这几天有点时间,想学点Python基础,今天看到了<learn python the hard way>的 Ex48,这篇文章主要记录一些工具的安装,以及scan 函数的实现. 首先与Ex48相关的章节有前面的Ex46, Ex47,故我们需要先安装一些工具,主要是一些包管理和测试框架的软件: Install the following Python packages: pip from http://pypi.python.org/pypi/pip distribute from http:/…

机缘巧合之下,报名参加了阿奎老师发布在"好班长"的课程<用Python做HTTP接口测试>,报名费:15rmb,不到一杯咖啡钱,目前为止的状态:坚定不移的跟下去,自学+课程模式每天一小时! 1.学习初衷 打算学习Python,这个想法开始于2017年,和在网络上遇到的绝大多数测试人员不同,我的工作单位是一个大型国企,虽然从事软件测试工作已经有四年,可事实上,无论是测试理论还是实际项目经验,都处于一种停滞不前的状态,作为一个有理想的测试猿(害羞脸),这样的工作状态让人心酸,因…

NLTK配套书<用Python进行自然语言处理>(Natural Language Processing with Python)已经出版好几年了,但是国内一直没有翻译的中文版,虽然读英文原版是最好的选择,但是对于多数读者,如果有中文版,一定是不错的.下午在微博上看到陈涛sean 同学提供了NLTK配套书的中译本下载,就追问了一下,之后译者和我私信联系,并交流了一下,才发现是作者无偿翻译的,并且没有出版计划的.翻译是个很苦的差事,向译者致敬,另外译者说里面有一些错误,希望能得到nlper们的指…

下载:https://pan.baidu.com/s/1oejHek3Vmu0ZYvp4w9ZLsw <Python 3网络爬虫开发实战>中文PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1BgQ54kCnGch4eaz4WuoC9w <精通Python爬虫框架Scrapy>中文PDF+英文PDF+源代码 更多资料:https://pan.baidu.com/s/1g4hv05UZ_w92uh9NNNkCaA <Python 3网络爬虫开发实战>…

<精通Python爬虫框架Scrapy>学习资料 百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1ACOYulLLpp9J7Q7src2rVA…

<基于Python的GMSSL实现>课程设计个人报告 一.基本信息 姓名:刘津甫 学号:20165234 题目:GMSSL基于python的实现 指导老师:娄嘉鹏 完成时间:2019年5月6日---2019年5月26日 验收时间:2019年5月27日 小组成员:杨靖涛,谭笑,刘津甫 二.个人贡献 1. 收集相关资料并分享(相关博客.Python教程等) 2. 学习并搭建实验所需环境 3. 实现sm4算法的加解密 三.任务内容 1. 用Python语句调用gmssl以实现sm4 2. 实现用gm…

0.导读 2016年最新开发语言排行榜中,Python已经跃居第三,仅次于C.JAVA.掌握Python已经成为时下运维圈的共识,更让人期待的是,本次公开课分享的嘉宾自身就长期专注Python.Docker技术,非常值得期待. 1.活动总结 本次分享活动得到了网友们的热情支持,YY同时在线观看直播人数约150人,且覆盖了两个QQ群,总活跃人数接近500人,快赶上中型技术沙龙规模.张老师也是激情满满,原定一个小时硬是讲了两个小时,一些知识点讲解的非常细致,赞~\(≧▽≦)/~ 本次分享的音视频.P…

1 .3 背景调研 robots. txt Robots协议(也称为爬虫协议.机器人协议等)的全称是"网络爬虫排除标准"(Robots Exclusion Protocol),网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些页面不能抓取. WHOIS whois是用来查询域名的IP以及所有者等信息的传输协议.简单说,whois就是一个用来查询域名是否已经被注册,以及注册域名的详细信息的数据库(如域名所有人.域名注册商). 1.3.1 检查robots.txt crawler英…

接上一部分,此篇将用tensorflow建立神经网络,对波士顿房价数据进行简单建模预测. 二.使用tensorflow拟合boston房价datasets 1.数据处理依然利用sklearn来分训练集和测试集. 2.使用一层隐藏层的简单网络,试下来用当前这组超参数收敛较快,准确率也可以. 3.激活函数使用relu来引入非线性因子. 4.原本想使用如下方式来动态更新lr,但是尝试下来效果不明显,就索性不要了. def learning_rate(epoch): if epoch < 200: re…

原作者代码在https://github.com/akuing/python-http-interface-test…

打算学习python,但是又不想单纯地看书或是写个小项目,干脆引入很流行的翻译学习法来学习吧-         在论坛上看到了国外的一本<Learn Python the hard Way>,评价挺高的,虽然貌似已经有大神推出了译文版,但不影响我推出小白译文的决心-毕竟我只是学习,不是为了推广嘛-         翻译贵在坚持,翻的好不好在其次.但愿我不要三天打鱼两天晒网,加油-以下是第一章绪论- 链接地址:http://learnpythonthehardway.org/book/intro…

黑客余弦先生在知道创宇的知道创宇研发技能表v3.1中提到了入门Python的一本好书<Learn Python the Hard Way(英文版链接)>.其中的代码全部是2.7版本. 如果你觉得英文版看着累,当当网有中文版,也有电子版可以选择. 我试着将其中的代码更新到Python 3.同时附上一些自己的初学体会,希望会对你有帮助. 中文版有人把书名翻译为<笨办法学python>,其实我觉得叫做<学Python,不走寻常路>更有意思些. 作者的意思你可以在序言中详细了解…

首先,简单介绍:Redis是一个基于内存的键值对存储系统,常用作数据库.缓存和消息代理. 支持:字符串,字典,列表,集合,有序集合,位图(bitmaps),地理位置,HyperLogLog等多种数据结构. 支持事务.分片.主从复之.支持RDB(内存数据保存的文件)和AOF(类似于MySQL的binlog)两种持久化方式.3.0加入订阅分发.Lua脚本.集群等特性. 命令参考:http://doc.redisfans.com 中文官网:http://www.redis.net.cn 安装(都大同小…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.…

读<简明Python教程>笔记: 本书的官方网站是www.byteofpython.info  安装就不说了,网上很多,这里就记录下我在安装时的问题,首先到python官网下载,选好安装路径安装好后,一定要配置环境变量,详细呢可以看武老师的博客(我的python编程入门老师虽然他不认识我,我也不认识他). 重要   在你的程序中合理地使用注释以解释一些重要的细节--这将有助于你的程序的读者轻松地理解程序在干什么.记住,这个读者可能就是6个月以后的你! 可执行的python程序(linux下):…

<Python高效开发实战>实战演练——开发Django站点1 <Python高效开发实战>实战演练——建立应用2 <Python高效开发实战>实战演练——基本视图3 通过前面的配置和编码过程,读者应该已经迫不及待地想检验一下网站效果了.查看网站效果首先需要通过manage.py启动Web服务器,代码如下: #cd djangosite #python manage.py runserver 0.0.0.0:8001 Performing system checks..…

<简明Python教程>这本书是初级的Python入门教材,初级内容基本覆盖,对高级内容没有做深入纠结.适合刚接触Python的新手,行文比较简洁轻松,读起来也比较顺畅. 下面是我根据各个章节的内容进行的简要归纳,相关代码都已按照章节顺序进行命名. 基本介绍 Python特点: 简单.易学.免费.开源.可移植性好.面向对象.可扩展.丰富的库等等. 如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用C或C++编写,然后在你的Python程序中使用它们.C,C++为…

第一本micropython的书<机器人Python极客编程入门与实战>. 购买地址:https://item.taobao.com/item.htm?spm=2013.1.w4018-16003153961.2.4b556901WitSOz&id=556996999910&scm=1007.11837.58613.i534727234963&pvid=1ee25403-73ed-453b-aa72-c87f9b09e5a6…

<利用Python进行数据分析·第2版> 第 1 章 准备工作第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件第 4 章 NumPy 基础:数组和矢量计算第 5 章 pandas 入门第 6 章 数据加载.存储与文件格式第 7 章 数据清洗和准备第 8 章 数据规整:聚合.合并和重塑第 9 章 绘图和可视化第 10 章 数据聚合与分组运算第 11 章 时间序列第 12 章 pandas 高级应用第 13 章 Python 建…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第四个实例:USDA Food Database 简介:美国农业部(USDA)制作了一份有关食物营养信息的数据 数据下载地址: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/datasets/usda_food 准备…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第三个实例:US Baby Names 1880-2010 简介: 美国社会保障总署(SSA)提供了一份从1880年到2010年的婴儿姓名频率的数据 数据地址: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/data…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第二个实例:MovieLens 1M Data Set 简介: GroupLens Research提供了从MovieLens用户那里收集来的一系列对90年代电影评分的数据 数据地址:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第一个实例:1.usa.gov data from bit.ly 简介:2011年,URL缩短服务bit.ly和美国政府网站usa.gov合作,提供了一份从生成.gov或.mil短链接用户那里收集来的匿名数据 数据下载地址:https://github.com/wesm/py…

< python for data analysis >一书的第十章例程, 主要介绍时间序列(time series)数据的处理.label:1. datetime object.timestamp object.period object2. pandas的Series和DataFrame object的两种特殊索引:DatetimeIndex 和 PeriodIndex3. 时区的表达与处理4. imestamp object.period object的频率概念,及其频率转换5. 两种频…

# -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第九章# 数据聚合与分组运算import pandas as pdimport numpy as npimport time # 分组运算过程 -> split-apply-combine# 拆分 应用 合并start = time.time()np.random.seed(10)# 1.GroupBy技术# 1.1.引文df = pd.DataFrame({ 'key1': ['a',…

<利用python进行数据分析>一书的第8章,关于matplotlib库的使用,各小节的代码. # -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport time # 1.matplotlib API入门# 1.1.Figure和Subplot# 创建figure对象fig = pl…

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf…

<利用python进行数据分析>一书的第五章源码与读书笔记 直接上代码 # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第五章, pandas基础# 高级数据结构与操作工具 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# pandas的数据结构, series and dataframe# 1.series,类似一维数据, 一个字典,建立了…

<利用python进行数据分析>第四章的程序,介绍了numpy的基本使用方法.(第三章为Ipython的基本使用) 科学计算.常用函数.数组处理.线性代数运算.随机模块…… # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第四章, numpy基础# 数组与矢量计算import numpy as npimport time # 开始计时start = time.time() # 创建一个arraydata = np.array([[…

<利用python进行数据分析>第二章的姓名例子,代码.整个例子的所有代码集成到了一个文件中,导致有些对象名如year同时作为了列名与行名,会打印warning,可分不同的part依次运行.所有的作图代码均已注释,按需取消注释即可.用的工具.函数比较多,但是解释不多,后面各章再深入介绍.代码中仅保留了98年-08年的数据,更多数据-https://github.com/wesm/pydata-book # -*- coding:utf-8 -*-# names data set import…