Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 18-9-23 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/zhichengji

最近有个好友让我帮忙爬取个小说,这个小说是前三十章直接可读,后面章节需要充值VIP可见.所以就需要利用VIP账户登录后,构造Cookie,再用Python的获取每章节的url,得到内容后再使用 PyQuery 解析内容. 注意:构造Cookie的过程中,需要你在 Chrome/Firefox 登录,然后自己在控制台查看 cookie,然后手动加入. 第一部分:手动构造cookie登录 #version 2.7 #!/usr/bin/python import HTMLParser import

以前老是不注意python对象引用,平时也没遇到这样的问题,昨天在这个小问题纠结了半天时间.真是TMD啊 先说明一下我的目的,我有一个包含16个元素的列表,每个元素也是一个小列表.我想每四个子列表为一个单位,改变每个子列表的第一个元素为我想要的值. 代码如下 >>>a = range(1,5) >>>b = [[0]*3]*16 >>>for i in range(4):    each = b[i*4:(i+1)*4]    for item in

参考资料:https://www.cnblogs.com/miaoxiaochao/p/13234589.html 一.Faker模块是什么? 一个Python第三方模块,主要用来创建伪数据 无需再手动生成或者手写随机数来生成数据,是否faker提供的方法,即可完成数据的生成 二.使用背景介绍 在软件测试过程中,我们经常需要使用一些测试数据,针对这种情况,我们一般要么使用已有的系统数据,要么需要手动制造一些数据. 在手动制造数据的过程中,可能需要花费大量精力和工作量.现在有faker,就可以很方

字典类型字典:就是包含字典类型的字典,如{'sss': {'ss': 'dddsdsdsd'}} 构造方式: a={} b="sss" a[b]={} a[b]['ss'] = "dddsdsdsd" print a >>>{'sss': {'ss': 'dddsdsdsd'}} 应用: import sys,os,re oui_dict={} ###构造字典 tmp_fp = open("C:\\Users\\Administrator

USER: Jeremy Wu [wushuai2] TASK: ariprog LANG: C++ Compiling... Compile: OK Executing... Test 1: TEST OK [0.005 secs, 11880 KB] Test 2: TEST OK [0.008 secs, 11880 KB] Test 3: TEST OK [0.008 secs, 11876 KB] Test 4: TEST OK [0.014 secs, 11880 KB] Test

#dict()函数的使用 第一种方法l=[('name','xueli'),('age',12)]dd1=dict(l)print dd1#{'age': 12, 'name': 'xueli'} 第二种方法 dd2=dict(name='xueli',age=12)print dd2#{'age': 12, 'name': 'xueli'} #第三种方法 这里第三种方法在格式转换方面挺实用,比如吧cookies的string格式转换成规范的字典格式,然后结合requests进行接口测试的dat

内建的 type() 函数带三个参数时, 将作为强悍的动态类构造器. 如下: type(name, bases, dict) 返回一个新的type对象. 基本上是 class 语句的动态形式. 参数: name , 字符串, 制定要构造类的名字, 赋给新对象的 __name__ 属性; bases,一个tuple,指定新类型的所有基类,赋给新对象的__bases__ 属性; dict, 字典类型,作为新类的名字空间,赋给新对象的__dict__ 属性 例如,下面两条语句作用完全一样: >>&g

一.super的作用 1.如果子类(Puple)继承父类(Person)不做初始化,那么会自动继承父类(Person)属性name.2.如果子类(Puple_Init)继承父类(Person)做了初始化,且不调用super初始化父类构造函数,那么子类(Puple_Init)不会自动继承父类的属性(name).3.如果子类(Puple_super)继承父类(Person)做了初始化,且调用了super初始化了父类的构造函数,那么子类(Puple_Super)也会继承父类的(name)属性. cla

周末用python要写个算法用到来二维数组, 一时间还不知道python怎么构造多维数组出来.看到一段不错的代码, 记录一下. Python使用list嵌套实现多维数组, PHP可以使用array嵌套实现多维数组. 如果经常使用数组, 可以使用python的numpy包. 下面是个简单的例子: import sys def create1D(length, value=None): """ Create and return a 1D array containing len

基本运算 x**2 : x^2 若x是mat矩阵,那就表示x内每个元素求平方 inf:表示正无穷 逻辑运算符:and,or,not 字典的get方法 a.get(k,d) 1 1 get相当于一条if…else…语句.若k在字典a中,则返回a[k]:若k不在a中,则返回参数d. l = {5:2,3:4} l.get(3,0) 返回值是4: l.get(1,0) 返回值是0: 1 2 3 1 2 3 type函数:返回数据类型 type(x):返回x的类型 type(x)._name_:返回该类

拉勾因其结构化的数据比较多因此过去常常被爬,所以在其多次改版之下变得难爬.不过只要清楚它的原理,依然比较好爬.其机制主要就是AJAX异步加载JSON数据,所以至少在搜索页面里翻页url不会变化,而且数据也不会出现在源代码里. 数据解析 这是深圳地区的数据分析师页面,用Chrome检查打开.在XHR中可以看到一个以postionAjax.json开头的脚本,打开Preview看一下,可以看到: 可以发现这些数据与前端的数据一致,此时我们已经找到了数据入口,就可以开始爬了. 数据爬取 在Header

作为开发者,我们可以通过以下3中方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers和formatters的配置函数进行了封

以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers和formatters的配置函数进行了封装.另外,第二种配置方式

原文:https://blog.csdn.net/WZ18810463869/article/details/81147167 作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Dec 2 11:03:03 2018 Python类构造过程 @author: zhen """ class Man(object): def __new__(cls): # 当子类重写父类的__new__方法时,会首先执行__new__方法创建对象 print("--new--") return object.__new__(cls) #

[转]python之配置日志的几种方式 作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers

我们可以通过以下3种方式可以很优雅配置logging日志: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers和formatters的配置函数进行了封

作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers和formatters的配置函数进行了封

1. 如果已经有一个list或者tuple,要调用一个可变参数怎么办?2. >>> nums = [1, 2, 3]3. >>> calc(*nums)4. 14*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去5. 关键字参数:def person(name, age, **kw):6. >>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}7. >>> person('J

线程安全 只能在Winodws下的ipython中演示,Python命令行.Pycharm.Mac下的ipython都演示不出效果 import threading def worker(): for _ in range(100): print("{} is running.".format(threading.current_thread().name)) for i in range(1,5): name = "worker-{}".format(i) t =