from itertools import groupby def verticalWriting(txt, offset): l = lambda x: x[0] % offset for (_, g) in groupby(sorted(enumerate(txt), key=l), key=l): print('|'.join(reversed(list(map(lambda x: x[1], g))))) verticalWriting(u"床前明月光疑是地上霜举头望明月低头思故乡&qu

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 今天来介绍一下如何使用 Python 制作词云. 词云又叫文字云,它可以统计文本中频率较高的词,并将这些词可视化,让我们可以直观的了解文本中的重点词汇. 词的频率越高,词显示的大小也就越大. 1,wordcloud 模块 wordcloud 是一个词云生成器,它不仅是一个 Python 库,还是一个命令行工具.我们可以通过 wordcloud 官方文档,和示例库来学习如何使用它. 在使用 wordcloud

计算机是用来辅助人类工作的,能处理的远不止数值,还可以处理文本.图形.音频.视频.网页等各种各样的数据,不同的数据,需要定义不同的数据类型,在程序设计中映射了现实世界的分类,以便于抽象的分析 序列:不是单一的数据类型,指列表,字符串,元组三个类型,可以通过索引操作符和切片操作符将序列部分项目取出.(Python中还包括其他三个类型的序列:Unicode字符串,buffer对象和xrange对象,在此先不讨论) 索引操作符可以从序列中取出特定的一个项目 切片操作符可以从序列中取出部分项目,即将序列

爬虫的分类 1.通用爬虫:通用爬虫是搜索引擎(Baidu.Google.Yahoo等)“抓取系统”的重要组成部分.主要目的是将互联网上的网页下载到本地,形成一个互联网内容的镜像备份. 简单来讲就是尽可能的:把互联网上的所有的网页下载下来,放到本地服务器里形成备分,在对这些网页做相关处理(提取关键字.去掉广告),最后提供一个用户检索接口. 搜索引擎如何抓取互联网上的网站数据? 门户网站主动向搜索引擎公司提供其网站的url 搜索引擎公司与DNS服务商合作,获取网站的url 门户网站主动挂靠在一些知名

伴随视频可以观看 因为Python的线程虽然是真正的线程,但解释器执行代码时,有一个GIL锁:Global Interpreter Lock,任何Python线程执行前,必须先获得GIL锁,然后,每执行100条字节码,解释器就自动释放GIL锁,让别的线程有机会执行.这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁,所以,多线程在Python中只能交替执行,即使100个线程跑在100核CPU上,也只能用到1个核. 同一时刻,只可能有一个线程在 解释器(cpython) 上运行 git push

入门篇 第1章  初始Python 1.1  Pyhton 概述 1.1.1 了解 Python Python,本义是指“蟒蛇”.1989年,荷兰人Guido van Rossum发明了一种面向对象的解释型高级编程语言,将其命名为Python. Python是一种扩充性强大的编程语言.它具有丰富和强大的库,能够把使用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起.所有Python常被称为“胶水”语言. 1.12 Python 的版本 Python自发布以来,主要有三个版本:1994

1. 正则解析 正则例题 import re # string1 = """<div>静夜思 # 窗前明月光 # 疑是地上霜 # 举头望明月 # 低头思故乡 # </div>""" # print(re.findall('<div>(.*)</div>',string1,re.S)) #如果不使用re.S参数,则只在每一行内进行匹配,如果一行没有,就换下一行重新开始,不会跨行. # 而使用re.S参

在Python中,能够直接处理的数据类型有以下几种: 一.整数 Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在Python程序中,整数的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等. 计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0x前缀和0-9,a-f表示,例如:0xff00,0xa5b4c3d2,等等. 二.浮点数 浮点数也就是小数,之所以称为浮点数,是因为按照科学记数法表示时,一个浮点数的小数点位置是可变的,比如,1.23x10^

引入 回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析

最近学习 python 走火入魔,趁着热情继续初级体验一下下爬虫,以前用 java也写过,这里还是最初级的爬取html,都没有用html解析器,正则等...而且一直在循环效率肯定### 很低下 import urllib.request as urllib2 import random ua_list = [ "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1", &qu

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往期RNN相关工程实践文章 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题 『TensotFlow』RNN中文文本_上 『TensotFlow』基础RNN网络回归问题 『TensotFlow』RNN中文文本_下_暨研究生开学感想 张量分析 预处理结果是二维数据,相当于batch条一维数据,每个数据对应一首诗,每个字是一个scalar: embedding之后,将每个字映射为一个rnn_size大小的向量,数据变为三维: 经过递归神经网络,输出维度不变: 将之调整为二维数据,这里面第二维度(即每一

一.正则解析 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [0-9] \D : 非数字 \w :数字.字母.下划线.中文 \W : 非\w \s :所有的空白字符包,括空格.制表符.换页符等等.等价于 [ \f\n\r\t\v]. \S : 非空白 数量修饰: * : 任意多次 >=0 + : 至少1次 >=1 ? : 可有可无 0次或者1次 {m} :固定m次 hello{3,} {m,} :至少m次 {m,n} :m-n次 边

Unicode字符串 字符串还有一个编码问题. 因为计算机只能处理数字,如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理.最早的计算机在设计时采用8个比特(bit)作为一个字节 (byte),所以,一个字节能表示的最大的整数就是255(二进制11111111=十进制255),0 - 255被用来表示大小写英文字母.数字和一些符号,这个编码表被称为ASCII编码,比如大写字母 A 的编码是65,小写字母 z 的编码是122. 如果要表示中文,显然一个字节是不够的,至少需要两个字节,而且还不能和AS

一.什么是继承 继承是一种创建类的方法,在python中,一个类可以继承来自一个或多个父.原始类称为基类或超类. #创建父类 class Parent1: pass class Parent2: pass # 继承父类,单继承 class Obj1(Parent1): pass #继承父类,多继承 class Obj2(Parent1,Parent2): pass 二.什么时候使用继承 在已经创建的几个类中,这几哥类中的方法和变量有相同的,这种时候我们就可以使用类的继承,将其它类中已有的方法和变

一.引入 二.回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数

回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析 进行持

引入 回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析

一.正则解析 常用正则表达式回顾: 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] :[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一个字符 \d :数字 [0-9] \D : 非数字 \w :数字.字母.下划线.中文 \W : 非\w \s :所有的空白字符包,括空格.制表符.换页符等等.等价于 [ \f\n\r\t\v]. \S : 非空白 数量修饰: * : 任意多次 >=0 + : 至少1次 >=1 ? : 可有可无 0次或者1次 {m} :固定m次 hello{3,} {m,} :至少m次 {m

在进入主题之前,我们先学习一下并发和并行的概念: --并发:在操作系统中,并发是指一个时间段中有几个程序都处于启动到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行.但任一时刻点上只有一个程序在处理机上运行.形象的点描述:一个人做很多事情,但同一时刻只能做一件事情. --并行:当系统有一个CPU时,则程序的操作有可能非并发.当一个CPU执行一个程序时,另一个CPU可以执行另一个程序,两个程序互不抢占CPU资源,可以同时进行.形象的描述:多人同时做多件事情 可能有小伙伴又会问串行又是什么鬼呢?再