpg") 3 im.thumbnail((128, 128)) 4 im.save("pictureTN","JPEG") 阅读全文
posted @ 2020-04-21 22:10 litchi31 阅读(249) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PIL库的使用 PIL(Python Image Library)库是Python语言的第三方库,需要通过pip工具安装。 PIL库支持图像存储、显示和处理,它能够处理几乎所有图片格式,可以完成对图像的缩放、剪裁、叠加以及向图像添加线条、图像和文字等操作。 PIL库可以完成图像归档和图像处理两方面功 阅读全文
posted @ 2020-04-21 21:00 litchi31 阅读(650) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 以下代码对鲁迅的《祝福》进行了词频统计: 1 import io 2 import jieba 3 txt = io.open("zhufu.txt", "r", encoding='utf-8').read() 4 words = jieba.lcut(txt) 5 counts = {} 6 f 阅读全文
posted @ 2020-04-15 10:54 litchi31 阅读(3242) 评论(4) 推荐(0) 编辑