1.安装jieba库 舍友帮装的,我也不会( ╯□╰ ) 2.上网寻找政府工作报告 3.参照课本三国演义词频统计代码编写 import jieba txt = open("D:\政府工作报告.txt","r",encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = c

题外话 我第一次听说Python是在大二的时候,那个时候C语言都没有学好,于是就没有心思学其他的编程语言.现在,我的毕业设计要用到爬虫技术,在网上搜索了一下,Python语言在爬虫技术这方面获得一致好评. 所以从昨天开始就在网上查找各种Python爬虫小程序的源码,可是一天过去了,不仅没有写出一个简单的爬虫程序,反而对Python要引入的各种包和语法越来越迷糊了.去菜鸟教程一看,Python语言相对来讲还是蛮复杂的(虽然它的语法很简单,但是对于初学者,很多封装在一个包里的东西都非常陌生),我恶补

系统环境: 1.安装了python 2.安装了pyautogui模块 windows系统:无需安装依赖模块,在cmd中直接输入pip install pyautogui即可完成安装 Mac OS系统:需要先安装pyobjc模块,最后安装pyautogui pip install pyobjc-core pip install pyobjc pip install pyautogui 首先为python安装pyautogui模块 Windows系统直接在cmd下输入pip install pyau

# coding=gbk import urllib.request import re import os import urllib def getHtml(url): #指定网址获取函数 page = urllib.request.urlopen(url) html = page.read() return html.decode('UTF-8') def getImg(html): #定义获取图片函数 reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext' imgr

import socket import struct def checksum(source_string): sum = 0 countTo = (len(source_string)/2)*2 count = 0 while count<countTo: thisVal = ord(source_string[count + 1])*256 + ord(source_string[count]) sum = sum + thisVal sum = sum & 0xffffffff co

一.分析网站内容 本次爬取网站为opgg,网址为:” http://www.op.gg/champion/statistics” 由网站界面可以看出,右侧有英雄的详细信息,以Garen为例,胜率为53.84%,选取率为16.99%,常用位置为上单 现对网页源代码进行分析(右键鼠标在菜单中即可找到查看网页源代码).通过查找“53.84%”快速定位Garen所在位置 由代码可看出,英雄名.胜率及选取率都在td标签中,而每一个英雄信息在一个tr标签中,td父标签为tr标签,tr父标签为tbody标签.

前言 至于什么是ddt这个可以参考我之前写的博客内容,使用ddt框架的时候,有个问题困扰我很久了,一直没得到解决(也有很大小伙伴问过我,没解决抱歉了!) 这个问题就是:如何使用ddt框架时,生成的html报告里面注释能对每个用例传入不同的说明?默认是固定写死的内容. 最近刚好看到关于python的docstring[python笔记30-docstring注释添加变量](https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/9719147.html)相关知识,ddt源码也读了

今天小编给大家分享一下如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态信息,实际上如果单独的去爬取朋友圈的话,难度会非常大,因为微信没有提供向网易云音乐这样的API接口,所以很容易找不到门.不过不要慌,小编在网上找到了第三方工具,它可以将朋友圈进行导出,之后便可以像我们正常爬虫网页一样进行抓取信息了. [出书啦]就提供了这样一种服务,支持朋友圈导出,并排版生成微信书.本文的主要参考资料来源于这篇博文:https://www.cnblogs.com/sheng-jie/p/7776495.html

最近在准备一个公开课,主题就是利用不同的语言和不同的工具去实现文件的上传和下载. 在利用Jmeter去实现功能的时候,以及利用loadrunner去写脚本的时候,都很顺利,没有任何问题,当我尝试用Python去解决这个问题的时候,花了一些时间. 这也让我在学习和尝试中,找到了很多乐趣,下面给大家分享下,如何去实现操作. 前提: 1:有一个上传接口,地址如下:http://xx.xx.xx.xx//upload/stream(公司的服务,地址不便外发~有兴趣的同志可以来看我们的公开课!) 2:上传

Python+selenium测试环境成功搭建,简单控制浏览器(firefox)接下来,继续学习其他浏览器上的测试环境搭建:学习Python语言,利用Python语言来写测试用例.加油!!!

如果能够实现报表自动化,那我们将节约不少的时间,更高效的完成工作内容.那么,如何利用python实现报表自动化呢?本文将介绍xlwt .xlrd.xlutils的常用功能,xlwt写Excel时公式的应用以及xlwt写入特定目录来手把手带大家实现报表自动化. 1.python写excel (1)准备工作安装xlwt :在终端中输入pip install xlwt或者easy_install xlwt引入xlwt包 : import xlwt # 写 (2)基础教程新建工作簿&增加sheet: 新

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

引子我想大家应该都很熟悉DNS了,这回在DNS前面加了一个D又变成了什么呢?这个D就是Dynamic(动态),也就是说,按照传统,一个域名所对应的IP地址应该是定死的,而使用了DDNS后,域名所对应的IP是可以动态变化的.那这个有什么用呢? 比如,在家里的路由器上连着一个raspberry pi(树莓派),上面跑着几个网站,我应该如和在外网环境下访问网站.登陆树莓派的SSH呢? 还有,家里的NAS(全称Network Attach Storage 网络附属存储,可以理解为私有的百度网盘)上存储着

下面的记录根据: 麦金尼. 利用Python进行数据分析[M]. 机械工业出版社, 2014. 这本教材的附录部分总结而来   Python的设计特点是重视可读性,简洁性以及明确性 Python不推荐多个语句写在一行,不够简洁 Python中真正是万物皆对象,数值,字符串,数据结构,函数,类,模块等都是Python对象 a = [1,2,3] 其实是创建右侧对象的一个应用 b = a 其实不是数据的复制,而是引用的复制,导致现在a和b都是指向这个数据对象的 a.append(4) 之后 b变成了

文 七牛云存储Python SDK使用教程 - 上传策略详解 七牛云存储 python-sdk 七牛云存储教程 jemygraw 2015年01月04日发布 推荐 1 推荐 收藏 2 收藏,2.7k 浏览 本教程旨在介绍如何使用七牛的Python SDK来快速地进行文件上传,下载,处理,管理等工作. 前言 我们在上面的两节中了解到,客户端上传文件时,需要从业务服务器申请一个上传凭证(Upload Token),而这个上传凭证是业务服务器根据上传策略(PutPolicy)来生成的,而这个生成过程中

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分

最近在学习python,恰好老大最近让我搞个基于post请求测试web服务是否正常启用的小监控,上网查了下资料,发现强大的Python恰好能够用上,所以自己现学现卖,顺便锻炼下自己. 由于本人也刚接触这块不久属于菜鸟级别,所以在任务之前,只能上网把基于post请求的web监控了解清楚,这些资料网上很多,因为本人认为完成这类任务最重要的就是要将实现的原理研究清楚,写程序只是实现的工具,如果大的逻辑不正确,后面的都是白忙活. 了解post发送请求的原理后,利用Python的httplib模块进行逻辑

操作系统.编程环境及其他: window7  cpu  python2.7  pycharm5.0  django1.8x 说明:本blog是上一篇blog(http://www.cnblogs.com/deeplearning1314/p/7137737.html)的后继.本blog要解决的问题是利用Python的web框架,将faster-rcnn的demo程序以网页形式展现出来,简而言之是基于B-S架构的编程,直观地以网页形式展示目标检测的功能.由于本人才疏学浅,暂时未能习得Django精