手把手教你把Python应用到实际开发 不再空谈语法 整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要 2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命) 3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦)  所以真要把p

手把手教你吧Python应用到实际开发 不再空谈悟法☝☝☝ 想用python做机器学习吗,是不是在为从哪开始挠头?这里我假定你是新手,这篇文章里咱们一起用Python完成第一个机器学习项目.我会手把手教你以下内容: 下载python,numpy,SciPy之类软件并安装,这些是python里机器学习方面最有用的软件包. 加载一个数据集,通过统计摘要(statistical summaries)和数据可视化来了解数据集的结构. 创建6个机器学习模型,选择这里边最好的,然后介绍通过何种方法来确定选出

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手把手教你用Python搭建自己的量化回测框架[均值回归策略] 引言 大部分量化策略都可以归类为均值回归与动量策略.事实上,只有当股票价格是均值回归或趋势的,交易策略才能盈利.否则,价格是随机游走的,交易将无利可图.均值回归是金融学的一个重要概念,指股票价格无论高于或低于价值中枢都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势.中国古语"盛极而衰,否极泰来",就暗含着均值回归的思想.如果说要为均值回归寻找一个比较合理的理论解释,不妨借鉴一下索罗斯的"反身性理论".索罗斯认为.市

/1 前言/ 前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据(上篇),木有赶上车的小伙伴,可以戳进去看看.今天小编带大家进行网页结构的分析以及网页数据的提取,具体步骤如下. /2 首页分析及提取/ 首先进入网站主页,如下图所示. 简单分析下页面,其中后面的 1 是页码的意思,分析后发现每一页有100 多条数据,然后网站底部总共有 2700+页 的链接,所以总共ip 代理加起来超过 27 万条数据,但是后面的数据大部分都是很多年前的数据了,比如 2012 年,大概就前 5000 多条是

开发环境和生产环境整个配置源码在github上,源码地址:github-webpack-react 如果觉得有帮助,点个Star谢谢!! (一)是开发环境,(二)是生产环境. 一.首先创建package.json并且安装webpack和webpack-dev-server //不用你书写任何,直接帮你创建一个最简单的package.json文件npm init -y //webpack必须,webpack-dev-server开启服务热加载做代理 npm install --save-dev w

数据时代,利用数据做决策是大数据的核心价值. 本文手把手,教你使用python进行AWS的CloudTrail配置,进行日志抓取.进行数据分析,发现数据价值! 如今是云的时代,许多公司都把自己的IT架构部署在基础架构云(IaaS)上.著名的IaaS提供商有亚马逊,微软(Azure),IBM等,国内也有诸如阿里云等.其中,亚马逊毫无疑问是该市场的领军者. AWS提供了非常多的服务,领先了竞争对手一大截.并且AWS提供非常丰富的API,其API基于Rest,所以很容易被不同的语言的平台来调用. 在如

在这篇博客里将为你介绍如何通过numpy和cv2进行结和去创建画布,包括空白画布.白色画布和彩色画布.创建画布是制作绘图工具的前提,有了画布我们就可以在画布上尽情的挥洒自己的艺术细胞. 还在为如何去绘图烦恼的小伙伴赶紧看过来,这里手把手教你解决问题~~~~ 当然还是讲究一下规则:先点赞再看,尊重一下作者.年轻人还是要讲点武德的... 废话不多说,进入正题→→→ 1.创建空白画布 定义一个函数传入图像的宽度.高度和画布的颜色,空白画布颜色传入的RGB值为(255,255,255),具体函数如下:

打工人打工魂打工都是人上人,红基金绿基金绿了又绿你基金.今天教大家一招不再被(基金)绿. 01 开发环境 Windows10 Python3 Pycharm 一些必要的库 02 步骤 1. 获取基金排名信息,使用四四三三法则筛选排名靠前的基金 天天基金网上有基金的排名,可以用Python爬虫程序进行抓取和筛选.四四三三法则即挑选出3年/2年/1年的排名在前四分之一,6个月/3个月的排名在前三分之一的基金. 爬虫抓取的URL(只抓取混合基金) URL参数释义: sd 和 ed 是起始和结束日期,分

python程序生成exe文件,使用的是py2exe扩展包,下面写下具体的步骤: 第一步:新建conver2exe.py,内容如下: #coding:utf-8 from distutils.core import setup import py2exe setup(windows=["down163openv1.0.py"]) 其中"down163openv1.0.py "就是要转换的python程序,注意该文件与conver2exe.py在同一个文件夹下面 第二

上一篇讲解完函数:def getdownLoadInfo (url): 传入公开课的url地址,就可以提取课程的信息,这一篇讲解一下如何编写图像化界面.大概思考一下图像化界面需要的内容: (1)一个标签:显示为:“请输入公开课地址” (2)一个文本框:用来输入地址 (3)一个按钮:点击用来提取视频信息 (4)一个标签和多行文本框,其中标签用来显示课程信息,多行文本用来显示下载链接 完成后的效果图如下:   我们先贴出代码:  #创建APP     app=wx.App(False)   #创建f

函数getdownLoadInfo(url)主要实现核心功能:根据url地址,获取课程信息:课程名(courseTitle),课程数目(courseCount),可下载视频数目(videoCount),视频下载链接(videoUrl):不过再讲解之前,需要对编码的相关知识进行说明: #coding:utf-8 关于python编码的问题,的确是个值得研究的问题,因为简直是乱的一塌糊涂,大家可以看一些讲解的文章,这里不做深入讲解,只是给出结论性的东西,方便实际的使用: 1.正因为有了中文,才有了一

写作前面的话:最近准备重温一下算法导论,感谢大网易把MIT算法导论课程全部贴出来,地址为:http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html,在线看时,网速实在太慢,于是决定下载下来,一个一个的下载不是我等IT男所能忍受的,用迅雷抓取吧,不是特别爽,恰巧前两天刚刚看了下python,于是准备自己写个小软件,练练手,正好可以用这个实际的东西,练练python. ======正文开始====== 既然是总述,那么我把接下来要讲的东西的整体轮廓都写在

我们的目标是用爬虫来干一件略污事情 最近听说煎蛋上有好多可爱的妹子,而且爬虫从妹子图抓起练手最好,毕竟动力大嘛.而且现在网络上的妹子很黄很暴力,一下接受太多容易营养不量,但是本着有人身体就比较好的套路,特意分享下用点简单的技术去获取资源. 以后如果有机会,再给大家说说日本爱情动(大)作(雾)片的种子搜索爬取,多多关注. 请先准备 作案工具 我们只准备最简单的 python 2.7.11 Google Chrome 安装的时候记得把pip带上,这样可以方便我们安装一些好用的包,来方便我们干坏事(学

#只要@deco后面跟括号,都要 先传装饰器参数,返回 再传目标待装饰函数,返回 传目标函数的参数 #这个参数可以是类 def deco(arg):#装饰器的函数在这里传 print('0',arg) def _deco(func):#装饰函数在这里传 print('1',arg) def __deco():#装饰函数的参数在这里传 print("所装饰函数 %s 调用前 [%s]." % (func.__name__, arg)) func() print(" 所装饰函数

环境搭建 基于python3和selenium3做自动化测试,俗话说:工欲善其事必先利其器:没有金刚钻就不揽那瓷器活,磨刀不误砍柴工,因此你必须会搭建基本的开发环境,掌握python基本的语法和一个IDE来进行开发,这里通过详细的讲解,介绍怎么搭建python3和selenium3开发环境,并提供一个基本入门的代码,后续逐步提供系列实践文章. 安装包 python 笔者使用python3.6.4,请根据机器是64位还是32位来选择对应的python版本.(相信绝大部分人都可以很从容的来查看自己机

需求描述:     最近发现CL社区上好多精华的帖子分享的图片非常棒,好想好想保存下来,但是一张一张地保存太费时间了,因此,造物者思想主义的我就想动手写个工具,实现只要输入帖子的链接,就能把所有的精华图片下载下来. 程序分析思路:     Python是一个很好的工具,使用起来非常方便.因此我决定用Python去实现. 思路大概就是,我先输入链接,然后每一张图片的链接,然后去下载它.需求很明确,逻辑应该很清晰,开始干吧.     环境说明:本人使用的是win7+Python3 首先导入re.re

关注我,每天都有优质技术文章推送,工作,学习累了的时候放松一下自己. 本篇文章同步微信公众号 欢迎大家关注我的微信公众号:「醉翁猫咪」 来学习了,微信聊天机器人. 环境要求: Windows / Liunx / Mac OS 下载Python 3.4-3.6 需要wxpy安装 命令行: pip install -U wxpy -i "https://pypi.doubanio.com/simple/" 实例 让机器人与所有好友聊天 from wxpy import * # 实例化,并登

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 前言:让我的电脑认识我 我的电脑只有认识我,才配称之为我的电脑! 今天,我们用Python实现高大上的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 01 首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分

任何参与过机器学习比赛的人,都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性,它决定了你在比赛排行榜中的位置. 特征工程具有强大的潜力,但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程.Prateek Joshi,是一名数据科学家,花了不少时间研究多种特征,并从不同角度分析其可行性. 现在,整个特征工程过程可实现自动化,他将通过这篇文章进行详细介绍. 下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任务.在讨论之前,我们先介绍特征工程的基本组成,再用直观例子来理解它们,最后把自动特征工程应用到