URL使用 视图: 我们运行项目在网页上查看到的我们称之为视图 视图一般在views.py下编辑 它的第一个参数永远都是request,通过它请求一些数据返回给网页给我们查看. 视图函数的返回结果必须是HttpResponseBase对象或者子类的对象. from django.http import HttpResponse def xxx(request): #通过return返回 HttpResponseBase return HttpResponse("通过request请求返回的值!&…

我们在访问网站时,有很多连接都是有一些特殊符号组成,例如,我在百度搜索“大鱼海棠”,结果可以看到它的搜索出来的链接是: https://www.baidu.com/s?wd=%E5%A4%A7%E9%B1%BC%E6%B5%B7%E6%A3%A0 此链接就是进行过URL编码之后的链接,它并不是我们所说的乱码,而是进行了编码,我们不认识罢了.那么如何在python处理URL编码进行解码呢.例如: (1).解码 from urllib import parse url ='https://www.b…

1.什么是爬虫 爬虫,即网络爬虫,大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来.想抓取什么?这个由你来控制它咯. 比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的超链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据.这样,整个连在一起的大网对这之蜘蛛来说触手可及,分分钟爬下来不是事儿. 2.浏览网页的过程 在用户浏览网页的过程中,我们可能会看到许多好看的图片,比如 http://image.bai…

python爬虫之Beautiful Soup基础知识 Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的python库.它能通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式. 需要注意的是,Beautiful Soup已经自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换为utf-8编码.因此在使用它的时候不需要考虑编码方式,仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了. 一.安装Beautiful Soup库 使用pip命令工具安装Beautiful Soup4库…

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…

Python全栈开发[基础四] 本节内容: 匿名函数(lambda) 函数式编程(map,filter,reduce) 文件处理 迭代器 三元表达式 列表解析与生成器表达式 生成器 匿名函数 lambda表达式:对于简单的函数,存在一种简便的表示方式,即lambda表达式 #这段代码 def calc(n): return n**n print(calc(10)) #换成匿名函数 calc = lambda n:n**n print(calc(10)) 匿名函数主要是和其它函数搭配使用 举例:…