我对Python不是特别熟悉,我仅仅只知道它在Web自动化领域挺牛逼的,还有爬虫.当然了,现在的人工智能和机器学习用到它也很多. 记得六月还是七月份的时候,那个时候,突然心血来潮就开始学起了Python.刚开始学Python的时候是参考菜鸟教程,一边看一边敲代码.然后最后不知道由于什么原因就没有坚持下去.不过那个时候对菜鸟教程Python相关的,至少把基础语法和高级进阶部分基本看了和敲了一遍脑子里有个大概.前段时间在小号CSDN上写了一个系列的教程,主要是参考廖雪峰先生的. 最先接触的的Pyth…

python常用框架及第三方库 一.Web框架 1.Django: 开源web开发框架,它鼓励快速开发,并遵循MVC设计,比较庞大,开发周期短.Django的文档最完善.市场占有率最高.招聘职位最多.全套的解决方案,Django象Rails一样,提供全套的解决方案(full-stack framework + batteries included),基本要什么有什么(比如:cache.session.feed.orm.geo.auth),而且全部Django自己造,开发网 站应手的工具Djang…

序言 所谓专家,就是在一个很小的领域里把所有错误都犯过了的人--尼尔斯·玻尔 Django Flask Tornado 适合后端微服务 资料 flask…

Python开源框架有很多,像Django.Flask.webpy等等,但哪些是最常用到的呢?我们收集了一些Python使用者的宝贵意见,把他们认为最常用的Python开源框架简单的介绍给大家. 一.Python名气最大的框架:Django 在学习到python基础和python进阶时,一般不会使用到框架.但初学Python时,你一定听到过Django,这两者就好像是一对好朋友. Django它是个开放源代码的Web应用框架,由Python写成的Django应该是最出名的Python框架之一.G…

ORM概念ORM(Object Ralational Mapping,对象关系映射)用来把对象模型表示的对象映射到基于S Q L 的关系模型数据库结构中去.这样,我们在具体的操作实体对象的时候,就不需要再去和复杂的 SQ L 语句打交道,只需简单的操作实体对象的属性和方法.O R M 技术是在对象和关系之间提供了一条桥梁,前台的对象型数据和数据库中的关系型的数据通过这个桥梁来相互转化  . Python中常用的ORMSQLObjectSQLObject是一种流行的对象关系管理器,用于为数据库提供…

转载来自:https://www.cnblogs.com/sunshine-1/p/7372934.html 从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架.这些框架包括事件I/O,OLAP,web开发,高性能网络通信,测试,爬虫等. Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架,GAE甚至Erlang都有框架受它影响.Django是走大而全的方向,它最出名的是其全自动化的管理后台:只需要使用起ORM,做简单的对象定义,它就能自动生…

本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:vinta.欢迎加入翻译组. Awesome Python ,这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. https://github.com/…

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o…

  最近再浏览Python自动化测试框架,之前接触过unittest,看了篇文章,发现nose貌似更牛逼一些,于是安装试了试,分享一下心得.     nose 项目是于 2005 年发布的,也就是 py.test 改名后的一年.它是由 Jason Pellerin 编写的,支持与 py.test 相同的测试习惯做法,但是这个包更容易安装和维护.尽管 py.test 在某些方面有所进步,目前也很容易安装,但是 nose 仍然保持了易用性方面的声誉.     首先安装nose,当然前提是已经安装部署…

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这…