一丶numpy和matplotlib学习笔记 1. NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 接下来让我们看看Numpy的简单应用 Numpy简单创建数组 import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(b) Numpy查看数组

摘要 在正则表达式中,如果直接给出字符,就是精确匹配. {m,n}? 对于前一个字符重复 m 到 n 次,并且取尽可能少的情况 在字符串'aaaaaa'中,a{2,4} 会匹配 4 个 a,但 a{2,4}? 只匹配 2 个 a. ^表示行的开头,^\d表示必须以数字开头. $表示行的结束,\d$表示必须以数字结束. 你可能注意到了,py也可以匹配'python'-->py;但是加上^py$就变成了整行匹配,就只能匹配'py'了,匹配'python'时,就什么也得不到. 参考表 正则表达式特殊序

python入门学习:9.文件和异常 关键点:文件.异常 9.1 从文件中读取数据9.2 写入文件9.3 异常9.4 存储数据 9.1 从文件中读取数据 9.1.1 读取整个文件  首先创建一个pi_digits.txt文件,内容任意填写,保存在当前目录下. 1with open('pi_digits.txt') as file_object: #在当前目录下查找pi_digits.txt,同时返回一个文件对象2    contents = file_object.read()3    prin

摘要 在正则表达式中,如果直接给出字符,就是精确匹配. {m,n}? 对于前一个字符重复 m到 n 次,并且取尽可能少的情况 在字符串'aaaaaa'中,a{2,4} 会匹配 4 个 a,但 a{2,4}? 只匹配 2 个 a. ^表示行的开头,^\d表示必须以数字开头. $表示行的结束,\d$表示必须以数字结束. 你可能注意到了,py也可以匹配'python'-->py; 但是加上^py$就变成了整行匹配,就只能匹配'py'了,匹配'python'时,就什么也得不到. 参考表 正则表达式特殊序

来源:Michael_翔_ 摘要 在正则表达式中,如果直接给出字符,就是精确匹配. {m,n}? 对于前一个字符重复 m 到 n 次,并且取尽可能少的情况 在字符串'aaaaaa'中,a{2,4} 会匹配 4 个 a,但 a{2,4}? 只匹配 2 个 a. ^表示行的开头,^\d表示必须以数字开头. $表示行的结束,\d$表示必须以数字结束. 你可能注意到了,py也可以匹配'python'–>py; 但是加上^py$就变成了整行匹配,就只能匹配'py'了,匹配'python'时,就什么也得不到

Python模块学习filecmp文件比较 filecmp模块用于比较文件及文件夹的内容,它是一个轻量级的工具,使用非常简单.python标准库还提供了difflib模块用于比较文件的内容.关于difflib模块,且听下回分解 filecmp定义了两个函数,用于方便地比较文件与文件夹:  filecmp.cmp(f1, f2[, shallow]):  比较两个文件的内容是否匹配.参数f1, f2指定要比较的文件的路径.可选参数shallow指定比较文件时是否需要考虑文件本身的属性(通过os.s

经过了这个月的学习,今天终于完成了公司APP系统的自动化的脚本的编写. 通过单元测试框架UNITTEST,进行脚本的连跑,本来还想把测试数据统一写到EXCEL表格内,实现脚本与数据的分离. 后来发现增加了很多的工作量,这个时间投入的不值得,性价比不高. 因为使用的是APPIUM在模拟器中操作,所以脚本运行速度,远不及selenium运行速度快,同时,维护难度增加,脚本连跑时,因为受到系统影响, 连跑报错率很高,需要多跑几次,才能全部跑通. 最近把时间与精力都投入到APPIUM+python的学习

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

60分钟Python快速学习 之前和同事谈到Python,每次下班后跑步都是在听他说,例如Python属于“胶水语言啦”,属于“解释型语言啦!”,是“面向对象的语言啦!”,另外没有数据类型,逻辑全靠空格缩进表示等. 今天自己用了60分钟快速学习了下Python的语法.和大家分享下,也算是自己这一个小时的学习总结吧! 第一步:开发环境搭建: PyCharm 4.5.4 下载地址:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/ 支持多种类型的操作系统,我这次是在

0. 前言 如果你从来没有接触过爬虫,刚开始的时候可能会有些许吃力 因为我不会从头到尾把所有知识点都说一遍,很多文章主要是记录我自己写的一些爬虫 所以建议先学习一下cuiqingcai大神的 Python爬虫学习系列教程 的入门部分. 它的整个系列教程我觉得写得非常好,值得一看! 当然,即便是你什么都不会,也没关系. 只要有一颗上进的心,没什么是学不会的. 希望我的文章能给你些许帮助! 1. 扒下一个网页 什么都不讲,直接上一段代码 import urllib2 html = urllib2.u

开篇 作为一个C党,接触python之后学习了爬虫. 和AC算法题的快感类似,从网络上爬取各种数据也很有意思. 准备写一系列文章,整理一下学习历程,也给后来者提供一点便利. 我是目录 听说你叫爬虫 -- 总目录 听说你叫爬虫(1) -- 从urllib说起 听说你叫爬虫(2) -- 爬一下ZOL壁纸 听说你叫爬虫(3) -- 模拟登陆 听说你叫爬虫(4) -- 手刃「URP教务系统」 听说你叫爬虫(5) -- 扒一下codeforces题面 听说你叫爬虫(6) -- 神器 Requests 听说

彩照 一.学习[1] # -*- coding: utf-8 -*- import time import thread def timer(no, interval): cnt = 0 while cnt < 10: print 'Thread (%d), Time is %s \n' % (no, time.ctime()) time.sleep(interval) cnt += 1 thread.exit_thread() def test(): thread.start_new_thre

Openstack python api 学习文档 转载请注明http://www.cnblogs.com/juandx/p/4953191.html 因为需要学习使用api接口调用openstack,所以上一篇写了一些使用openstack的纯api调用的方法, 但是openstack还提供了更好的python的api,只需要python的包即可,感觉更好使用. 对于compute的api,包是放在了/usr/lib/python2.7/site-packages/novaclient/目录,

1.Python的数组分三种类型:(详细见 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b783cbd0100q2ba.html) (1) list 普通的链表,初始化后可以通过特定方法动态增加元素.定义方式:arr = [元素] (2) Tuple 固定的数组,一旦定义后,其元素个数是不能再改变的.定义方式:arr = (元素) (2) Dictionary 词典类型, 即是Hash数组.定义方式:arr = {元素k:v} http://developer.51cto.c

Python应用现在如火如荼,应用范围很广.因其效率高开发迅速的优势,快速进入编程语言排行榜前几名.本系列文章致力于可以全面系统的介绍Python语言开发知识和相关知识总结.希望大家能够快速入门并学习Python这门语言. 本文是在前一部分Python基础之上程序员带你十天快速入门Python,玩转电脑软件开发(四),再次进行的Python爬虫实战课程. 正则表达式实例简单详解 正则表达式干什么用? 就是在字符串中提取我们需要的内容的. 记得哦,要先引用正则表达式模块的哦. re就是正则表达式相

Python Tutorial 学习(八)--Errors and Exceptions恢复 Errors and Exceptions 错误与异常 此前,我们还没有开始着眼于错误信息.不过如果你是一路跟着例程走过来的,你就会发现一下错误信息.在Python里面至少有两类错误:语法错误和异常(syntax errors and exceptions) 8.1. Syntax Errors 语法错误 语法错误就是语法错误,语法错误就是语法错误. 比如说,关键词拼写错误,缩进错误,标点符号错误等等,

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575 关于怎么学习python,并将python用于数据科学.数据分析.机器学习中的一篇非常好的文章 Comprehensive learning path – Data Science in Python 深度学习路径-用python进行数据学习 Journey from a Pythonnoob(新手) to a Kaggler on Python So, you want to bec

本文是博主原创随笔,转载时请注明出处Maple2cat|Python爬虫学习:三.爬虫的基本操作与流程 一般我们使用Python爬虫都是希望实现一套完整的功能,如下: 1.爬虫目标数据.信息: 2.将数据或信息存入数据库中: 3.数据展示,即在Web端进行显示,并有自己的分析说明. 这次我先介绍第一个功能中所需要实现的基本操作: 爬虫的基本操作:      表示必须步骤           表示可选步骤 导入爬虫所需要的库(如:urllib.urllib2.BeautifulSoup.Scrap

之前在学习爬虫时,偶尔会遇到一些问题是有些网站需要登录后才能爬取内容,有的网站会识别是否是由浏览器发出的请求. 一.headers的获取 就以博客园的首页为例:http://www.cnblogs.com/ 打开网页,按下F12键,如下图所示: 点击下方标签中的Network,如下: 之后再点击下图所示位置: 找到红色下划线位置所示的标签并点击,在右边的显示内容中可以查看到所需要的headers信息. 一般只需要添加User-Agent这一信息就足够了,headers同样也是字典类型: user

我使用的编辑器是IDLE,版本为Python2.7.11,Windows平台. 本文是博主原创随笔,转载时请注明出处Maple2cat|Python爬虫学习:二.爬虫的初步尝试 1.尝试抓取指定网页 #encoding:utf-8 import urllib2 url = "http://www.cnblogs.com/" data = urllib2.urlopen(url).read() print data 我使用urllib2这个库,有关这个库的详细解释请看Python 标准库

http://cuiqingcai.com/1052.html 大家好哈,我呢最近在学习Python爬虫,感觉非常有意思,真的让生活可以方便很多.学习过程中我把一些学习的笔记总结下来,还记录了一些自己实际写的一些小爬虫,在这里跟大家一同分享,希望对Python爬虫感兴趣的童鞋有帮助,如果有机会期待与大家的交流. 一.Python入门 1. Python爬虫入门一之综述 2. Python爬虫入门二之爬虫基础了解 3. Python爬虫入门三之Urllib库的基本使用 4. Python爬虫入门四