09 2021 档案
摘要：太累，有空再写文字描述把 def bucket_sort(array=[]): # 1.得到数列的最大值最小值，并算出差值d max_value = array[0] min_value = array[0] for i in range(1, len(array)): if array[i] >
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摘要：冒泡排序是在每一轮中只把1个元素冒泡到数列的一段，而快速排序则在每一轮挑选一个基准元素，并让其他比他大的元素移动到数列一边，比他小的元素移动到数列的另一边。从而不断地进行着在那个已经被分出来地一边和另一边中进行着上述地操作，直至都为一个元素，然后再把他们组合起来就成了个有序地数列。这就是分治法地思想
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摘要：相较于冒泡排序，快速排序他们之间都是基于元素之间的比较来进行排序的。 而计数排序可以做到线性的时间复杂度，是由于它是利用数组下标来确定元素的正确位置的。 那么如何利用数组下标来确定元素位置呢？ 给定一个20个整数的无序数列，取值范围是0-10，所以就可以创建一个长度为11的数组。然后开始遍历这个无序
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摘要：二叉堆实现的链接https://www.cnblogs.com/wkhzwmr/p/15339229.html class PriorityQueue: ''' 用最大堆来实现最大优先队列：每一次入队操作就是堆的插入操作，每一次出队操作就是删除堆顶节点 ''' def __init__(self):
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摘要：二叉堆的本质是一个完全二叉树，它分为最大堆，和最小堆(所以学好二叉堆就要学好二叉树的知识点，感觉这些数据结构都是依次递进，有点进化的味道) 二叉堆的插入 插入节点： ###也叫上浮 上浮就是孩子节点不断与父节点之间进行比较 ###最小堆的化， 孩子节点比父节点小，上浮； ###最大堆的化， 孩子节点
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摘要：知识点：判断是否有序；判断有序无序的边界 最初的版本 def bubble_sort_v1(array=[]): for i in range(len(array)-1): for j in range(len(array)-i-1): if array[j] > array[j+1]: temp
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摘要：##创建最小堆 这里的import heaqp只能用来创建最小堆;创建最大堆可以把列表中的元素提取出来乘负1，然后再加入列表中进行堆化操作，这样提取出来的堆顶也就是列表中最大的元素 最小堆的特性:二叉堆本质是一个二叉树，最小堆的堆顶是整个堆中最小的元素，同理，最大堆的堆顶就是整个堆中最大的元素。 #
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摘要：在项目的根目录下创建新的文件夹(与manage.py同级，也就是想当个应用)，文件夹名称可自行命名，然后再该文件夹下创建初始化文件__init__.py和templatestags文件夹，templatestags文件夹下创建初始化文件__init__.py文件和自定义标签文件myfilter.py
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摘要：##配置Jinja2引擎 在主项目文件夹里(具有settings.py的文件夹)中,创建个jinja2.py文件，内容如下(jinja2.py文件名可自行命名)。然后按照如下编码 from django.contrib.staticfiles.storage import staticfiles_s
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摘要：随机创建个数字开头加字母的8位名称文件夹 dir_name = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) print('图像文件将保存在',dir_name,'目录中') os.mkdir(dir_name) 从一
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摘要：UboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment UnboundLocalError：赋值前引用了局部变量“a； 应用场景是想判断递归，循环次数，在函数中定一个变量自增，结果报错 解决办法在函数中该变量上方定义个glo
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摘要：###urlencode把字典中的键值以等号连接，不同的键值以&连接 from urllib.parse import urlencode start_urls = 'http://images.so.com/' data = {'ch': 'beauty', 'listtype': 'new'}
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摘要：队列的进入是从队尾进入，出去是从对头出去，但从对头出去了，若这个队列的容量是恒定的，那么他又该如何进入呢 还是从队尾进入，但这时候队尾指针就回到了数组的首位，当有元素入队时将其放入数组的首位，队尾指针继续向后移。 队列已经慢的条件： (队尾下标+1)%数组长度 = 对头下标 上面的意思就是正常来说对
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摘要：# 这个只是next来赋值变量给另外一个，有点复杂，头晕，变量太多了 class Node: ''' 单向链表的节点包含两部分，一部分是存放数据的变量data 另一部分是指向下一个节点的指针next ''' def __init__(self,data): ''' 只有头节点，next指针为空 ''
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摘要：from collections import deque # 这里的deque源码在哪看，想找deque.remove()函数有没有返回值 linkedlist = deque() # 队列的实现 linkedlist.append(1) linkedlist.append(2) linkedli
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摘要：##14.1 优化简介 优化MySQL数据库是数据库管理员和数据库开发人员的必备技能。MySQL优化一方面是找出系统的瓶颈，提高MySQL数据库整体的性能；另一方面，需要合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应的速度；同时还要尽可能的节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。 show st
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摘要：##13.1 日志简介 MySQL日志主要分为4类 ● 错误日志，记录MySQL服务的启动、运行或停止MySQL服务时出现的问题。 ● 查询日志，记录建立的客户端连接和执行的语句。 ● 二进制日志，记录所有更改数据的语句。可以用于数据复制。 ● 慢查询日志，记录所有执行时间超过long_query_
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摘要：##12.1 数据备份的三种方式 ###12.1.1 使用mysqldump命令备份 mysqldump是MySQL提供的一个非常有用的数据库备份工具。mysqldump命令执行时，可以将数据库备份成一个文本文件，该文件中实际上包含了多个CREATE和INSERT语句，使用这些语句可以重新创建表和插
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摘要：##11.1 权限表 ###11.1.1 user表 User表是MySQL中最重要的一个权限表，记录允许连接到服务器的帐号信息，里面的权限是全局级的。 ###11.1.2 db表和host表 db表和host表是MySQL数据中非常重要的权限表。db表中存储了用户对某个数据库的操作权限，决定用户能
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摘要：注意befor_request和after_request的装饰器下的函数内部逻辑 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from flask import Flask, session from datetime import datetime
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摘要：我在想，一个PPT和书本的关系，他们就是书本的缩影么，还是其他的一些东西 ##10.1 创建触发器 ###10.1.1 创建只有一个执行语句的触发器 创建一个触发器的语法如下： CREATE TRIGGER trigger_name trigger_time trigger_event ON tbl
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摘要：作用：直接调用存储函数，使用select 存储函数名称，就会执行一系列的名称。。 ##9.1 创建存储过程和函数 ###9.1.1 创建存储过程 创建存储过程，需要使用CREATE PROCEDURE语句。 CREATE PROCEDURE sp_name ( [proc_parameter] )[
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摘要：聚合函数 聚合函数是 max min avg 等 ##8.1 MySQL函数简介 各类函数从功能方面主要分为以下几类： 数学函数 字符串函数 日期和时间函数 条件判断函数 系统信息函数和加密函数 其他函数 ##8.2 数学函数 ###8.2.1 绝对值函数ABS(x)和返回圆周率的函 数PI() 绝
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摘要：##7.1 基本查询语句 MySQL从数据表中查询数据的基本语句为SELECT语句。 SELECT {* | <字段列表>} [ FROM <表1>,<表2>... [WHERE <表达式> [GROUP BY <group by definition>] [HAVING <expression>
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摘要：##6.1 视图概述 ###6.1.1 视图的含义 视图是一个虚拟表，是从数据库中一个或多个表中导出来的表。视图还可以从已经存在的视图的基础上定义。 视图一经定义便存储在数据库中，与其相对应的数据并没有像表那样在数据库中再存储一份，通过视图看到的数据只是存放在基本表中的数据。对视图的操作与对表的操作
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摘要：FBV视图： 视图时Django的MVT架构模式的V部分，主要负责处理用户请求和生成相应的响应内容，然后在页面或其他类型文档中显示。也可以理解为视图是MVC架构里面的C部分(控制器)，主要处理功能和业务上的逻辑。我们习惯使用视图函数处理HTTP请求，即在视图里定义def函数，这种方式称为FBV(Fu
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摘要：Scrapy的运行流程如下，整体在Scrapy Engine的调度下，首先运行的是Scheduler(调度器),Scheduler从（下载队列）url队列中取出一个URL，将这个url交给Downloader，Downloader下载这个URL对应的Web资源，然后将下载的原始数据交给Spiders
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摘要：5.1 索引简介 5.1.1 索引的含义和特点 索引是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 索引的优点。 索引的缺点。 5.1.2 索引的分类 普通索引和唯一索引 单列索引和组合索引 全文索引 空间索引 5.1.3 索引的设计原则 索引并非越多越好。 避免对
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摘要：4.1 插入数据 4.1.1 为表的所有字段插入数据 使用基本的INSERT语句插入数据要求指定表名称和插入到新记录中的值。 INSERT INTO table_name (column_list) VALUES (value_list); 虽然使用INSERT插入数据时可以忽略插入数据的列名称，但
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摘要：3.1 MySQL数据类型介绍 3.1.1 整数类型 数值型数据类型主要用来存储数字。 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、 INT(INTEGER）、 BIGINT。 3.1.2 浮点数类型和定点数类型 MySQL中使用浮点数和定点数来表示小数。 浮点类型：FLOAT、DOUBL
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摘要：待查看源码，为什么打印出来的类型是这样 类型集合返回如下： <class 'list'> 2.<class 'lxml.etree._Element'> 3.<class 'lxml.etree._ElementUnicodeResult'> # 这里就是普通字符串了，可以执行写入文件操作 impo
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摘要：import xlwt # Workbook创建一个，相当于Excel文件 book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 添加Sheet1表 sheet1 = book.add_sheet('Sheet1') sheet2 = book.add_sheet('Sh
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摘要：这个博客记录的好像就是ｍｙｓｑｌ８从零开始学的笔记 链接地址](https://blog.csdn.net/weixin_39777543/article/details/113668852) 创建数据表 2.3.2 使用主键约束 主键，又称主码，是表中一列或多列的组合。主键约束（Primary K
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摘要：1.split分隔url链接提取相关信息,split是函数，提取可用索引[] url = ' https://img2.baidu.com/it/u=2108319215,1494231136&fm=253&fmt=auto&app=120&f=JPEG?w=500&h=690' a = url.s
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摘要：一直都以为format()括号内要匹配带匹配的字符串，没想到还可以把要匹配的字符串也放入format()函数中， 虽然里面用了%处理字符串把，但觉得这样看上去很pythonic url = 'https://www.qiushibaike.com/imgrank/page/%d/' # 用pytho
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摘要：Mysql相关操作 一开始打开数据库，查找某个数据库的名字，或者查看某个数据库中的表的设计 可进行如下操作 1.show databases;显示已有的数据库 2.use databasename;选择数据库 3.describe tablename;表的详细描述 4.show tables显示表
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摘要：装饰器的功能 他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短，也更 Pythonic（Python范儿） 普通的函数示例 def hi(name="yasoob"): return "hi " + name print(hi()) # output: 'hi yasoob' # 我们甚
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摘要：在 Python 中，每个类都有实例属性。默认情况下 Python 用一个字典来保存一个对象的实例属性。 这非常有用，因为它允许我们在运行时去设置任意的新属性。 然而，对于有着已知属性的小类来说，它可能是个瓶颈。这个字典浪费了很多内存。 Python 不能在对象创建时直接分配一个固定量的内存来保存所
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摘要：函数中参数的运行 在Python中当函数被定义时，默认参数只会运算一次， 而不是每次被调用时都会重新运算。 你应该永远不要定义可变类型的默认参数。除非你知道在做什么 foo = ['hi'] print(foo) # Output: ['hi'] bar = foo bar += ['bye'] p
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摘要：#Python 附带一个模块，它包含许多容器数据类型，名字叫作 collections。我们将讨论它的作用和用法 我们将讨论的是： defaultdict counter deque namedtuple enum.Enum (包含在 Python 3.4 以上) defaultdict与 dict
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摘要：实例和类变量 ''' 基本区别是： 实例变量用于每个对象都是唯一的数据。 类变量用于在类的不同实例之间共享的数据。 ''' class Cal(object): # pi 是类变量 pi = 3.142 def __init__(self, radius): # self.radius 是实例变量
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摘要：##推导式（comprehensions）（在中文又称解析式） 是 Python 的一种独有特性，推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 ##共有三种推导 在Python 2和3中都有支持： 列表（list）推导式 字典（dict）推导式 集合（set）推导式 ###列表推导式（
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摘要：https://gitee.com/qitu1024/built-in-functions-of-python
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摘要：首先在要上传到仓库的文件夹根目录下右击鼠标右键(前提已经安装了git),打开git bash 依次输入如下命令 1.git init 初始化仓库 2.输入命令 git remote add origin https://…get (后面的链接为gitee上的[克隆/下载] 的地址,为了给本地文件夹和
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摘要：''' hasattr() 函数用于判断对象是否包含对应的属性。 hasattr(object, name) object -- 对象。 name -- 字符串，属性名。 如果对象有该属性返回 True，否则返回 False。 ''' class Coordinate: x = 1 y = -1 z
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摘要：''' enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串) 组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。 enumerate(sequence, [start=0]) sequence -- 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。 start -
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摘要：''' fabs() 方法返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0。 fabs() 函数类似于 abs() 函数，但是他有两点区别: abs() 是内置函数。 fabs() 函数在 math 模块中定义。 fabs() 函数只对浮点型跟整型数值有效。 abs() 还可以运用在复
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摘要：''' getattr() 函数用于返回一个对象属性值。 getattr(object, name[, default]) object -- 对象。 name -- 字符串，对象属性。 default -- 默认返回值，如果不提供该参数，在没有对应属性时，将触发 AttributeError。 返
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摘要：分拆 a, b, c = 1, 2, 3 print(a,b,c) # 1 2 3 a, b, c = [1, 2, 3] print(a,b,c) # 1 2 3 a, b, c = (2 * i + 1 for i in range(3)) # range不能超出value的范围，超出too m
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摘要：''' 将一个整数转变为一个前缀为“0b”的二进制字符串。结果是一个合法的 Python 表达式。 如果 x 不是 Python 的 int 对象，那它需要定义 __index__() 方法返回一个整数（ __index__()不晓得） ''' print(bin(2)) # 0b10 # 不需要前
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摘要：''' chr(i) 返回 Unicode 码位为整数 i 的字符的字符串格式。 例如，chr(97) 返回字符串 'a'，chr(8364) 返回字符串 '€'。 这是 ord() 的逆函数。 实参的合法范围是 0 到 1,114,111（16 进制表示是 0x10FFFF）。 如果 i 超过这个
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摘要：''' degrees() 将弧度转换为角度。 import math math.degrees(x) 注意：degrees()是不能直接访问的，需要导入 math 模块，然后通过 math 静态对象调用该方法。 x -- 一个数值 返回一个角度值。 ''' import math print("d
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摘要：import abc ''' 返回一个数的绝对值。 参数可以是整数、浮点数或任何实现了 __abs__() 的对象。 如果参数是一个复数，则返回它的模。 ''' a = 9.9 print(dir(abc)) print(type(dir(abc))) abc_def_nums = len(dir(
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摘要：Flask简单创建过程 引入Flask类,Flask类实现了一个WSGI应用 app是Flask的实例，它接收包或者模块的名字作为参数，但一般都是传递__name__。 让flask.helpers.get_root_path函数通过传入；这个名字确定程序的根目录，以便获得静态文件和模板文件的目录
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摘要：最大堆： 最大堆的任何一个父节点的值，都大于或等于它左孩子或右孩子节点的值 最小堆： 任何一个父节点的值都小于或等于它左孩子或右孩子节点的值 二叉堆的特性 二叉堆的根节点叫做堆顶 最大堆和最小堆的特点决定了，最大堆的堆顶是整个堆中的最大元素； 最小堆的堆顶是整个堆中的最小元素 ##二叉堆的自我调整
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摘要：数组就好像是一个军队，整齐，有序。 数组对应的英文是array，是有限个相同类型的变量所组成的有序集合，数组中的每一个变量称为元素。 数组在内存中是顺序存储的，可以很好的实现逻辑上的顺序表 数组的基本操作 def operate_list(): ''' 数组适合读操作多，写操作少 ''' # 初始化
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摘要：树(tree)是n(n>=0)个节点的有限集。当n=0时，称为空树。 在任意一个非空树中，有如下特点： 1.有且仅有一个特点的称为根的节点 2.当n>1时，其余节点可分为m个互不相交的有限集，每一个集合本身又是一个树，并称为根的子树。 关键字：根节点；叶子节点；父节点；孩子节点；兄弟节点 二叉树：
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摘要：T(n) = O(f(n)) 什么是时间复杂度； 一句话就是程序一行一行执行完所需要的时间(书上解释是程序基本执行次数的统计) 设T(n)为程序基本操作执行次数的函数(也可以认为是程序的相对执行时间函数),n为输入的规模。 对于for循环，你需要看什么，看两个东西吧，一个是输出的量，一个是遍历的次数
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摘要：Appium是移动端的自动化测试工具，类似于前面提到的Selenium。利用Appium可以驱动Android、iOS等移动设备完成自动化测试，例如模拟点击、滑动、输入等操作。不过与Selenium一样，也可以利用Appium的这些特性编写爬虫应用。 ##一.安装appium/ 由于Appuim用于
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摘要：如果只使用单线程的爬虫，效率会非常低。通常有实用价值的爬虫会使用多线程和多进程，这样可以很多工作同时完成，尤其在多CPU的机器上，执行效率更是惊人。 标题三之后的代码可看这；另外补充标题3.3之后的都看不懂。 ##一.进程与线程的区别 线程和进程都可以让程序并行运行。 ###1.1进程 计算机程序有
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摘要：Selenium是通过拖放控件的方式设计UI，设计是什么样，运行就是什么样。 ##一.安装Selenium和WebDriver ###1.安装Selenium pip安装 pip install selenium 离线安装 在该网址中找到https://www.lfd.uci.edu/~gohlke
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摘要：##一.异步加载： 让静态部分先以同步的方式装载，然后动态的部分向服务端发送一个或多个异步请求，从服务端接收到数据后，再将数据显示在页面上。这种技术就是AJAX,英文全称是 Asynchronous JavaScript and XML，中文可以称为"异步JavaScript和XML"。 AJAX有
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摘要：使用Flask实现Web服务(运行显示的是无法打开页面;要用localhost:1234这个url打开，而0.0.0.0:1234这个url打不开) 评论已回答 关于下方代码中的多个字典转化为json 这里的json.dumps()函数是将字典转化为json格式的字符串，这里也可以用列表包裹字典来进
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摘要：关系型数据库是爬虫应用的一种重要数据存储介质。这是因为关系型数据库不仅仅可以用于存储大量的数据，而且可以快速进行数据检索。这里介绍3种关系型数据库： 1.SQLite:是桌面关系型数据库 2.MySQL：是网络关系型数据库 3.MongoDB：是非关系型数据库 一.SQLite数据库 SQLite是
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摘要：保存数据有多种方式，其中最简单、成本最低的就是将数据保存在二进制或文本文件中。这些文件主要包括XML文件、CSV文件、JSON文件等。本章详细介绍Python API读写这些文件 一.操作文件的基本方法 ###1.1打开文件 open函数用于打开文件，通过该函数的第一个参数指定要打开的文件名(可以是
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摘要：虽然Beautiful Soup库的功能非常强大，但CSS选择器功能有些弱，至少相对于本章介绍的pyquery库弱。 ##一.什么是pyquery pyquery在CSS选择器层面上较强。(待补) ##二.安装pyquery ###2.1pip 安装 pyquery pip install pyqu
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摘要：from pyquery import PyQuery as pq html = ''' <div id="panel"> <ul class="list1"> <li class="item1" value1="1234" value2 = "hello world"><a href="https
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摘要：一.Beautiful Soup的基本概念 Beautiful Soup库是一个强大的基于Python语言的XML和HTML解析库，可以同它来方便的从网页中提取数据。 Beautiful Soup提供了一些简单的函数来处理导航、搜索、修改分析树等功能，他是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的
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摘要：奇葩的事件 bs4中的select方法css选择器在我的环境中失效；我需要学习下调试，或者是溯源工作，为什么报错 是我的问题，还是bs4在python3.6.7环境下有漏洞 from bs4 import BeautifulSoup html = ''' <div> <ul> <li class="
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摘要：lxml是一个Python的一个解析库，用于解析HTML和XML，支持Xpaxth解析。由于lxml底层是使用C语言编写的，所以解析效率非常高。 一.安装lxml 主要是介绍windows下的安装 1.使用pip安装 pip install lxml 如果安装出错，表明缺少依赖库，如libxm12。
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摘要：编写爬虫的第一步就是抓取资源，抓取web资源后，通常需要对抓取的Web资源进行分析，这就是编写爬虫的第二步。这里的Web资源主要指的是HTML代码，python语言内置的正则表达式可以对任意字符串进行搜索、分组等复杂操作。 一。什么是正则表达式：python语言通过标准库的re模块支持正则表达式 二
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摘要：1.异步编程模型 2.反应堆模式 3.Twisted框架的基本使用方法 4.使用Twisted框架实现时间戳客户端和服务器 一、目前常用的编程模型有3种：同步编程模型，线程编程模型和异步编程模型 同步编程模型：所有的任务都在一个线程种完成，线程中的任务都是顺序执行的，也就是说，只有当执行完第一个任务
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摘要：主要介绍以下内容 1.发送HTTP请求 2.设置HTTP请求头 3.抓取二进制数据 4.POST请求 5.响应数据 6.上传文件 7.处理Cookie 8.维持会话 9.SSL证书验证 10.使用代理 11.超时处理 12.身份验证 13.打包请求 一.发送HTTP请求 urllib库中的urlop
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摘要：urllib中的API大都与URL相关，所有可以得出这样一个结论，urllib主要侧重于URL的请求构造。而urllib2侧重于HTTP请求的处理，urllib3则是服务于升级的HTTP1.1标准，且拥有高效的HTTP连接池管理及HTTP代理服务的功能库。 urllib3的主要特性是 1.线程安全
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摘要：一些常用的正则表达式 1.Email:'[0-9a-zA-Z]+@[0-9a-zA-Z]+.[a-zA-Z]{2,3}' 2.IP地址(IPV4)：'\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}' 3.Web地址：'https?:/{2}\w.+'
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摘要：urllib是python内置的网络库 一.urllib的主要功能 urllib分为4个模块 1.request:最基本的HTTP请求模块，可以用来发送HTTP请求，并接收服务端的响应数据。这个过程就像在浏览器地址栏输入URL，然后按下Enter键一样 2.error:异常处理模块，如果出现请求错误
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摘要：java内存分析： 堆：存放new的对象和数组 可以被所有的线程共享，不会存放别的对象引用 栈：存放基本变量类型(会包含这个基本类型的具体数值) 引用对象的变量（会存放这个引用在堆里面的具体地址） 方法区：可以被所有的线程共享 包含了所有的class和static变量 数组变量的声明，和创建数组可以
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摘要：1.java中调用方法，方法名称肯定是只能写在main函数中的，方法定义在main函数外，所以，怎么调用方法(return的话调用要打印出来吧) 2,这就牵扯到静态动态方法调用了，静态不能调用动态;主函数是静态方法，可以使用文件名也就是这个类名来调用动态函数,也可以说是对象(因为非静态方法是属于对象
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摘要：采用前后端分离机制后，前端静态资源会采用额外的前端服务器来提供静态文件服务。 为了简化服务器的搭建和使用，依然使用Django来提供静态文件服务，将所有的静态资源文件按照文件夹路径创建对应的视图处理函数。以文件读取方式获取文件内容并通过HttpResponse返回。 上传图像，并展示图像的js脚本
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摘要：报错这个缘由是在配置路由url上 urlpatterns 写成了 urlpattern 格式如下： urlpatterns = [ path('',home,name = 'home'), # 这里的逗号忘加了,很久没写了 ] django.core.exceptions.ImproperlyCon
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摘要：''' 一般来说，数组的所有操作都是以元素对应的方式实现的 即同时应用于数组的所有元素，且一一对应 ''' import numpy as np arr1 = np.arange(4) arr2 = np.arange(10,14) print(arr1,arr2) #加法 print(arr1 +
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摘要：''' 在创建数组的时候，通常用一个常量值(一般为0或1)初始化一个数组， 这个值通常会作为加法和乘法循环的起始值 ''' import numpy as np print(np.zeros(5,dtype=float)) # 5个浮点数类型的一维数组 print(np.zeros(3,dtype=
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摘要：import numpy as np # 多维数组的索引与切片 arr2 = np.arange(8).reshape(2,4) # 将数组转换成2行4列 print('原先的2行4列的元素',arr2) print(arr2[1,2:3]) # 返回第二行，第三列的值 print(arr2[:,2
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摘要：''' numpy可以创建一个n维数组对象(ndarray) ndarray是一种快速并且节省空间的多维数组 它可以提供数组话的算数运算和高级的广播功能 ''' import numpy as np # 先用列表展示下二维数组 LIST = [[1,2],[3,4]] print('列表的二维数组'
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摘要：""" 数组中的元素只能是同种数据类型；列表中的元素可以不是同一种数据类型 """ from typing import List import numpy as np LIST = [1,23,4,5] ARR = np.array(LIST) # 会报错,没报错啊，这数组哎，列表直接转换数组就行
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