什么是Base64编码 BASE64是用于传输8Bit字节的编码方式之一,是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法. 如下是转换表:The Base64 Alphabet Base64编码可以解决什么问题(或用来做什么) base64编码是从二进制到字符的过程,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息 规则 编码的规则: ①.把3个字节变成4个字节. ②.每76个字符加一个换行符. ③.最后的结束符也要处理. 它的优点和缺点 优点:速度快,采用ascii字符,肉眼不可理解 缺点:编码比较

要求是实现DES加密,解密,我是用python实现的,还是有挺多坑的,改bug就改了挺久,加密实现后,解密过程就比较轻松. 另外,附加base64编码源码 要求:输入秘钥为64位二进制数(有效位为56位,其中每八位最后一位为奇偶校验位),明文为64位二进制数,输出为64位二进制数,解密过程大致为逆向过程 base64代码如下: base='ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/' def base64(st

Python Base64 提供了好几种方法例如: encode, decode, encodestring, decodestring, b64encode, b64decode, standard_b64encode standard_b64decode urlsafe_b64decode, urlsafe_b64encode. encode, decode 用来转码和 解码文件的,也可以对StringIO里的数据做编解码 #读取文件进行编码 inputRead = open('/Users

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

python注释.脚本参数.字节码 --道心 python安装 1.下载安装包 https://www.python.org/downloads/ 2.安装 默认安装路径:C:\python27 3.配置环境变量 [右键计算机]-->[属性]-->[高级系统设置]-->[高级]-->[环境变量]-->[在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行,双击] --> [Python安装目录追加到变值值中,用 : 分割] 如:原来的值;C:\python27,切记前面有分号

javascript原生的api本来就支持,Base64,但是由于之前的javascript局限性,导致Base64基本中看不中用.当前html5标准正式化之际,Base64将有较大的转型空间,对于Html5 Api中出现的如FileReader Api, 拖拽上传,甚至是Canvas,Video截图都可以实现. 好了,前言说了一大堆,开发者需要重视: 一.我们来看看,在javascript中如何使用Base64转码 var str = 'javascript'; window.btoa(str

document.getElementById("<%=textBox1.ClientID %>").value 实现textarea限制输入字数(包含中文只能输入10个,全ASCII码能够输入20个) textarea称文本域,又称文本区,即有滚动条的多行文本输入控件,在网页的提交表单中经常用到.与单行文本框text控件不同,它不能通过maxlength属性来限制字数,为此必须寻求其他方法来加以限制以达到预设的需求. 通常的做法就是使用#脚本语言来实现对textarea文

前言      在17篇我们讲了excel数据的参数化,有人问了txt数据的参数化该怎么办呢,下面小编为你带你txt数据参数化的讲解 一.以百度搜索为例,自动搜索五次不同的关键字.输入的数据不同从而引起输出结果的变化. 测试脚本: #coding=utf-8from selenium import webdriverimport unittest, time, osclass Login(unittest.TestCase): def test_login(self): source = ope

基于Python的Grib数据可视化           利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib.numpy和matplotlib.pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口,通过这个库可以将Grib数据读取出来:numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,这种工具可用来存储和处理大型矩阵:matplotlib是python著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图:

pickle模块的使用 pickle模块是python的标准模块,提供了对于python数据的序列化操作,可以将数据转换为bytes类型,其序列化速度比json模块要高. pickle.dumps() 将python数据序列化为bytes类型 pickle.loads() 将bytes类型数据反序列化为python的数据类型 >>> import pickle >>> d = {'1': {'count': 10, 'selected': True}, '2': {'c

  对于python输入数据类型判断正确与否的函数大致有三类: (1)type(),它的作用直接可以判断出数据的类型 (2)isinstance(),它可以判断任何一个数据与相应的数据类型是否一致,比较常用. (3)对于任何一个程序,需要输入特定的数据类型,这个时候就需要在程序的开头,输入一定的判断格式语句,防止程序运行出错,而对于不同的数据类型和要求,有以下几种判断函数,比价常见: 如果s为python任意输入数据,则有以下几个判断输入是否有误的语句比较常用: s.isalnum()  所有字

前言      在17篇我们讲了excel数据的参数化,有人问了txt数据的参数化该怎么办呢,下面小编为你带你txt数据参数化的讲解 一.以百度搜索为例,自动搜索五次不同的关键字.输入的数据不同从而引起输出结果的变化. 测试脚本: #coding=utf-8from selenium import webdriverimport unittest, time, osclass Login(unittest.TestCase): def test_login(self): source = ope

Python之pandas数据加载.存储 0. 输入与输出大致可分为三类: 0.1 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 2.2 使用数据库中的数据 0.3 利用Web API操作网络资源 1. 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数. 1.1 pandas中的解析函数: read_csv 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为逗号 read_table 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数

Python 输入和输出 在前面几个章节中,我们其实已经接触了 Python 的输入输出的功能.本章节我们将具体介绍 Python 的输入输出. 输出格式美化 Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数. 第三种方式是使用文件对象的 write() 方法,标准输出文件可以用 sys.stdout 引用. 如果你希望输出的形式更加多样,可以使用 str.format() 函数来格式化输出值. 如果你希望将输出的值转成字符串,可以使用 repr() 或 str() 函数来实现

实验环境 CentOS镜像为CentOS-7-x86_64-Everything-1804.iso 虚机配置 节点名称 IP地址 子网掩码 CPU/内存 磁盘 安装方式 master 192.168.204.101 255.255.255.0 1核心/4GB 100GB GNOME Desktop slave1 192.168.204.111 255.255.255.0 1核心/2GB 100GB Minimal Install slave2 192.168.204.112 255.255.25

爬虫目的 使用requests库和BeautifulSoup4库来爬取拉勾网Python相关岗位数据 爬虫工具 使用Requests库发送http请求,然后用BeautifulSoup库解析HTML文档对象,并提取职位信息. 爬取过程 1.请求地址 https://www.lagou.com/zhaopin/Python/ 2.需要爬取的内容 (1)岗位名称 (2)薪资 (3)公司所在地 3.查看html 使用FireFox浏览器,登陆拉勾网,按F12可以进入开发者工具页面: 这时候会看到该页面

我们已经知道,某种格式的数据对于机器学习算法是必需的. 另一个重要的要求是,在将数据作为机器学习算法的输入发送之前,必须正确标记数据. 例如,如果所说的分类,那么数据上会有很多标记. 这些标记以文字,数字等形式存在.与sklearn中的机器学习相关的功能期望数据必须具有数字标记. 因此,如果数据是其他形式,那么它必须转换为数字. 这个将单词标签转换为数字形式的过程称为标记编码. 标记编码步骤 按照以下步骤在Python中对数据标记进行编码 - 第1步 - 导入有用的软件包 如果使用Python,

预处理数据 在我们的日常生活中,需要处理大量数据,但这些数据是原始数据. 为了提供数据作为机器学习算法的输入,需要将其转换为有意义的数据. 这就是数据预处理进入图像的地方. 换言之,可以说在将数据提供给机器学习算法之前,我们需要对数据进行预处理. 数据预处理步骤 按照以下步骤在Python中预处理数据 - 第1步 - 导入有用的软件包 - 如果使用Python,那么这将成为将数据转换为特定格式(即预处理)的第一步.如下代码 - import numpy as np from sklearn im

package com.net.util; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import sun.misc.BASE64Decoder; i

在对数据建模前,很多时候我们需要对数据做正态性检验,进而通过检验结果确定下一步的分析方案.下面介绍 Python 中常用的几种正态性检验方法: scipy.stats.kstest kstest 是一个很强大的检验模块,除了正态性检验,还能检验 scipy.stats 中的其他数据分布类型 kstest(rvs, cdf, args=(), N=20, alternative=’two_sided’, mode=’approx’, **kwds) 对于正态性检验,我们只需要手动设置三个参数即可:

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性