进制 日常生活中,我们最熟悉的数据就是十进制计数.它的数值部分由十个不同的数字符号0.1.2.3.4.5.6.7.8.9来表示,我们把这些数字符号叫做数码,表示十种不同的状态.数码处于不同的位置(或数位)代表的意义是不同的. 二进制数的含义 二进制数的每个数位只可能取两个不同的数码"0"和"1",而且是"逢二进一".为了熟悉二进制数的表示,我们就几个简单的数字,列出二进制数与其对应的十进制数.正如十进制数据中最大的数码是9一样,在二进制数据中最大

虽然校园App是个我认为的绝对的好主意,但最近有个也不错的营销+开发的模式出现:微信平台+固定域名服务器. 微信公众平台的运行模式不外两个: 一.机器人模式或称转发模式,将说话内容转发到服务器上完成,拿服务器的回复再一次转发,就完成一次问答谈话. 二.人控模式,一个自然人登陆公众平台上,能直接接触到所有关注者,与之交互,这一定也是最累的. 微信公众平台若是服务号,用来做微网站,省去了登录认证过程.但说白了就是微信定制版的微网站.这我一学期后才搞懂,如果早些弄懂就不会做那么多无用功. 微信公众平台

语法糖 # # -*- coding: utf-8 -*- # #------------- # #--------- 语法糖--------------- # #----------------------------------- # def a(fun): # print('aaaaaa') # fun() # print('bbbbb') # return ( # # ) # @a # def fun(): # print('hello')#要注入的 正则match # 搜索 #----

http://www.codeweblog.com/python-mro-c3%E7%AE%97%E6%B3%95/ 在 python 2.2 之后,python 实现了一个新的MRO算法:C3算法,用于方法解析顺序 . 一.什么是方法解析顺序 方法解析顺序 :多重继承时,用于在子类中调用父类方法时确定调用哪个父类的方法 . 多重继承代码示例: #!/usr/bin/python #-*- coding:utf8 -*- class A(object): def echo(self): prin

一.python介绍 1.编程语言排行榜 TIOBE榜 TIOBE编程语言排行榜是编程语言流行趋势的一个指标,每月更新,这份排行榜排名基于互联网有经验的程序员.课程和第三方厂商的数量. 2.python与其他语言对比 JAVA 目前使用最广泛的编程语言,第一个跨平台的语言, 在大型ERP软件\安卓APP开发\大型网站开发领域使用广泛 PHP 使用最广泛的WEB开发语言,非常适合中小型网站开发,学习成本较低,开发效率高 C\C++ 学习成本高,学习周期长,偏系统底层.在开发硬件驱动.嵌入式.游戏引

1.二进制 八进制 十六进制 二进制: bin() 0b10010八进制: oct() 0o10十进制: 1-100十六进制: hex() 0X53 BH 十进制转2, 8,16进制: >>> bin(144)'0b10010000'>>> >>> oct(8)'0o10'>>> >>> hex(15)'0xf'>>>>>> chr(97)'a' A=65 a=97 0=48 //

import requests from lxml import html import time import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import traceback from fake_useragent import UserAgent as UA #使用其random方法获取随机ua class ZhaoPinSpider: def __init__(self): #http://sou.zhaopin.com

import scrapyfrom scrapy.http import Requestfrom scrapy.spider import Rulefrom scrapy.linkextractors import LinkExtractor# yield 就是return返回的是一个生成器# 递归:1.修改allowed_domains,里面不能随便写,和正则匹配一样,链接必须满足allowed_domains里的格式# 2.request = Request(urls[0], callbac

1.处理方式 法一 通过HtmlXPathSelectorimport scrapyfrom scrapy.selector import HtmlXPathSelectorclass DmozSpider(scrapy.Spider): name = "use_scrapy" #要调用的名字 allowed_domains = ["use_scrapy.com"] #分一个域 start_urls = [#所有要爬路径 "http://sou.zhaop

通过lxml的方式去分析数据,将爬到的数据放到file中的html中代码如下# 用线程去爬虫 from urllib.request import Request from urllib.request import urlopen from time import sleep,ctime from lxml import etree import _thread; ii= headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT

反扒 1.浏览器伪装加一个协议头(即浏览器的协议头) 火狐的浏览器协议头='User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6' headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5

目录 498_Diagonal-Traverse Description Solution Java solution Python solution 1 Python solution 2 Python solution 3 498_Diagonal-Traverse Description Given a matrix of M x N elements (M rows, N columns), return all elements of the matrix in diagonal or

cat 查看文件内容 [root@mysql tmp]# cat 2.txt 1234 -n 查看行号 [root@mysql tmp]# cat -n 2.txt      1 1234      2 1      3 2      4 3      5 4      6 5 tac 倒过来显示文件内容 [root@mysql tmp]# tac 2.txt 5 4 3 2 1 1234 less 分页显示文件内容 history | less 87 ls    88 cd /class   

# 运算符与分支结构 ### 运算符 - 赋值运算符 - 用'='表示,左边只能是变量. - 算术运算符 - +.-.*:加.减.乘 - /:除法运算,结果是浮点数 - //:除法运算,结果是整数 - %:求余 - **:求幂 - 复合运算符 - +=.-=.*=./=.//=.%=.**= - 示例:`a += b`等价于`a = a + b` - 关系运算符 - `>.>=.<.<=.==.!=` - 表达式:由操作数和运算符构成的式子 - 关系表达式:由操作数和关系运算符构成

ubuntu14.04 安装 tensorflow9.0 文章目录 ubuntu14.04 安装 tensorflow9.0 安装pip(笔者的版本为9.0) 仅使用 CPU 的版本的tensorflow 测试 异常情况 1安装tensorflow问题 owned by OS错误 2此时进行测试会出现 AttributeError: type object 'NewBase' has no attribute 'is_abstract' 3第一个是pip的版本太低,需要升级pip: 4对于own

1.首先确定数据分析目标——薪酬受哪些因素影响 确定变量: 因变量:薪资 自变量:(定性)-- 公司类别.公司规模.地区.行业类别.学历要求.软件要求. (定量)-- 经验要求(数值型) 分析目标:建立因变量和自变量的多元线性回归模型,估计模型系数,检验系数显著性,确定自变量是否对因变量有影响.并实现自变量新值带入实现模型预测. 2.数据预处理. (整理数据,使其成为可以直接建模分析的数据格式),首先看下数据结构. 1) 读数据 数据量大时不建议用xlsx包,比较慢 library(xlsx)

# 一维数组与常用操作 import pandas as pd # 设置输出结果列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) # 创建 从 0 开始的非负整数索引 s1 = pd.Series(range(1,20,5)) ''' 0 1 1 6 2 11 3 16 dtype: int64 ''' # 使用字典创

# 一维数组与常用操作 import pandas as pd # 设置输出结果列对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) # 创建 从 0 开始的非负整数索引 s1 = pd.Series(range(1,20,5)) ''' 0 1 1 6 2 11 3 16 dtype: int64 ''' # 使用字典创

1.0.0 Summary Tittle:[Python]-NO.97.Note.2.Python -[Python 基本数据类型] Style:Python Series:Python Since:2018-07-08 End:2018-07-08 Total Hours:30+ Degree Of Diffculty:5 Degree Of Mastery:5 Practical Level:5 Desired Goal:5 Archieve Goal:3 Gerneral Evaluati

Python高级核心技术97讲  ☝☝☝ Python高级核心技术97讲 系列教程 学习 教程 Python的标准整数类型是最通用的数字类型.在大多数32位机器上,标准整数类型的取值范围是-2**31到2**31-1.Python的长整数类型能表达的数值仅仅与你的机器支持的(虚拟)内存大小有关,换句话说,Python能轻松表达很大的整数.长整型类型是标准整型类型的超集,当程序需要使用比标准整型更大的整型时,可以使用长整型类型.在一个整型值后面加个L,表示这个整型是长整型.这两种整数类型正在逐渐统

Python高级核心技术97讲  整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命)3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦) 所以真要把python学好,下面这些技