详解用python实现简单的遗传算法 今天整理之前写的代码,发现在做数模期间写的用python实现的遗传算法,感觉还是挺有意思的,就拿出来分享一下. 首先遗传算法是一种优化算法,通过模拟基因的优胜劣汰,进行计算(具体的算法思路什么的就不赘述了).大致过程分为初始化编码.个体评价.选择,交叉,变异. 遗传算法介绍 遗传算法是通过模拟大自然中生物进化的历程,来解决问题的.大自然中一个种群经历过若干代的自然选择后,剩下的种群必定是适应环境的.把一个问题所有的解看做一个种群,经历过若干次的自然选择以后,

Python 遗传算法实现字符串 流程 1. 初始化 2. 适应度函数 3. 选择 4. 交叉 5. 变异 适应度函数计算方法 计算个体间的差:分别计算每个元素与目标元素的差取平方和 种群:计算总体均值 操作 说明 编码方式 ASCII码 种群规模 5000 初始种群的个体取值范围 !!!!!!!!!!!!!!!!!!(33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33) ~ ``````````````````(126,126,126,1

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

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.

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,'<--->

本文主要介绍python遗传算法工具箱DEAP的实现.先介绍deap的如何使用,再深入介绍deap的框架实现,以及遗传算法的各种实现算法. 代码可以参考 https://github.com/sumatrae/deap 下面是使用deap求解TSP的实现: import array import random import json import numpy from deap import algorithms from deap import base from deap import cr

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

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 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

Python 练习实例1 题目:有四个数字:1.2.3.4,能组成多少个互不相https://www.xuanhe.net/同且无重复数字的三位数?各是多少? 程序分析:可填在百位.十位.个位的数字都是1.2.3.4.组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列. 程序源代码: 以上实例输出结果为:

Python 练习实例3 题目:一个整数,它加上100后是一个完https://www.xuanhe.net/全平方数,再加上168又是一个完全平方数,请问该数是多少? 程序分析: 假设该数为 x. 1.则:x + 100 = n2, x + 100 + 168 = m2 2.计算等式:m2 - n2 = (m + n)(m - n) = 168 3.设置: m + n = i,m - n = j,i * j =168,i 和 j 至少一个是偶数 4.可得: m = (i + j) / 2, n

python自定义异常实例详解 本文通过两种方法对Python 自定义异常进行讲解,第一种:创建一个新的exception类来拥有自己的异常,第二种:raise 唯一的一个参数指定了要被抛出的异常 1.可以通过创建一个新的exception类来拥有自己的异常.异常应该继承自 Exception 类,或者直接继承,或者间接继承.     >>>raiseNameError('HiThere') Traceback(most recent call last): File"&quo

下面是我写的一个简单爬虫实例 1.定义函数读取html网页的源代码 2.从源代码通过正则表达式挑选出自己需要获取的内容 3.序列中的htm依次写到d盘 #!/usr/bin/python import re import urllib.request #定义函数读取html网页的源代码 def getHtml(url): page = urllib.request.urlopen(url) html = page.read() return html #从源代码通过正则表达式挑选出自己需要获取的

python据说功能强大,触角伸到各个领域,网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强,具备各种第三方包,除了性能软肋外,其他无可指摘,甚至可以同matlab等专业工具一较高下. 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下,确实Python相当贴合自然语言,终于编程语言也能说人话了,代码整体简洁.优雅.. 代码功能:给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据,利用这200个数据,使用遗传算法猜测这些数据是什么公式生成的. (说的太直白,一点都不高大上) 代码如下:

python据说功能强大,触角伸到各个领域,网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强,具备各种第三方包,除了性能软肋外,其他无可指摘,甚至可以同matlab等专业工具一较高下. 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下,确实Python相当贴合自然语言,终于编程语言也能说人话了,代码整体简洁.优雅.. 代码功能:给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据,利用这200个数据,使用遗传算法猜测这些数据是什么公式生成的. (说的太直白,一点都不高大上) 代码如下:

前言 感觉理解python多线程用“切换”和“共享”就差不多了.这里就贴上一个抢车票的小小实例,还有自己在编程过程中遇到的坑..... 实例:抢车票 抢车票有三类人:会员.弄了加速包.普通人. 说说区别: 钱带来的不公平:会员先跑,然后加速包,最后普通人 可以欣慰的公平:跑道一样长 守护线程SetDaemon 不设置守护进程 import threading import time #使用函数式 #会员 def vip(t1): global num time.sleep(2) #等待时间相同,