画一个红色的五角星 from turtle import * color('red','red') begin_fill() for i in range(5): fd(200) rt(144) end_fill() done() 效果图: 画一条蟒蛇 #PythonDraw.py import turtle #turtle.setup(650,350,200,200) turtle.penup() turtle.fd(-250) turtle.pendown() turtle.pensize(

该讲的实例结果如下图所示: 第01步:导入模块,并设置显示中文和负号的属性: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 第02步:创建x轴数据,从-pi到pi平均取256个点: x = np.linspace(-np.pi,

本系列采用turtle.matplotlib.numpy这三个Python工具,以分形与计算机图像处理的经典算法为实例,通过程序和图像,来帮助读者一步步掌握Python绘图和数据可视化的方法和技巧,并且让读者感受到" 龙枝屈曲竞分形,瑰丽绮错千万状"的分形魅力. 中国传统中的『分形』 『分』是会意字,由八和刀上下组合而成,表示用刀把物体切开.分的本义是分别.分开,引申为辨别.分辨,又引申为从主体分出的部分.分支. 『形』在篆文中是形声字,『彡』为形,『幵』(jian)为声,『彡』表示绘

python基础——实例属性和类属性 由于Python是动态语言,根据类创建的实例可以任意绑定属性. 给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者通过self变量: class Student(object): def __init__(self, name): self.name = name s = Student('Bob') s.score = 90 但是,如果Student类本身需要绑定一个属性呢?可以直接在class中定义属性,这种属性是类属性,归Student类所有: class St

留言板回复作者邮件提醒 -----------2016-5-11 15:03:58-- source:python发送邮件实例

python Cmd实例之网络爬虫应用 标签(空格分隔): python Cmd 爬虫 废话少说,直接上代码 # encoding=utf-8 import os import multiprocessing from cmd import Cmd import commands from mycrawler.dbUtil import DbUtil import signal # 下载监控 def run_download_watch(): os.system("gnome-terminal

在进行数据分析时,绘图是必不可少的模式探索方式.用Python进行数据分析时,matplotlib和pandas是最常用到的两个库.1.matplotlib库的应用准备工作如下:打开ipython,输入命令分别导入numpy和matplotlib.pylab库. import numpy as np import matplotlib.pylab as plt 1)创建fig绘图第一步是创建绘图窗口fig. fig1 = plt.figure() 2)创建subplot在窗口上添加AxesSub

很多网页的信息都是通过异步加载的,本文就举例讨论下此类网页的抓取. <工作细胞>最近比较火,bilibili 上目前的短评已经有17000多条. 先看分析下页面 右边 li 标签中的就是短评信息,一共20条.一般我们加载大量数据的时候,都会做分页,但是这个页面没有,只有一个滚动条. 随着滚动条往下拉,信息自动加载了,如下图,变40条了.由此可见,短评是通过异步加载的. 我们不可能一次性将滚动条拉到最下面,然后来一次性获取全部的数据.既然知道是通过异步来加载的数据,那么我们可以想办法直接去获取这

字体反爬 字体反爬也就是自定义字体反爬,通过调用自定义的字体文件来渲染网页中的文字,而网页中的文字不再是文字,而是相应的字体编码,通过复制或者简单的采集是无法采集到编码后的文字内容的. 现在貌似不少网站都有采用这种反爬机制,我们通过猫眼的实际情况来解释一下. 下图的是猫眼网页上的显示: 检查元素看一下 这是什么鬼,关键信息全是乱码. 熟悉 CSS 的同学会知道,CSS 中有一个 @font-face,它允许网页开发者为其网页指定在线字体.原本是用来消除对用户电脑字体的依赖,现在有了新作用——反爬

入门第一个爬虫一般都是爬这个,实在是太简单.用了 requests 和 bs4 库. 1.检查网页元素,提取所需要的信息并保存.这个用 bs4 就可以,前面的文章中已经有详细的用法阐述. 2.找到下一个 url 地址.本例中有两种方法,一是通过 url 的规则,本例中通过比较发现,只要更改 url 中的 start 参数值就可以:二是通过下一个页的标签获取下一页的 url.代码中采用了第一种方法. 3.判断退出条件,爬虫不可能无限制循环下去. 在这个最简单的示例中,实现以上三步一个爬虫就完成了.

1.Plotly被称为史上最好的绘图工具之一,为了更好的展示金融数据的复杂性. Plotly的官方网站为:https://plot.ly/ python量化的关键是金融数据可视化,无论是传统的K线图,还是现在的互动策略分析,都需要大量的可视化图表. 具体到编程代码,就是各种python绘图模块库,传统的python绘图模块有,Matplotlib.Ggplot.Seaborn等. Plotly 绘图底层使用的是plotly.js,它是基于D3.sj.stack.gl和SVG,用JavaScrip

今天好好琢磨一下 python 创建实例的先后顺序 一. 就定义一个普通类 Util (默认)继承自 object,覆写 new ,init 方法 class Util(object): def __new__(cls,*args,**kw): print('-----Util----__new__ ----start---') print('cls: {}'.format(cls)) print('args: {}'.format(args)) {print('kw:',key,'<--->

一提到python绘图,matplotlib是不得不提的python最著名的绘图库,它里面包含了类似matlab的一整套绘图的API.因此,作为想要学习python绘图的童鞋们就得在自己的python环境中安装matplotlib库了,安装方式这里就不多讲,方法有很多,给个参考的. 本文将在已安装matplotlib的环境中教新手如何快速使用其中的接口进行绘图操作,并展现一个非常直观的绘图例子,以及控制绘图中的一些细节的方法. 既然绘图要用matplotlib的包,并且我们也已经安装了,那么首先

前段时间学习了梁斌老师的数据分析(升级版)第三讲<探索性数据分析及数据可视化>,由于之前一直比较忙没有来得及总结,趁今天是周末有点闲暇时间,整理一下笔记: 什么是seaborn Seaborn是一种基于matplotlib的Python绘图工具库.它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的,信息量大的统计图表. 在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图.应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是

一:Mayavi库的基本元素 .处理图形可视化和图形操作的mlab模块 .操作管线对象,窗口对象的api (一)mlab模块 (二)mayavi的api 二:快速绘图实例 (一)mlab.mesh的使用,快速创建绘图 >>> x = [[-,,,-,-],[-,,,-,-]] >>> y = [[-,-,-,-,-],[,,,,]] >>> z = [[,,-,-,],[,,-,-,]] >>> from mayavi import

为了弥补pcap文件的缺陷,让抓包文件可以容纳更多的信息,pcapng格式应运而生.关于它的介绍详见<PCAP Next Generation Dump File Format> 当前的wireshark/tshark抓取的包默认都被保存为pcapng格式. 形而上的论述就不多谈了,直接给出一个pcapng数据包文件的例子: 然后我强烈建议,对着<PCAP Next Generation Dump File Format>来把一个实际抓取的pcapng文件里面的每一个字节都对应清除

mark一个很好的python绘图教程 https://liam0205.me/2014/09/11/matplotlib-tutorial-zh-cn/

上一篇文章介绍了生产消费者模式与python+redis实例运用(基础篇),但是依旧遗留了一个问题,就是如果消费者消费的速度跟不上生产者,依旧会浪费我们大量的时间去等待,这时候我们就可以考虑使用多进程去解决这个问题.举一个类似上面厨师做菜的例子,厨师上菜速度又快又多,你一个人吃不完,怎么办?那就可以请几个朋友帮你一起吃!这就是我们今天要讲的多进程和协程. 先说说多进程和协程的好处,它可以最大的利用你cpu的资源和网络带宽,这样可以充分的节省程序消费的时间.在生产消费者模式中引入多进程和协程之前我

根据这个图,我们举个简单的例子:假如你去某个餐厅吃饭,点了很多菜,厨师要一个一个菜的做,一个厨师不可能同时做出所有你点的菜,于是你有两个选择:第一个,厨师把所有菜都上齐了,你才开始吃:还有一个选择,做好一个菜,端上桌一个你开始吃一个.这里的厨师就是生产者,而你就是消费者,菜就是图中的product(产物).我们可以很明显的感觉到,第一种选择会浪费很多时间,因为生产者要把所有产物生产完毕,消费者才开始从存储中介当中去取,而且可能会浪费大量的内存空间,上万条数据读到内存中或许你没有觉得,但是一旦数据

python绘图入门 学习了:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34200452 API:https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html plot.py: # 导入模块 as 取别名 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["YouYuan"] # 数据 列表 #

Python 练习实例2 题目:企业发放的奖金根据利润提成.利润(I)低https://www.xuanhe.net/于或等于10万元时,奖金可提10%:利润高于10万元,低于20万元时,低于10万元的部分按10%提成,高于10万元的部分,可提成7.5%:20万到40万之间时,高于20万元的部分,可提成5%:40万到60万之间时高于40万元的部分,可提成3%:60万到100万之间时,高于60万元的部分,可提成1.5%,高于100万元时,超过100万元的部分按1%提成,从键盘输入当月利润I,求应发