1.基于字典的创建规划问题 上篇中介绍了使用 LpVariable 对逐一定义每个决策变量,设定名称.类型和上下界,类似地对约束条件也需要逐一设置模型参数.在大规模的规划问题中,这样逐个定义变量和设置模型参数非常繁琐,效率很低.Pulp 库提供了一种快捷方式,可以结合 Python语言的循环和容器,使用字典来创建问题. (1)使用快捷方法建立一个规划问题,可以用字典类型(dict) 建立多个变量,例如: name = ['废料1', '废料2', '废料3', '废料4', '镍', '铬',

前言: 最近找到一个有关python的游戏闯关,这是游戏中的思考及通关攻略 最开始位于:http://www.pythonchallenge.com/pc/def/0.html 第0关 题目分析 提示hint告诉我们是要尝试更改URL地址,图中是2^38,猜测地址是该结果. 考察知识点 这是才开始,提示我们网站怎么闯关,以及了解到python中int永远不会溢出,存在机制自动扩容. 我会用到str函数,也可以直接算2**38 代码及结果 print(str(2**38)) 输出:27487790

1.什么是线性规划 线性规划(Linear programming),在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题,常用于解决资源分配.生产调度和混合问题.例如: max fx = 2*x1 + 3*x2 - 5*x3 s.t. x1 + 3*x2 + x3 <= 12 2*x1 - 5*x2 + x3 >= 10 x1 + x2 + x3 = 7 x1, x2, x3 >=0 线性规划问题的建模和求解,通常按照以下步骤进行: (1)问题定义,确定决策变量.目标函数和约束条件:

本节以一个实际数学建模案例,讲解 PuLP 求解线性规划问题的建模与编程. 1.问题描述 某厂生产甲乙两种饮料,每百箱甲饮料需用原料6千克.工人10名,获利10万元:每百箱乙饮料需用原料5千克.工人20名,获利9万元. 今工厂共有原料60千克.工人150名,又由于其他条件所限甲饮料产量不超过8百箱. (1)问如何安排生产计划,即两种饮料各生产多少使获利最大? (2)若投资0.8万元可增加原料1千克,是否应作这项投资?投资多少合理? (3)若每百箱甲饮料获利可增加1万元,是否应否改变生产计划? (

Python中cookielib库(python3中为http.cookiejar)为存储和管理cookie提供客户端支持,下面是使用示例 该模块主要功能是提供可存储cookie的对象.使用此模块捕获cookie并在后续连接请求时重新发送,还可以用来处理包含cookie数据的文件. 这个模块主要提供了这几个对象,CookieJar,FileCookieJar,MozillaCookieJar,LWPCookieJar. 1. CookieJar CookieJar对象存储在内存中. 复制代码 代

一直以来技术群里会有新入行的同学提问关于urllib和urllib2以及cookielib相关的问题.所以我打算在这里总结一下,避免大家反复回答同样的问题浪费资源. 这篇属于教程类的文字,如果你已经非常了解urllib2和cookielib那么请忽略本篇. 首先从一段代码开始, #cookie import urllib2 import cookielib cookie = cookielib.CookieJar() opener = urllib2.build_opener(urllib2.H

python中执行javascript代码: 1.安装相应的库,我使用的是PyV8 2.import PyV8 ctxt = PyV8.JSContext()     ctxt.enter()     func = ctxt.eval('''需要执行的javascript代码''') #需要注意的是里面写的function函数需要用()括起来 例如: import PyV8 class Test(): def js(self): ctxt = PyV8.JSContext() ctxt.ente

import stat import pexpect 只显示关键代码: sqldb = localpath+database //获取database名字 if os.path.exists(sqldb): os.chmod(sqldb,stat.S_IRWXU) //如果database存在,直接改为可读写格式 else: //如果不存在,则远程登录服务器去提取 child = pexpect.spawn("scp severA@ip:/path/"+database+"

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52205266 python地理位置处理 python地理编码地址以及用来处理经纬度的库 GeoDjango – 世界级地理图形 web 框架.GeoIP – MaxMind GeoIP Legacy 数据库的Python API.geojson – GeoJSON 的 Python 绑定及工具.geopy – Python 地址编码工具箱.pygeoip – 纯 Python GeoIP API.d

Github地址:https://github.com/ZJW9633/hello-word/blob/master/Xingzhenke 题目分析: 10道题互相关联,耦合性强,暴力求解需4^10种可能,本人使用python的约束库constraint设置约束进行解决. python代码: #-*- coding:utf-8 -*- # <2018刑侦科推理试题>非穷举的 Python 解法 # 需要先安装约束解决库 `pip install python-constraint` # aut

记录Python使用turtle库与random库绘制雪花,代码非常容易理解,画着玩玩还是可以的. 完整代码如下:   效果图如下:  

利用selenium库和超级鹰识别点触验证码(学习于静谧大大的书,想自己整理一下思路) 一.超级鹰注册:超级鹰入口 1.首先注册一个超级鹰账号,然后在超级鹰免费测试地方可以关注公众号,领取1000积分,基本上就够学习使用了.如果想一直用可以用,可以充值,不是很贵. 2.下载超级鹰的python库代码.代码 3.然后有测试案例,自己可以试着跑一跑代码. 二.使用selenium库来识别点触式验证码: 1.首先是找一个使用点触式二维码的网站:(这个真的是比较难找了,由于静谧大大书上的网站被封了,我找

使用boost.python封装C++库 C++以高性能著称,但是编写较为复杂．而简洁是Python的强项．如果能珠联璧合,就能发挥两家之长．本文尝试用boost库的python模块封装C++ 前期准备 需要安装Python和boost库,特别注意的是,在安装boost时,要指明with-python的版本 sudo apt install python3-dev build-essential git clone https://github.com/boostorg/boost.git cd

在看并发编程网的时候,有些示例代码是以图片的形式出现的,要是此时自己想复制下来的话,只能对着图片敲了,很不爽,于是搜了一下识别图片的网站,有! 把图片上传上去解析,下来txt文本,打开一看,大部分能解析出来,少部分会乱码. 于是搜到下面俩篇博客: https://blog.csdn.net/FloatDreamed/article/details/79090741 https://www.cnblogs.com/jianqingwang/p/6978724.html 可以用Python现成的库来

测试开发 来源:https://www.jianshu.com/p/ea6f7fb69501 Web UI测试自动化 splinter - web UI测试工具,基于selnium封装. 链接 selenium - web UI自动化测试. 链接 --推荐 mechanize- Python中有状态的程序化Web浏览.链接 selene - 使用Python + Ajax支持+ PageObjects + Widgets进行简明UI测试 链接 hitch - 基于服务的应用程序的高级集成测试框架

python爬虫---selenium库的用法 selenium是一个自动化测试工具,支持Firefox,Chrome等众多浏览器 在爬虫中的应用主要是用来解决JS渲染的问题. 1.使用前需要安装这个第三方库,CMD下: pip install selenium 2.为你的测试浏览器下载驱动,我用的是Chrome,对应的去百度一下Chrome webdrive下载,并解压到python安装目录scripts下. 开始使用 from selenium import webdrive browser

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明.因其具有丰富和强大的库,它常被称为胶水语言,能够把用其它语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起. Python编程语言荣获2018“年度编程语言”称号!它是当今大学最常教授的第一语言,在统计领域排名第一,在人工智能编程领域排名第一,在脚本编写方面排名第一,在系统测试方面排名第一.除此之外,Python还在Web编程和科学计算方面处于领先地位(只是命名一些其他领域).

来源商业新知号网,原标题:用Python的Scikit-Learn库实现线性回归 回归和分类是两种 监督 机器 学习算法, 前者预测连续值输出,而后者预测离散输出. 例如,用美元预测房屋的价格是回归问题,而预测肿瘤是恶性的还是良性的则是分类问题. 在本文中,我们将简要研究线性回归是什么,以及如何使用Scikit-Learn(最流行的Python机器学习库之一)在两个变量和多个变量的情况下实现线性回归. 线性回归理论 代数学中,术语“线性”是指两个或多个变量之间的线性关系. 如果在二维空间中绘制两

Python PIL PIL (Python Image Library) 库是Python 语言的一个第三方库,PIL库支持图像存储.显示和处理,能够处理几乎所有格式的图片. 一.PIL库简介 1. PIL库主要有2个方面的功能: (1) 图像归档:对图像进行批处理.生产图像预览.图像格式转换等. (2) 图像处理:图像基本处理.像素处理.颜色处理等. 二.安装库函数 pip install pillow 三.使用库函数Image类 —— 基本图像处理 1. 调用Image类 from PIL

一.使用XPath XPath ,全称XML Path Language,即XML路径语言,它是一门在XML文档中查找信息的语言.它最初是用来搜寻XML文档的,但是它同样适用于HTML文档的搜索. 所以在爬虫时,我们完全可以使用XPath来做相应的信息提取.本次随笔中,我们就介绍XPath的基本用法. 1.XPath概览 XPath的选择功能十分强大,它提供了非常简洁明了的路径选择表达式.另外,它还提供了超过100个内建函数,用于字符串.数值.时间的匹配以及节点.序列的处理等.几乎所有我们想要定