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在介绍 python 实现图的深度优先和广度优先搜索前,我们先来了解下什么是"图". 1 一些定义 顶点 顶点(也称为"节点")是图的基本部分.它可以有一个名称,我们将称为"键". 边 边(也称为"弧")是图的另一个基本部分.边连接两个顶点,以表明它们之间存在关系. 权重 边可以被加权以示出从一个顶点到另一个顶点的成本.例如,在将一个城市连接到另一个城市的道路的图表中,边上的权重可以表示两个城市之间的距离. 利用这些定义,我们…

meizitu-spider python通用爬虫-绕过防盗链爬取妹子图 这是一只小巧方便,强大的爬虫,由python编写 所需的库有 requests BeautifulSoup os lxml 伪装成chrome浏览器,并加上referer请求头访问服务器不会被拒绝. 完整项目放在GitHub:https://github.com/Ymy214/meizitu-spider 具体实现思路: 分析网页源代码结构 找到合适的入口 循环爬取并去重加到循环队列 基本上实现了爬取所有图片 代码思路/程…

之前发过蛮多不少关于 Python 学习的文章,收到大家不少的好评,不过大家也有许多困惑: 现在测试不好做,是不是真的该重新去学一门热门的语言? 入门 Python 该学哪些知识点?该看哪些书? 可以练手做项目的 Python 项目去哪里找?好用的爬虫工具又有哪些? 网上看了很多文章,但感觉没有个系统,号主有系统性的资料推荐吗? 的确,我发现身边学 Python 的人越来越多了,因为它简单.高效.优雅而且应用广泛.作为测试工程师,我们会专注于快速的实现功能,用更多的时间去进行探索性的测试.自动化…

在hihoCoder上遇到一个算法题目,描述如下: 对图结构有了解的不难发现,这是经典的求图的最短路径问题.以下是python代码: def findMin(row): minL = max(row) for i in row: if i != -1 and minL > i: minL = i return minL def initRow(row, plus): r = [] for i in row: if i != -1: i += plus r.append(i) return r d…

一.python gui(图形化)模块介绍: Tkinter :是python最简单的图形化模块,总共只有14种组建 Pyqt     :是python最复杂也是使用最广泛的图形化 Wx       :是python当中居中的一个图形化,学习结构很清晰 Pywin   :是python windows 下的模块,摄像头控制(opencv),常用于外挂制作 二.wx模块的安装: C:\Users\Administrator> pip install wxpython 三.图形化介绍 …… 四.wx…

matplotlib是python中常用的数据图形化工具,用法跟matlab有点相似.调用简单,功能强大.在Windows下可以通过命令行 pip install matplotlib 来进行安装. 以下为一些基础使用的例子: 1.绘制直线 先通过numpy生成在直线 y = 5 * x + 5 上的一组数据,然后将其绘制在图表上 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plot x = np.linspace(1, 10, 10) y =…

1. 工具选择 了解了基本python,rodeo,anaconda套件这三种工具. (1)基本python,下载安装python的最新版(目前是python3.7).注意要使用安装版.安装好后,一般系统路径会加入python的安装目录和其下的scripts.scripts里包含pip. 安装完成后,可以在cmd命令行里键入python进入python界面,也可以打开自带的python界面.在这里面就可以进行python代码编写和运行了. 如果要安装包,需要打开cmd命令行,使用pip inst…

图的度数分布 import collections import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.gnp_random_graph(100, 0.02) degree_sequence = sorted([d for n, d in G.degree()], reverse=True) # degree sequence # print "Degree sequence", degree_sequence de…

背景: 时值疫情,作业需要在网上提交.最近老师改变了交作业方式,之前是提交完整的作业图片即可,现在需要将完整的作业图片切分成一题一题的提交,如果手动切分较麻烦,故本人写了个python脚本实现自动切分. 程序: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('20200302092016.jpg') rmb = np.int32(img[:, :, 2]) - np.int32(img[:, :, 0]) > 40 rmg = np.int32(i…