我们再工作中可能会遇到需要判断两个字符串有多少相似度的情况(比如抓取页面内容存入数据库,如果相似度大于70%则判定为同一片文章,则不录入数据库) 那这个时候,我们应该怎么判断呢? 不要着急,python自带的difflib库就可以帮助我们解决这个问题. 首先,difflib是python自带的,所以不需要安装,直接引用即可. 活不多少,直接上代码 代码如下: import difflib #判断相似度的方法,用到了difflib库 def get_equal_rate_1(str1, str2)

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.谁和我隔得近,我就跟谁是一类,有点中国古语说的近墨者黑近朱者赤意思.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类

前一天,我们基于sklearn科学库实现了ID3的决策树程序,本文将基于python自带库实现ID3决策树算法. 一.代码涉及基本知识 1. 为了绘图方便,引入了一个第三方treePlotter模块进行图形绘制.该模块使用方法简单,调用模块createPlot接口,传入一个树型结构对象,即可绘制出相应图像. 2.  在python中,如何定义一个树型结构对象 可以使用了python自带的字典数据类型来定义一个树型对象.例如下面代码,我们定义一个根节点和两个左右子节点: rootNode = {'

今天发现一个很有意思的功能,python自带了所有库的文档查看器,配置如下: 配置pydoc服务,cmd中输入如下代码: python –m pydoc –p 1234 回车后 ,使用过程中,该窗口不要关闭. 然后,在浏览器中输入网址:http://localhost:1234/ ,打开python自带的及集成的第三方库的api. 界面类似如下: 此工具对于察看第三方库的帮助文档非常方便

深度神经网络算法,是基于神经网络算法的一种拓展,其层数更深,达到多层,本文以简单神经网络为例,利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数,文章最后,基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序,并对异或运算和0-9字符集进行预测. 一.问题引入 利用如下图像结构,通过训练集对其参数进行训练,当有新的测试数据时,通过更新函数,获得正确的预测值,更新函数方程为: Oij = activation(sum(xi*wij)+bij) 图中为简单的两层神经网络结构,4,5对应的为隐藏层

以下内容在python中完全可以接受: 将整数的字符串表示形式传递给 int 将float的字符串表示形式传递给 float 但是,如果你将float型的字符串传递给int将会得到错误. >>> int('5') 5 >>> float('5.0') 5.0 >>> float('5') 5.0 >>> int(5.0) 5 >>> float(5) 5.0 >>> int('5.0') Trace

#!/usr/bin/python # Filename: histsimilar.py # -*- coding: utf-8 -*- import PIL.Image def make_regalur_image(img, size = (256, 256)): return img.resize(size).convert('RGB') def split_image(img, part_size = (64, 64)): w, h = img.size pw, ph = part_siz

因为上次帮我们产品处理过一个文件,他想生成能excel处理操作的.但是上次由于时间非常紧张,所以并没有处理好. 正好无聊就来好好研究一下 ,找算法要了几个 csv文件.来好好玩一玩. 全篇使用了python自带的csv的库 import csvcsv.reader(csvfile[, dialect='excel'][, fmtparam])csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)以及两个我没有尝试的字典读写方法,有兴趣的可以参照官方文档

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

jieba “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Scroll down for English documentation. 特点 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析:

原文地址https://blog.csdn.net/love666666shen/article/details/77512353 参考文章https://cuiqingcai.com/1319.html Beautiful Soup中文手册https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs3/documentation.zh.html 1. Beautiful Soup 简介 简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功

一.media ''' 1. 将用户上传的所有静态文件统一管理 -- settings.py -- MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media') 2. 服务器会对外公开一下服务器静态资源 3. 对外公开的方式(配置url接口),在接口中返回指定的静态资源(如何批量操作) -- from django.views.static import serve -- url(r'^media/(?P<path>.*)', serve, {'document_r

原文地址:使用Python的Requests库进行web接口测试 1.Requests简介 Requests 是使用 Apache2 Licensed 许可证的 HTTP 库.用 Python 编写,真正的为人类着想. python 标准库中的 urllib2 模块提供了你所需要的大多数 HTTP 功能,但是它的 API 太渣了.它是为另一个时代.另一个互联网所创建的.它需要巨量的工作,甚至包括各种方法覆盖,来完成最简单的任务. 总之,大家以后对urllib2库敬而远之就行了.来拥抱Reques

前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背. PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数.其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy.Pandas等的基础 .ndim

python之成像库pillow python提供了python image library图像库,处理图像功能,该库提供了广泛的文件格式支持,如JPEG.PNG.GIF.等,它提供了图像档案.图像显示.图像处理等功能 PIL中所涉及到的基本概念包括,(bands)通道,(mode)模式,(coordinate system)坐标系统,(palette)调色板,(filters)过滤器 每张图像都是由一个或者多个数据通道构成,PIL可以在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道,如RGB有三个通道

#Python 工匠:使用数字与字符串的技巧学习笔记#https://github.com/piglei/one-python-craftsman/blob/master/zh_CN/3-tips-on-numbers-and-strings.md :使用 enum 枚举类型改善代码 #避免如下代码 def mark_trip_as_featured(trip): """将某个旅程添加到推荐栏目 """ if trip.source == 11:

为收藏学习,特转载:https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/71080987 前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背.PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数

目录 python中requests库使用方法详解 官方文档 什么是Requests 安装Requests库 基本的GET请求 带参数的GET请求 解析json 添加headers 基本POST请求 响应 response属性 高级操作 获取cookie 会话维持.模拟登陆 证书验证(SSL Cert Verification) 认证设置 代理设置 超时设置 异常处理 上传文件 带参数的GET请求->headers 带参数的GET请求->cookies 发送post请求,模拟浏览器的登录行为

目录 python之成像库pillow 官方文档 图像模块(Image.Image) Image模块的功能 Image.new(mode,size,color): Image.open(file,mode): Image.blend(image1,image2,alpha): Image.composite(image1,image2,mask): Image.eval(image,function): Image.merge(mode,bands): Image模块的方法 im.convert

Python常用的库简单介绍一下fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配. esmre ,正则表达式的加速器. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib ,[Python]标准库,计算文本差异 . Levenshtein ,快速计算字符串相似度. Chardet 字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. shortuuid ,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy ,Uni

读者您好.今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具.我主要用它替代tkinter.你一定会爱上它的. Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支.对于用