pip安装的-i参数: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple conda 设置: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.c

在学习python的过程中,做练习,解析https://www.python.org/events/python-events/ HTML文件,输出Python官网发布的会议时间.名称和地点. 对html的解析是网页抓取的基础,分析抓取的结果找到自己想要的内容或标签以达到抓取的目的. HTMLParser是python用来解析html的模块.它可以分析出html里面的标签.数据等等,是一种处理html的简便途径. HTMLParser采用的是一种事件驱动的模式,当HTMLParser找到一个特定

# !/usr/bin/env/Python3 # - * - coding: utf-8 - * - from html.parser import HTMLParser import urllib.request #使用parser获取图片信息,输出Python官网发布的会议时间.名称和地点. class MyHTMLParser(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.li = False self.h3 = Fal

这篇笔记主要是从Python官网的Tutorial上截取下来,再加上个人理解 1. 在交互模式下,下划线'_'还可以表示上一步的计算结果 2.引号转义问题. 从下图总结的规律是,字符串里的引号如果和引住字符串的引号是相同的,字符串里的引号需要转义.不同则不需要. 最后一个例子看似没变化,加上print()就不同了 加print()和不加print()的区别: Print() function produces a more readable output, by omitting the enc

去官网下载了 tar压缩包 放到了site-packages下解压 然后使用 python setup.py install 安装 安装完后,所要引用的模块文件居然还在解压出来的压缩文件里面,导致无法调用 把它放出来site-packages目录下后正常. 苹果的更加坑爹,安装后,安装到了本机自己的python site-packages目录去了,把它弄到自己的python目录下 搞定

1.CentoS简介 CentOS(Community Enterprise Operating System,社区企业操作系统)是一个基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux发行版本,以高效.稳定著称.它使用与Red Hat相同的源代码编译而成,而且是开源免费的,因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用,是很多中小服务器站点的首选.CentOS拥有Red Hat的所有功能,它们的不同之处在于Ce

一.微软官网下载镜像地址:https://www.microsoft.com/zh-cn/software-download/ 选择所需下载的win10.win7等windows镜像(以win10为例),若打包成iso文件便于重装系统等操作,可先插好u盘,点击"立即下载工具" 下载完成后打开此文件,接受许可,下一步,选择"为另一台电脑创建安装介质",下一步,若有需求可选择语言.版本及系统位数,下一步,介质选择为"ISO文件",选择U盘或其他硬盘安

进入python官方,下载python编译器,提供了如下几个版本进行选择,这些版本分别是什么意思呢? Python 3.7.1 - 2018-10-20 Download Windows x86 web-based installer Download Windows x86 executable installer Download Windows x86 embeddable zip file Download Windows x86-64 web-based installer Downl

https://www.python.org/ https://docs.python.org/2/library/pydoc.html

这可能是因为该站点使用过期的或不安全的 TLS 安全设置. 解决:依次打开IE的Internet选项.高级,往下拉,找到安全模块,勾上四个使用:使用SSL 3.0.使用TLS 1.0.使用TLS 1.1.TLS 1.2,点击确定,刷新页面重试.

repr(x).rjust(n)  左侧空格填充,右侧列对齐,str()和repr()是一种输出,也可不用,直接x.rjust() repr(x).ljust(n)  右侧空格填充,左侧列对齐 repr(x).rjust(n)  两侧空格填充,居中列对齐 x输出字符串,n位数 1 for x in range(1, 5): 2 print(repr(x).ljust(5), repr(x*x).center(5),repr(x*x*x).rjust(5)) 3 4 # 输出 5 ('1 ', '

1 def f(a, L=[]): 2 L.append(a) 3 return L 4 5 print f(5) 6 print f(2) 输出 1 def f(a, L=None): 2 if L is None: 3 L = [] 4 L.append(a) 5 return L 6 7 print f1(5) 8 print f1(2) 输出 上面两个函数的区别,f()输出的结果是累加的,f1()输出的结果是独立的 If you don't want the default to be

1. 官网下载 Python 3.6.3 访问 Python 官网 https://www.python.org/ 点击 Downloads => Python 3.6.3 下载 Python 3.6.3  Windows 安装包 如果官网打不开或者下载速度很慢,可以从国内镜像下载:https://pan.baidu.com/s/1dEP0glN 2. 安装 Python 3.6.3 双击 下载的安装包 python-3.6.3.exe 注意要勾选:Add Python 3.6 to PATH

一.Selenium介绍 Selenium 是什么?一句话,自动化测试工具.它支持各种浏览器,包括 Chrome,Safari,Firefox 等主流界面式浏览器,如果你在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件,那么便可以方便地实现Web界面的测试.Selenium 2,又名 WebDriver,它的主要新功能是集成了 Selenium 1.0 以及 WebDriver(WebDriver 曾经是 Selenium 的竞争对手).也就是说 Selenium 2 是 Selenium 和

Docker源码安装附内网镜像安装演示 系统版本要求 当前系统版本:CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) 内核版本:3.10.0-1160.el7.x86_64 注:系统内核版本要求3.10以上 uname -r #查看当前系统内核版本 cat /etc/redhat-release # 查看当前系统版本 yum update (非正式环境下使用) 版本介绍docker-ce社区版 docker-ee企业版 docker-ce-cli客户端 container

最近pypi官网进行了更新,老的上传网址作废了.记录下上传到pypi的方法 0.去pypi官网注册账号,没账号是不可能上传的,想想也是那不乱套了吗,注册后会收到一个邮件需要点击然后重新登录 1.目录就是这样 ,我要上传mulitiprocessing_log_manager这个包到官网. 2.其中有两个mulitiprocessing_log_manager文件夹,最外层的叫什么都无所谓啦.但要确保setup.py和内层的这个是同级的,别搞成把setup.py放到包文件夹里面去了. 3.buil

1.最新更新:清华源和中科大源都已经挂了,不要再用他们的镜像源了!!!用上海科技大学的镜像!!!! 2.其次,CSDN上大多的快速装包法都在现在(2019.5.11)出现了问题,也不全,本文是亲自实践,最全装包攻略!!! 作者是在anaconda下创建python2.7的新虚拟环境时,发现python包下的很慢还会因为网络问题报错(An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often inte

上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速.神经网络依赖cuDNN的下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda.pip.轮子). 还未下载安装 CUDA 和 Anaconda,请看往期文章,是全套系列的总结,包你不用开很多网页,然而只为了下载安装一个工具而已.... Anaconda中使用 在CUDA安装完之后,如果想要学习深度学习中的神经网络的话,则额外下载安装cuDNN,可帮助我们加快神经网络的运算,

程序说明:最近学习origin,看到官网有入门视频(http://www.originlab.com/index.aspx?go=SUPPORT/VideoTutorials),看着挺多的,就用python写了个简单的爬虫程序,把origin的这些视频下载下来了.利用了requests和bs4解析html,利用re.match方法匹配获取相关连接,最后下载.程序代码没有进行进一步整理,看着有些乱. #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- ""&