一.eyeD3 直接在google上搜索python mp3 process ,推荐比较多的就是这个第三方库了.先来看看官方介绍吧. About eyeD3 is a Python tool for working with audio files, specifically mp3 files containing ID3 metadata (i.e. song info). It provides a command-line tool (eyeD3) and a Python librar

Beautiful Soup标准库是一个可以从HTML/XML文件中提取数据的Python库,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式,Beautiful Soup将会节省数小时的工作时间.pymongo标准库是MongoDb NoSql数据库与python语言之间的桥梁,通过pymongo将数据保存到MongoDb中.结合使用这两者来爬去喜马拉雅电台的数据... Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+

转自:http://blog.csdn.net/jurbo/article/details/52334345 写这个的起因是,还是因为在做Python challenge的时候,有的时候想解决问题,连应该用哪个类库都不知道,还要去百度(我不信就我一个人那么尴尬TvT) 好像自从学习了基础的Python 语法,看了几本Python经典的书,知道了一些常见的类库.在几本语法应用熟练的情况下,如果不做题,像是无法显著的提高自己的知识储备了(所以叫你去做python challenge啊,什么都不会~~

python 标准库 文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwrap:文本填充 unicodedata:Unicode字符数据库 stringprep:互联网字符串准备工具 readline:GNU按行读取接口 rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 struct:将字节解析为打包的二进制数据 codecs:注册表与基类的编解码器 数据类型 datetime:基于日期与时间工具 calendar:通用月份函数 col

导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具. 这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 为了区分不同对象的来源和类型,本文将在描述中通过以下方法进行标识: Python内置函数:Python自带的内置函数.函数无需导入,直接使

Python 标准库.第三方库 Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具.这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 为了区分不同对象的来源和类型,本节将在描述中通过以下方法进行标识: [Python内置函数]:Python自带的内

导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具. 这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 作者:宋天龙  来源:大数据(ID:hzdashuju) 为了区分不同对象的来源和类型,本文将在描述中通过以下方法进行标识: Python

< python音频库:Windows下pydub安装配置.过程出现的问题及常用API > 背景 刚从B站上看过倒放挑战之后也想体验下,心血来潮一个晚上完成了基本的实现.其中倒放与播放部分使用了pydub这个音频库,十分快捷方便,但是它完整一套的配置让我还是踩了几个坑.特将其配置过程记录于此,方便大家. Windows10系统 < Pydub in Github > 安装Pydub Anaconda:打开Anaconda prompt,activate切换至工作环境下,键入pip

第一篇博文 直接开门见山的说了. 这是件什么事?:每次部署都是复制本地的文件粘贴到服务器端,因为路径复杂,所以费时且手工容易出漏洞. 一直在想有什么办法可以解决这种,因为以前在微软的一个牛人同事做过一个脚本实现自动化部署,正巧最近在学习python,就用python写一个自动化得脚本吧. 1.首先是环境:SVN的版本控制,windows的本地,linux服务器. 2.思路:应用python,代入cmd脚本,加上强大的python库来做这件事. 3.再详细的思路: 第一步:利用SVN的cmd下得脚

安装Python算法库 主要包括用NumPy和SciPy来处理数据,用Matplotlib来实现数据可视化.为了适应处理大规模数据的需求,python在此基础上开发了Scikit-Learn机器学习算法库(网址:http://scikit-learn.org/stable/ ),同时还提供了深度学习算法库Theano(网址:http://deeplearning.net/software/theano ),并支持GPU运算. 除此之外,python还提供了大量的常用程序库,如数据库APT(Mys

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite.这一数据库使用SQL语言.SQLite作为后端数据库,可以搭配Python建网站,或者制作有数据存储需求的工具.SQLite还在其它领域有广泛的应用,比如HTML5和移动端.Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口. 我将创建一个简单的关系型数据库,为一个书店存储书的分类和价格.数据库中包含两个表:categor

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科

本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:vinta.欢迎加入翻译组. Awesome Python ,这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. https://github.com/

Python标准库----走马观花 python有一套很有用的标准库.标准库会随着python解释器一起安装在你的电脑上的.它是python的一个组成部分.这些标准库是python为你准备的利器,可以让编程事半功倍. 这里暂且将学习标准库的三个方面的库: python增强 系统互动 网络 第一类:python增强 python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强. (1)  文字处理 Python的string类提供了对字符串进行处理的方法.更进一步,通过标准库中的re包,Pyth

Python标准库:内置函数hasattr(object, name) 本函数是用来判断对象object的属性(name表示)是否存在.如果属性(name表示)存在,则返回True,否则返回False.参数object是一个对象,参数name是一个属性的字符串表示. 例子: #hasattr() class Foo: def __init__(self): self.x = 123 def test(x): self.x = x foo = Foo() print(hasattr(foo, 'x

使用python生成或者解析xml的方法用的最多的可能就数python标准库xml.etree.ElementTree和lxml了,在某些环境下使用xml.etree.ElementTree更方便一些,毕竟是python2.5以后的标准库.没想到的是python标准库中竟然存在这么一个低级的bug,简单来说就是某种情况下使用ElementTree序列化的xml数据竟然无法正常解析.仔细分析之后发现是因为charset的原因,但为何不在序列化的时候就做一些检测,进行相应提醒呢?也不至于出现自己序列

Python图像处理库:Pillow 初级教程 2014-09-14 翻译 http://pillow.readthedocs.org/en/latest/handbook/tutorial.html Pillow由PIL而来,所以该导入该库使用import PIL 本文相关的代码:https://github.com/445141126/pillow_example Image类 Pillow中最重要的类就是Image,该类存在于同名的模块中.可以通过以下几种方式实例化:从文件中读取图片,处理

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 一.概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出.当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘.随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐,同时获得了更多社区力量的支持.改进和推广. 以

来源:http://www.ynpxrz.com/n1031711c2023.aspx Python标准库中collections对集合类型的数据结构进行了很多拓展操作,这些操作在我们使用集合的时候会带来很多的便利,多看看很有好处. defaultdict是其中一个方法,就是给字典value元素添加默认类型,之前看到过但是没注意怎么使用,今天特地瞅了瞅. 首先是各大文章介绍的第一个例子: 代码如下: import collections as coll def default_factory()