1 数据类型 网页中的数据类型可分为结构化数据.半结构化数据.非结构化数据三种 1.1 结构化数据 常见的是MySQL,表现为二维形式的数据 1.2 半结构化数据 是结构化数据的一种形式,并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层.因此,它也被称为自描述的结构.常见的半结构数据有HTML,XML和JSON等,实际上是以树或者图的结构来存储的. <person> <name>A</name> &l…

1 urllib概述 1.1 urllib库中的模块类型 urllib是python内置的http请求库 其提供了如下功能: (1)error 异常处理模块 (2)parse url解析模块 (3)request 请求模块 (4)robotparser robots.txt解析模块 1.2 模块的引用方式 以下应用引用urllib库中的模块时均以 parse模块 为例 (1)引用方式一(正确) import urllib from urllib import parse (2)引用方式二(正确)…

要使用Python 抓取网页,首先我们要学习下面四个模块: 包 作用 webbrowser 打开浏览器获取指定页面: requests 从因特网下载文件和网页: Beautiful Soup 解析HTML,即网页编码的格式: selenium 启动并控制一个Web 浏览器,能够填写表单,并模拟鼠标点击. 小项目:利用webbrowser 模块的bilibiliSearch.py webbrowser 模块的open()函数可以启动一个新浏览器,打开指定的URL. import webbrowse…

背景,在学习logging时总是遇到无法理解的问题,总结,尝试一下更清晰明了了,让我们开始吧! logging模块常用format格式说明 %(levelno)s: 打印日志级别的数值 %(levelname)s: 打印日志级别名称 %(pathname)s: 打印当前执行程序的路径,其实就是sys.argv[0] %(filename)s: 打印当前执行程序名,python如:login.py %(funcName)s: 打印日志的当前函数 %(lineno)d: 打印日志的当前行号,在第几行…

这两天自己写了一个Python脚本文件,但是直接运行这个.py之后发现里面的函数并没有执行,参考别人的代码之后,发现原来要加入以下代码: if name == 'main': 函数名1 函数名2 ... 这样直接运行这个脚本后其中的函数就能执行了.下面是个简单的例子: def test(): print('this is a test') if name == 'main': test() 如果删除了 if__name__···这一段,屏幕上则不会输出'this is a test' 上网参考了…

OS模块中关于文件/目录常用的函数使用方法 函数名 使用方法 getcwd() 返回当前工作目录 chdir() 改变工作目录 listdir(path='.') 列举指定目录中的文件名('.'表示当前目录,'..'表示上一级目录) mkdir(path) 创建单层目录,如果目录已存在抛出异常 makedirs(path) 递归创建多层目录,如果该目录已存在则抛出异常,注意:'E:\a\b'和'E:\a\c'并不会冲突) remove(path) 删除文件 rmdir(path) 删除单层目录,…

将一些需要更改或者固定的内容存放在配置文件中,通过读取配置文件来获取参数,这样修改以及使用起来比较方便 1.首先是配置文件的写法如下一个environment.ini文件: 里面“[]”存放的是section: 每个section中可以用“=”.“:”来为key赋值value: 一个文件中可以有多个section 2.接下来是读取的方法,通过congfigparser来读取指定文件,具体可以看下面代码,比较简单 import configparser # 读取配置文件 config = conf…

我的笔记是学习http://djangobook.py3k.cn/ 课程时做的,这个上边的文章讲的确实是非常的详细,非常感谢你们提供的知识. 上一篇随笔中已经配置好了Django环境,现在继续跟随http://djangobook.py3k.cn/chapter03/ 来学习网页显示时间这个小功能: 这个简单的范例仅输出服务器的内部时钟,如图 开发的环境是CentOS6.7 首先,创建一个网页:views.py from django.http import HttpResponse impor…

 爬虫的操作步骤: 爬虫三步走 爬虫第一步:使用requests获得数据: (request库需要提前安装,通过pip方式,参考之前的博文) 1.导入requests 2.使用requests.get获取网页源码 import requests r = requests.get('https://book.douban.com/subject/1084336/comments/').text 爬虫第二步:使用BeautifulSoup4解析数据: (BeautifulSoup4库需要提前安装,通…

#Python打开读取一个文件内容,然后写入一个新的文件中,并对某些字段进行提取,写入新的字段的脚本,与大家共同学习. import os import re def get_filelist(dir): os.getcwd() #get current work direction. os.chdir(path) #change direction Filelist = [] for home, dirs, files in os.walk(path): for filename in fil…

1 深度优先算法 2 广度/宽度优先策略 3 完全二叉树遍历结果 深度优先遍历的结果:[1, 3, 5, 7, 9, 4, 12, 11, 2, 6, 14, 13, 8, 10] 广度优先遍历的结果:[1, 3, 2, 5, 4, 6, 8, 7, 9, 12, 11, 14, 13, 10] 4 实践中怎么来组合爬取策略 (1)一般来说,重要的网页距离入口站点的距离很近: (2)广度/宽度优先有利于多爬虫并行进行合作: (3)可以考虑将深度与广度/宽度相结合的方式来实现抓取的策略:优先考虑广…

10-1 Python 学习笔记:在文本编辑器中新建一个文件,写几句话来总结一下你至此学到的Python 知识,其中每一行都以“In Python you can”打头.将这个文件命名为learning_python.txt,并将其存储到为完成本章练习而编写的程序所在的目录中.编写一个程序,它读取这个文件,并将你所写的内容打印三次:第一次打印时读取整个文件:第二次打印时遍历文件对象:第三次打印时将各行存储在一个列表中,再在with 代码块外打印它们. 新建文件learning_python.tx…

前言 前面我简单介绍了Python的Hello World.看到有人问我搞搞Python的Web,一时兴起,就来试试看. 第一篇 VS2013中Python学习笔记[环境搭建] 简单介绍Python环境的搭建过程,以及Hello World的实现. 第二篇 VS2013中Python学习笔记[基础入门] 我简单学习使用了Python的几个基础的知识点. 第一个Web页面 第一步:首先打开VS2013开发工具 ,新建项目,选择Django Project模版. 修改项目名称,可以查看到项目的文件结…

python笔记之提取网页中的超链接 对于提取网页中的超链接,先把网页内容读取出来,然后用beautifulsoup来解析是比较方便的.但是我发现一个问题,如果直接提取a标签的href,就会包含javascript:xxx和#xxx之类的,所以要对这些进行特殊处理. #!/usr/bin/env python #coding: utf-8 from bs4 import BeautifulSoup import urllib import urllib2 import sys reload(sy…

本文转载自:https://blog.csdn.net/sinat_14849739/article/details/79101529 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/sinat_14849739/article/details/79101529 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/sinat_14849739/article/details/79101529 本文出自Shawpoo的专栏 我的简书:简书 […

ASP.NET MVC 学习笔记-7.自定义配置信息   ASP.NET程序中的web.config文件中,在appSettings这个配置节中能够保存一些配置,比如, 1 <appSettings> 2 <add key="LogInfoProvider" value="Cookie" />//登录信息保存方式 3 </appSettings> 但是这些配置都是单个字符串信息,在某些情况下,无法做到灵活配置. 针对这种情况,使用…

中文网:https://www.tslang.cn/ 官网:http://www.typescriptlang.org/ 目录: Typescript 学习笔记一:介绍.安装.编译 Typescript 学习笔记二:数据类型 Typescript 学习笔记三:函数 Typescript 学习笔记四:回忆Es5 中的类 Typescript 学习笔记五:类 Typescript 学习笔记六:接口 Typescript 学习笔记七:泛型 最简单的类 function Person (name, ag…

cocos2d-html5学习笔记(六)--alpha2中cc.Sequence.create中的bug http://blog.csdn.net/allenice1/article/details/7747425 分类: javascript cocos2d-html52012-07-14 20:08 3005人阅读 评论(0) 收藏 举报 actionfunctionnullobject 今天学习了action,可是练习cc.Sequence.create的时候.发现了问题. cc.Sequ…

今天我们来看一下如何访问图像的像素,以及如何改变图像的亮度与对比度. 在之前我们先来看一下图像矩阵数据的排列方式.我们以一个简单的矩阵来说明: 对单通道图像排列如下: 对于双通道图像排列如下: 那么对于三通道的RGB图像则为: 知道了排列方式之后我们来讨论一下访问图像像素常用的三种方式: 1.使用指针访问: 2.使用迭代器访问: 3.使用动态地址访问: 为了比较一下三种方式的效率,我们介绍两个函数来统计一下每种方式所需的时间. int64 getTickCount()函数:返回CPU自某个时间(…

经过这几天的折腾,经历了Django的各种报错,翻译的内容虽然不错,但是与实际的版本有差别,会出现各种奇葩的错误.现在终于找到了解决方法:查看英文原版内容:http://djangobook.com/ 加入你使用的是CentOS系统或者Mac,默认版本是2.X,请及时更新版本到3.X 书中是这么说的: You can see that, and Python to be installed. If your system . 对于没有经验的人来说,使用python2.7 ,这是一个陷阱! Dan…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

该一系列python学习笔记都是根据<Python基础教程(第3版)>内容所记录整理的 1.通用的序列操作 有几种操作适用于所有序列,包括索引.切片.相加.相乘和成员资格检查.另外,Python还提供了一些内置函数,可用于确定序列的长度以及找出序列中最大和最小的元素. 1.1 索引 序列中的所有元素都有编号——从0开始递增,通常我们称这些编号为下标,即为索引(indexing).你可以像下面这样使用编号来访问各个元素: str1 = ['java','c++','C','C#','python…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

介绍一维卷积神经网络 卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据.这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效.对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快 二维卷积是从图像张量中提取二维图块并对每个图块应用相同的变换,按照同样的方法,也可以使用一维卷积,从序列中提取…

人生苦短,我学python学习笔记目录: week1 python入门week2 python基础week3 python进阶week4 python模块week5 python高阶week6 数据结构与算法week7 GUI编程week8 网络编程与并发编程(操作系统)week9 数据库入门week10 常用数据库week11 LINUX操作系统week12 - week16 前端学习week17 网络框架之入门week18 网络框架之django框架week19 网络框架之flask框架we…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…

本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络.预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好 使用预训练网络有两种方法:特征提取(feature extraction)和微调模型(fine-tuning) 特征提取是使用之前网络学到的表示来从新样本中提取出有趣的特征.然后将这些特征输入一个新的分类器,从头开始训练 ,简言之就是用提取的特征取代原…