import urllib2 from urllib import quote f = open("data.in", "r") out = file("data2.out","w+") a = 1.0 for line in f: #print line stri = quote(line) url ='*******'+stri #print url try: data = urllib2.urlopen(url) exc

Python requests快速上手 这里参考官方文档,在ide中写了一遍,加深一下印象,定义的函数只是为了方便区分不同的请求方式 #-*-coding:utf-8-*- # Time:2017/10/13 17:15 # Author:YangYangJun import requests #定义发送请求函数 def sendReqest(): #get 请求 # r = requests.get('https://github.com/timeline.json') print r pri

前言 在上一篇写文章没高质量配图?python爬虫绕过限制一键搜索下载图虫创意图片!中,我们在未登录的情况下实现了图虫创意无水印高清小图的批量下载.虽然小图能够在一些移动端可能展示的还行,但是放到pc端展示图片太小效果真的是很一般!建议阅读本文查看上一篇文章,在具体实现不做太多介绍,只讲个分析思路. 当然,本文可能技术要求不是特别高,但可以当作一个下图工具使用. 环境:python3+pycharm+requests+re+BeatifulSoup+json 在这里插入图片描述这个确实也属实有一

Python + Selenium +Chrome 批量下载网页代码修改主要修改以下代码可以调用 本地的 user-agent.txt 和 cookie.txt来达到在登陆状态下 批量打开并下载网页,以网页 ID 来保存为网页文件名PS:很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了或者没好的教程从而导致自己放弃,为此我建了个Python全栈开发交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦,一起相互监督共同进

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第二期,在上一期中,我带领大家认识了什么是Dash,Dash可以做什么,以及Dash中最基本的一些概念,而今天开始,我将开始带领大家正式学习有关Dash的实用知识,以及各种奇淫巧技~ 图1 今天的文章,我将带大家学习Dash中页面布局的先进方法,通过今天的文章,你将学会以非常简单的方式实现

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第六期,在上一期的文章中,我们完成了对Dash中回调交互高级特性的探讨,在今后陆续推出的教程内容中,我们将一起来学习Dash生态中那些丰富的页面部件,从而赋予我们打造各种强大交互式web应用的能力. 而在今天的教程内容中,我将带大家学习Dash中实用的一些基础性的静态部件,它们可以帮助我们

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第七期,在上一期的文章中,我们对Dash生态里常用的一些简单静态部件进行了介绍和功能展示,并且get到dcc.Markdown()这种非常方便的静态部件. 而在今天的教程内容中,我将带大家学习Dash中渲染网页静态表格的常用方法,并在最后的例子中教大家如何配合Dash,简简单单编写一个数据

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十六期,在过往所有的教程及案例中,我们所搭建的Dash应用的访问地址都是单一的,是个单页面应用,即我们所有的功能都排布在同一个url之下. 而随着我们所编写的Dash应用功能的日趋健全和复杂,单一url的内容组织方式无法再很好的满足需求,也不利于构建逻辑清晰的web应用. 因此我们需要在

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十七期,在之前的各期教程中,我们针对Dash中各种基础且常用的概念展开了学习,但一直没有针对与数据库之间交互进行专门的介绍,只是在某些示例中利用pandas.SQLAlchemy等工具简陋地操作数据库. 而在今天的教程中,我就将带大家学习在Dash中利用简单好用的ORM库peewee,快

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十八期,通过前面十七期的内容,如果你有用心学习的话,那么恭喜你已经具备使用Dash编写常规web应用的能力了. 而在使用Dash开发web应用时,页面内容和功能逻辑简单倒还好,一旦你的功能内容开始复杂化系统化起来,那么像过往文章示例中简单一个app.py存放所有功能代码就不适用了. 而在

1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第二十期,在上一期中我介绍了利用内网穿透的方式,将任何可以联网的电脑作为"服务器"向外临时发布你的Dash应用. 而内网穿透作为一种临时展示的Dash应用发布方式,有着很多的局限性,尤其是在性能方面.而对于较为正式的Dash应用,自然是需要配合具有生产级别性能的web服务器进行发布,今天我就将介绍在windows和linux系统下,如何简单快速地发布你的Dash应用,适用于云服务器与局域网环境. 图1 2 利用wait

近期,想着从一个服务器 向另一个服务器传输文件,但是对其知之甚少,就从别人那里知道一种方法,使用 Python SimpleHTTPServer 快速共享文件. 直接运行:python -m SimpleHTTPServer 便以当前目录为根目录,打开一个 Web 服务器,由于默认的端口是8000,而为了避免重新设置路由器上的端口转发,可以指定 其它 端口:python -m SimpleHTTPServer 8990为了方便以后使用,写了个 alias 加入了我的 .bash_profile

如何把数据快速批量添加到Elasticsearch中 问题来源 最近新做一个项目,有部分搜索比较频繁的数据,而且量级比较大,预计一两年时间很可能达到100G,项目要求不要存在数据库中,最终出来有两个方案,一个是使用Protocol Buffers存储在文件上,另外就是存在Elasticsearch中,也方便搜索,但这两个方案需要验证,到底哪个方案好,从存储速度,搜索响应,占用空间方面做对比,而我负责给出Elasticsearch的部分技术建议! 验证需求 1.数据量:初步只算52亿条 2.写数据

Python编程快速上手-让繁琐工作自动化-第二章习题及其答案 1.布尔数据类型的两个值是什么?如何拼写? 答:True和False,使用大写的T和大写的F,其他字母是小写. 2.3个布尔操作符是什么? 答:and.or和not. 3.写出每个布尔操作符的真值表(也就是操作数的每种可能组合,以及操作的结果) 答:and:True and True  -> True True and False -> FalseFalse and True -> FalseFasle and False

基于python的快速傅里叶变换FFT(二)本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换. 知识点  FFT变换,其实就是快速离散傅里叶变换,傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法.要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义.傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率.振幅和相位.   和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换

手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中结巴分词使用手记 语料预处理封装类: #coding=utf-8 import os import jieba import sys import re import time import jieba.posseg as pseg sys.path.append("../") jieba

Python pandas快速入门2017年03月14日 17:17:52 青盏 阅读数:14292 标签: python numpy 数据分析 更多 个人分类: machine learning 来自官网十分钟教学 Pandas的主要数据结构:DimensionsNameDescription1Series1D labeled homogeneously-typed array2DataFrameGeneral 2D labeled, size-mutable tabular structur

简单介绍 通过一个python命令快速共享文件给他人. 操作步骤 1.打开cmd命令行,切换到需要共享文件的目录,执行命令 python -m SimpleHTTPServer . 2.打开浏览器,在地址栏中输入http://10.10.11.164:8000或者http://localhost:8000/可以看到共享目录下的文件了. 注:10.10.11.164是执行命令行的计算机的地址.

入门推荐学习<python编程快速上手>前6章是python的基础知识,通俗易懂地讲解基础,初学者容易犯错的地方,都会指出来.从第三章开始,每章都有一个实践项目,用来巩固前面所学的知识. 从第七章开始就是书名中的后半部:让繁琐工作自动化.每个章节都可独立出来.每看完一个章节,你都能将其中的知识点融会贯通,用到自己的日常工作中,提高效率.第九章 组织文件对系统管理员非常有用,能够指挥程序完成复制 备份文件(夹)操作.第十一章是web抓取信息,介绍了主流的request beautifulSoup

原文:快速批量删除 docker 镜像或容器 点击在我的博客 xuxusheng.com 中查看,有更好的排版哦~ docker 本身并没有提供批量删除的功能,当有大量的镜像或者容器需要删除的时候,手动的一个一个删就比较麻烦了. 1. 直接删除所有镜像或容器 # 直接删除所有镜像 docker rmi `docker images -q` # 直接删除所有容器 docker rm `docker ps -aq` 1 2 3 4 5 2. 按条件筛选之后删除 # 按条件筛选之后删除镜像 docke

Python 通过文件名批量移动文件 https://stackoverflow.com/questions/28913088/moving-files-with-wildcards-in-python import glob import shutil import os for data in glob.glob("C:\\11\\A*"): # 原始地址 if not os.path.isdir(data): shutil.move(data,"C:\\2\\"