
自己建了Python学习交流裙 227 435 450你如果学习没有用学习交流的地方可以进来一起学习交流
Python 做小游戏 实例一:24点游戏 项目名称:经典趣味24点游戏程序设计(python) 如果你不想错过Python这么好的工具,又担心自学遇到问题无处解决,现在就可以Python的学习q u n 227-435-450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 实例二:五子棋游戏 项目名称:python大作业 五子棋 人人对战 实例三:2048小游戏 项目名称:Python实例浅谈之八2048游戏(字符界面) 实例四:街机小游戏 项目名称:DIY街机游戏 实例五:扫雷小游戏 项目名称:Python扫雷小游戏 实例六:数独游戏 项目名称:python解数独--世界最难数独2.3秒完成 实例七:贪吃蛇小游戏 项目名称:如何用Python写一个贪吃蛇AI Python Web开发项目实战案例 实例一:满分推荐,非常值得练习;实例二:web网站开发实战 GitHub 里的Python 练习册,每天一个小程序;小白的Python入门教程实战篇 实例三:博客系统 项目名称:Python之路【第十八篇】Django小项目简单BBS论坛部分内容知识点 实例四:成绩管理系统 项目名称:一个使用django开发的综合成绩管理系统 实例五:新闻系统 项目名称:python项目练习四:新闻聚合 今天我就给大家总结了两部分的项目案例锻炼的汇总哦,其实python学习还是需要经常锻炼起来,才能知道自己的不足。 本文来源于网络 如有侵权请联系作者删除
小编整理了一些爬虫的案例,代码都整理出来了~ 先来看看有哪些项目呢: python爬虫小工具(文件下载助手) 爬虫实战(笔趣看小说下载) 爬虫实战(VIP视频下载) 爬虫实战(百度文库文章下载) 爬虫实战(《帅啊》网帅哥图片下载) 爬虫实战(构建代理IP池) 爬虫实战(《火影忍者》漫画下载) 爬虫实战(财务报表下载小助手) 爬虫实战(抖音App视频下载) 爬虫实战(GEETEST验证码破解) 爬虫实战(12306抢票小助手) 爬虫实战(百万英雄答题辅助系统) 爬虫实战(网易云音乐批量下载) 爬虫实战(B站视频和弹幕批量下载) 爬虫实战(京东商品晒单图下载) 爬虫实战(正方教务管理系统爬虫) 怎么样?是不是迫不及待的想自己动手试试了呢? 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 爬虫小工具 文件下载小助手 一个可以用于下载图片、视频、文件的小工具,有下载进度显示功能。稍加修改即可添加到自己的爬虫中。 代码展示: 爬虫实战 《笔趣看》盗版小说网站,爬取小说工具 第三方依赖库安装: pip3 install beautifulsoup4 使用方法: python biqukan.py 代码展示: 爱奇艺等主流视频网站的VIP视频破解助手(暂只支持PC和手机在线观看VIP视频!) 运行源码需要搭建Python3环境,并安装相应第三方依赖库: pip3 install -r requirements.txt 使用方法: python movie_downloader.py 运行环境: Windows, Python3 Linux, Python3 Mac, Python3 代码展示: 百度文库word文章爬取 代码不完善,没有进行打包,不具通用性,纯属娱乐,以后有时间会完善。 代码展示: 爬取《帅啊》网,帅哥图片 运行平台: Windows Python版本: Python3.x IDE: Sublime text3 为了也能够学习到新知识,本次爬虫教程使用requests第三方库,这个库可不是Python3内置的urllib.request库,而是一个强大的基于urllib3的第三方库。 代码展示: 构建代理IP池 代码展示: 使用Scrapy爬取《火影忍者》漫画 代码可以爬取整个《火影忍者》漫画所有章节的内容,保存到本地。更改地址,可以爬取其他漫画。保存地址可以在代码中修改。 代码展示: 《王者荣耀》推荐出装查询小助手 网页爬取已经会了,想过爬取手机APP里的内容吗? 代码展示: 财务报表下载小助手 爬取的数据存入数据库会吗?《跟股神巴菲特学习炒股之财务报表入库(MySQL)》也许能给你一些思路。 代码展示: 抖音App视频下载 抖音App的视频下载,就是普通的App爬取。 代码展示: GEETEST验证码破解 爬虫最大的敌人之一是什么?没错,验证码!Geetest作为提供验证码服务的行家,市场占有率还是蛮高的。遇到Geetest提供的滑动验证码怎么破?授人予鱼不如授人予渔,接下来就为大家呈现本教程的精彩内容。 代码展示: 用Python抢火车票简单代码 可以自己慢慢丰富,蛮简单,有爬虫基础很好操作。 代码展示: baiwan:百万英雄辅助答题 看了网上很多的教程都是通过OCR识别的,这种方法的优点在于通用性强。不同的答题活动都可以参加,但是缺点也明显,速度有限,并且如果通过调用第三方OCR,有次数限制。但是使用本教程提到的数据接口。我们能很容易的获取数据,速度快,但是接口是变化的,需要及时更新。 代码展示: 功能介绍: 服务器端,使用Python(baiwan.py)通过抓包获得的接口获取答题数据,解析之后通过百度知道搜索接口匹配答案,将最终匹配的结果写入文件(file.txt)。 Node.js(app.js)每隔1s读取一次file.txt文件,并将读取结果通过socket.io推送给客户端(index.html)。 亲测答题延时在3s左右。 声明:没做过后端和前端,花了一天时间,现学现卖弄好的,javascript也是现看现用,百度的程序,调试调试而已。可能有很多用法比较low的地方,用法不对,请勿见怪,有大牛感兴趣,可以自行完善。 Netease:根据歌单下载网易云音乐 功能介绍: 根据music_list.txt文件里的歌单的信息下载网易云音乐,将自己喜欢的音乐进行批量下载。 代码展示: bilibili:B站视频和弹幕批量下载 下载B站视频和弹幕,将xml原生弹幕转换为ass弹幕文件,支持plotplayer等播放器的弹幕播放。 代码展示: 使用说明: python bilibili.py -d 猫 -k 猫 -p 10 三个参数: -d保存视频的文件夹名 -kB站搜索的关键字 -p下载搜索结果前多少页 京东商品晒单图下载 使用说明: python jd.py -k 芒果 三个参数: -d保存图片的路径,默认为fd.py文件所在文件夹 -k搜索关键词 -n 下载商品的晒单图个数,即n个商店的晒单图 代码展示: 对正方教务管理系统个人课表,学生成绩,绩点等简单爬取 依赖环境 python 3.6 python库 http请求:requests,urllib 数据提取:re,lxml,bs4 存储相关:os,sys 验证码处理:PIL 下载安装 在终端输入如下命令: git clone git@github.com:Jack-Cherish/python-spider.git 使用方法 安装依赖包 pip install -r requirements.txt 运行 在当前目录下输入: cd zhengfang_system_spider python spider.py 运行爬虫,按提示输入学校教务网,学号,密码,输入验证码 稍等几秒钟,当前ZhengFang_System_Spider文件夹下就会生成zhengfang.txt 个人课表,成绩绩点均已保存到该文本文件中 代码展示:
异常处理 什么是异常? 首先要清楚,什么是异常,异常就是程序运行时发生错误的信号(在程序出现错误时,则会产生一个异常,若程序没有处理它,则会抛出该异常,程序的运行也随之终止),在python中,错误触发的异常如下 python的异常处理 异常是由错误触发的,那么错误有哪些情况呢? 1.语法错误: 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 2.逻辑错误 异常的种类 在平时编码过程中,常见的异常有以下这些: 当然,还有其他异常,这里就不做过多演示。出现异常,我们肯定想到要处理,不然程序就直接报错崩溃了。其实我们一直在处理异常,只是没有发现,比如要判断你输入的内容是不是数字,我们以前是这么判断的: 在这里if就是在处理异常,但是,如果我还有其他程序也要运行,那就要写成这样了: 这时候,你会发现,程序写的很长,可读性差,如果有十个这样的输入,那这个程序就没法看了,这时候,python提供了一种异常处理的方法try...except... part1 基本语法 现在用这套方法来处理上面的异常,看看效果怎么样: 这样一看代码简洁了很多啊,效果很完美 part2 异常只能用来处理指定的异常情况,其他情况不会处理 我们可以试一下,把错误类型改成别的,看看会怎样: 看来错误类型还要对应才行。 part3 多分支 这时候,有人就会觉得,万能异常这么厉害,我还要写什么其他异常的,全部用这个不就好啦?这个怎么说呢,要分两点来看吧: 1.如果你想要的效果是,无论什么异常,你都直接无视或者说用一种处理机制,那么就直接用吧,没问题, 2.如果你要根据异常类型处理不同机制,那还得用多分支的方式, 当然,你可以结合多分支和万能异常一起使用啊,这样多分支的健壮性会更好、 part5 异常的其他结构 下面来看看异常处理的其他结构: part6 主动触发异常 我们学过主动触发异常用的是raise,下面看一下能不能捕获: part7 自定义异常 如果你想自定义一个异常,也是可以的。异常是什么,就是一个类嘛,那我们就定义一个异常类看看: 报错了,看错误提示,再看看type错误是怎么写的,原来要继承一个叫BaseException的类,再试一下: 完美了,成了。 part8 断言 断言可以说就是if的一种简写,直接看例子吧: 如果判断不正确: 这个完全可以用if写: 效果完全一样 part9 try...except...的好处和用法: try...except...就是取代了if的那种方法,让你的代码在保证可读性的情况下,还增强了健壮性,提高了容错率,使用这种方法: 1.把错误处理和你的主逻辑分开了 2.代码更容易组织,更清晰,复杂的任务更容易实现 3.更安全了,不会因为一些小错误导致程序崩溃 但是要清楚的一点是,if和try...except...都是python中处理异常的方法,不要学了try就说if和异常处理没有关系了。其次,学完这个后发现try...except...很强大,是不是每一段代码都可以加这个处理异常,就不用管报错了,这是肯定不行的,try...except...还是要慎重使用,首先try...except是你附加给你的程序的一种异常处理的逻辑,与你的主要的工作是没有关系的,这种东西加的多了,会导致你的代码可读性变差,然后异常处理本就不是你混乱逻辑的保姆,只有在错误发生的条件无法预知的情况下,才应该加上try...except
常用数据结构 1)元组 元组是一种静态的数据结构,无法修改,若要修改只能重新生成新的元组。 输出结果: 元组元素的获取是通过索引值去获得的;例如上面的tup1[0]返回apple;另外你可以直接把tup1一次性赋给多个值,例如上面的tup1一次性赋值给a,b,c,d; tup1[1:3]是对元组的截取,跟字符串的切片是一样,返回('banana', 'grape') 当然也是可以层次嵌套的;索引方法一样; y元组还支持直接通过+进行合并元组操作,其实是生成一个新的元组。 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 元组的遍历也是很简单的: 输出结果: 直接for遍历出来的是一个个元素,但最好还是建议先查询元素个数,然后根据索引值去获取value值,尤其对多层嵌套的元组来说,这种方式更好。 2)列表 列表是我们常用的,所以这一块一定要好好掌握: 输出结果: 列表的查询,遍历,和切片截取功能跟元组一样;添加元素可以一般是直接append("XXX")就往列表后面添加值,如果要指定位置添加元素,可以像lists.insert(4,"ouyang5"),在指定的索引值位置插入值; 移除可以用remove指定的元素,如果想要弹出最后一个元素,可以用pop方法; 列表的其他常用方法: 输出结果: join是把列表转为字符串,用逗号隔开;sort是根据字典排序,即字母的数字编码大小排序;reverse是反转排序;最后一个clear就是清空列表; 3)字典 字典很多方法也是跟list是一样的: 输出结果: 字典是一个键值对集合,可以支持修改;排序方法,这里使用lambda函数,这里就先不讲了,后面会涉及这块知识,需要知道有这一块功能就行。 字典其他一些用法: 输出结果: 字典的浅复制copy和deepcopy在3.6版本的功能是一样的了,以前的版本,浅复制修改原字典,copy出来的字典也会跟着变化,但现在都不会了;因为原先copy出来的只是做了一个指引而已,内存地址一样。deepcopy就是新开辟一个内存空间。 字典的update很好用,他会合并两个字典,去掉重复的元素。 4)set集合 set集合里的元素是不能重复的,list里面的元素是可以重复的。 输出结果: set的定义是在list列表的基础上的,去掉重复的,当然它的索引取值等方式是跟列表是一样的,这里就不在说,通样,它也有一个更新的功能,跟字典很类似。 总结: 这些集合是很常用,对常用的方法一定要熟悉,用的时候可以顺手拈来。
正文 〇. python 基础 先放上python 3 的官方文档:https://docs.python.org/3/ (看文档是个好习惯) 关于python 3 基础语法方面的东西,网上有很多,大家可以自行查找. 一. 最简单的爬取程序 爬取百度首页源代码: 来看上面的代码: 对于python 3来说,urllib是一个非常重要的一个模块 ,可以非常方便的模拟浏览器访问互联网,对于python 3 爬虫来说, urllib更是一个必不可少的模块,它可以帮助我们方便地处理URL. urllib.request是urllib的一个子模块,可以打开和处理一些复杂的网址 The urllib.requestmodule defines functions and classes which help in opening URLs (mostly HTTP) in a complex world — basic and digest authentication, redirections, cookies and more. urllib.request.urlopen()方法实现了打开url,并返回一个 http.client.HTTPResponse对象,通过http.client.HTTPResponse的read()方法,获得response body,转码最后通过print()打印出来. urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]***, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None)For HTTP and HTTPS URLs, this function returns a http.client.HTTPResponseobject slightly modified.< 出自: https://docs.python.org/3/library/urllib.request.html > decode('utf-8')用来将页面转换成utf-8的编码格式,否则会出现乱码 二 模拟浏览器爬取信息 在访问某些网站的时候,网站通常会用判断访问是否带有头文件来鉴别该访问是否为爬虫,用来作为反爬取的一种策略。 先来看一下Chrome的头信息(F12打开开发者模式)如下: 如图,访问头信息中显示了浏览器以及系统的信息(headers所含信息众多,具体可自行查询) Python中urllib中的request模块提供了模拟浏览器访问的功能,代码如下: from urllib import request url = 'http://www.baidu.com' # page = request.Request(url) # page.add_header('User-Agent', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36') headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'} page = request.Request(url, headers=headers) page_info = request.urlopen(page).read().decode('utf-8') print(page_info) 可以通过add_header(key, value) 或者直接以参数的形式和URL一起请求访问,urllib.request.Request() urllib.request.Request(url, data=None, headers={}, origin_req_host=None, unverifiable=False, method=None) 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 三 爬虫利器Beautiful Soup Beautiful Soup是一个可以从HTML或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. 文档中的例子其实说的已经比较清楚了,那下面就以爬取简书首页文章的标题一段代码来演示一下: 先来看简书首页的源代码: 可以发现简书首页文章的标题都是在<a/>标签中,并且class='title',所以,通过 find_all('a', 'title') 便可获得所有的文章标题,具体实现代码及结果如下: # -*- coding:utf-8 -*- from urllib import request from bs4 import BeautifulSoup url = r'http://www.jianshu.com' # 模拟真实浏览器进行访问 headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'} page = request.Request(url, headers=headers) page_info = request.urlopen(page).read() page_info = page_info.decode('utf-8') # 将获取到的内容转换成BeautifulSoup格式,并将html.parser作为解析器 soup = BeautifulSoup(page_info, 'html.parser') # 以格式化的形式打印html # print(soup.prettify()) titles = soup.find_all('a', 'title') # 查找所有a标签中class='title'的语句 # 打印查找到的每一个a标签的string for title in titles: print(title.string) 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,下表列出了主要的解析器,以及它们的优缺点: 四 将爬取的信息存储到本地 之前我们都是将爬取的数据直接打印到了控制台上,这样显然不利于我们对数据的分析利用,也不利于保存,所以现在就来看一下如何将爬取的数据存储到本地硬盘。 1 对.txt文件的操作 读写文件是最常见的操作之一,python3 内置了读写文件的函数:open open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None))Open file and return a corresponding file object. If the file cannot be opened, an OSErroris raised. 其中比较常用的参数为file和mode,参数file为文件的路径,参数mode为操作文件的方式(读/写),函数的返回值为一个file对象,如果文件操作出现异常的话,则会抛出 一个OSError 还以简书首页文章题目为例,将爬取到的文章标题存放到一个.txt文件中,具体代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- from urllib import request from bs4 import BeautifulSoup url = r'http://www.jianshu.com' headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'} page = request.Request(url, headers=headers) page_info = request.urlopen(page).read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(page_info, 'html.parser') titles = soup.find_all('a', 'title') try: # 在E盘以只写的方式打开/创建一个名为 titles 的txt文件 file = open(r'E: itles.txt', 'w') for title in titles: # 将爬去到的文章题目写入txt中 file.write(title.string + ' ') finally: if file: # 关闭文件(很重要) file.close() open中mode参数的含义见下表: 其中't'为默认模式,'r'相当于'rt',符号可以叠加使用,像'r+b' 另外,对文件操作一定要注意的一点是:打开的文件一定要关闭,否则会占用相当大的系统资源,所以对文件的操作最好使用try:...finally:...的形式。但是try:...finally:...的形式会使代码显得比较杂乱,所幸python中的with语句可以帮我们自动调用close()而不需要我们写出来,所以,上面代码中的try:...finally:...可使用下面的with语句来代替: with open(r'E: itle.txt', 'w') as file: for title in titles: file.write(title.string + ' ') 效果是一样的,建议使用with语句 2 图片的储存 有时候我们的爬虫不一定只是爬取文本数据,也会爬取一些图片,下面就来看怎么将爬取的图片存到本地磁盘。 我们先来选好目标,知乎话题:女生怎么健身锻造好身材? (单纯因为图多,不要多想哦 (# _ # ) ) 看下页面的源代码,找到话题下图片链接的格式,如图: 可以看到,图片在img标签中,且class=origin_image zh-lightbox-thumb,而且链接是由.jpg结尾,我们便可以用Beautiful Soup结合正则表达式的方式来提取所有链接,如下: links = soup.find_all('img', "origin_image zh-lightbox-thumb",src=re.compile(r'.jpg$')) 提取出所有链接后,使用request.urlretrieve来将所有链接保存到本地 Copy a network object denoted by a URL to a local file. If the URL points to a local file, the object will not be copied unless filename is supplied. Return a tuple (filename, headers)where filename is the local file name under which the object can be found, and headers is whatever the info()method of the object returned by urlopen()returned (for a remote object). Exceptions are the same as for urlopen(). 具体实现代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import time from urllib import request from bs4 import BeautifulSoup import re url = r'https://www.zhihu.com/question/22918070' headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'} page = request.Request(url, headers=headers) page_info = request.urlopen(page).read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(page_info, 'html.parser') # Beautiful Soup和正则表达式结合,提取出所有图片的链接(img标签中,class=**,以.jpg结尾的链接) links = soup.find_all('img', "origin_image zh-lightbox-thumb",src=re.compile(r'.jpg$')) # 设置保存的路径,否则会保存到程序当前路径 local_path = r'E:Pic' for link in links: print(link.attrs['src']) # 保存链接并命名,time防止命名冲突 request.urlretrieve(link.attrs['src'], local_path+r'%s.jpg' % time.time()) 运行结果
开发工具 Python版本:3.6.4相关模块:IPy模块;argparse模块;requests模块;以及一些Python自带的模块。 环境搭建 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。 先睹为快 py文件运行方式(cmd窗口):python ipLocQuery.py -ip ipaddrpython ipLocQuery.py -f ipaddrfileexe文件运行方式(cmd窗口):ipLocQuery.exe -ip ipaddripLocQuery.exe -f ipaddrfile效果如下: 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 原理简介 利用了三个可以查询ip地址对应归属地的网站做的这个小工具,分别是: ① ip.taobao.com 速度快,查国内的ip地址对应归属地比较精确。 ② ip-api.com 速度很慢,准确性一般,国内外ip地址对应归属地均可查询,同时提供了经纬度信息。 ③ api.ipstack.com(推荐) 速度快,准确性高,国内外ip地址对应归属地均可查询,同时提供了经纬度信息。 代码实现起来比较简单,主要流程为: (1)IP地址有效性验证 图方便,就直接调用IPy模块来验证的,有bug。具体代码如下: (2)请求API接口获取ip地址对应归属地 根据ip地址分别请求每个网站提供的API接口来获取ip地址对应归属地。由于返回结果是英文或者拼音,因此需要调用有道翻译的API接口对返回结果进行翻译,最后再把翻译结果打印出来。 具体代码实现如下(以ipstack为例):
今天给大家讲解python语言基础~~ 01、python核心数据类型 整型数 int:整数是不带有小数部分的数字 浮点型数 float:浮点数是带有小数部分的数字(小数部分可以是0) 复数 complex: 分为两部分:实部(real)、虚部(image) 虚部是以j或J结尾的数 布尔型数 bool:用来表求真和假两种状态的数字 True 表示值(条件满足或成立) False 表示假(条件不满足或不成立) 内置对象:空值 None 是一个表示不存的特殊对象 作用:用来占位、变量解除绑定 02、python算数运算符 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 Python入门 运算符: 算术运算符: + 加法 - 减法 * 乘法 / 除法 // 地板除floordiv % 求余 ** 幂运算 / 除法 除法得到的数是浮点型数,不会丢弃小数部分 8 / 2 得 4.0 // 地板除 除的结果云掉小数部分向下取整 如: 7 // 3 # 得 2 % 求余 如: 7 % 3 # 得 1 ** 幂运算 格式: x ** y 意为 x的y次方 如: 4 ** 2 # 得 16 运算符的优先级 ** * / // % + - 括号分组子表达式: ()内部的表达式先进行计算 混合类型自动升级 1 + 2.14 返回类型为浮点型 3.14 3 + 4.0 返回 7.0 03、变量 什么是变量? 变量是关联一个对象的"标识符"。 标识符的命名规则: 必须为字母或下划线开头,后跟字母或下划线或数字; 不能使用python的关键字。 说明: python的变量名区分大小写 合法的标识符(变量名) 举例 : abc a1b2 _abc __Abcd var 不合法的标识符: 1a2b $ABC +a -b #ABC @ ABC python关键字: True, False, None, is, del, if, elif ...等 04、赋值语句 赋值语句 = 语法: 变量名 = 表达式 或 变量名1 = 变量名2 = 表达式 或 变量名1, 变量名2 = 序列 作用: 1. 创建一个变量,此变量用来绑定数据对象 2. 修改一个变量的绑定关系,让其绑定另一个数据对象 说明: 当变量不存在时,创建该变量,同时将变量绑定在这个对象上 当变量存在时,改变此变量绑定的对象 一个变量只能绑定一个对象 两个变量可以同时绑定同一个对象
什么是网络爬虫 网络爬虫又称网络蜘蛛,是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知,每个网页通常包含其他网页的入口,网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。 优先申明:我们使用的python编译环境为PyCharm 一、首先一个网络爬虫的组成结构: 爬虫调度程序(程序的入口,用于启动整个程序) url管理器(用于管理未爬取得url及已经爬取过的url) 网页下载器(用于下载网页内容用于分析) 网页解析器(用于解析下载的网页,获取新的url和所需内容) 网页输出器(用于把获取到的内容以文件的形式输出) 二、编写网络爬虫 (1)准备所需库 我们需要准备一款名为BeautifulSoup(网页解析)的开源库,用于对下载的网页进行解析,我们是用的是PyCharm编译环境所以可以直接下载该开源库。 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 步骤如下: 选择File->Settings 打开Project:PythonProject下的Project interpreter 点击加号添加新的库 输入bs4选择bs4点击Install Packge进行下载 (2)编写爬虫调度程序 这里的bike_spider是项目名称引入的四个类分别对应下面的四段代码url管理器,url下载器,url解析器,url输出器。 (3)编写url管理器 我们把已经爬取过的url和未爬取的url分开存放以便我们不会重复爬取某些已经爬取过的网页。 (4)编写网页下载器 通过网络请求来下载页面 (5)编写网页解析器 对网页进行解析时我们需要知道我们要查询的内容都有哪些特征,我们可以打开一个网页点击右键审查元素来了解我们所查内容的共同之处。 (6)编写网页输出器 输出的格式有很多种,我们选择以html的形式输出,这样我们可以的到一个html页面。 写在末尾 注意:网页经常发生变化,我们需要根据网页的变化动态修改我们的代码来获得我们所需要的内容。 这只是一个简单的网络爬虫,如果需要完善其功能我们需要考虑更多问题。
第一种方式:使用os模块中的fork方式实现多进程 输出结果: 第二种方法:使用multiprocessing模块创建多进程 输出结果是: 输出结果是: # Queue进程间通信 Queue进程间通信 输出结果: pipe进程间通信 怎么样 ?在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的可以来了解一起进步一起学习!
1. 什么是yield 在介绍yield语法之前,首先要向大家说明Python中的迭代(iteration)、可迭代(iterable)、迭代器(iterator)以及生成器(Generator)的概念: 迭代是一种对数据的操作,例如针对一个list逐一获取其中的元素的过程就叫做迭代。而可迭代是对象的一种特性,迭代操作只能针对拥有可迭代特性的对象进行,常见的可迭代对象包括数组、元组、字典等数据集合,下面代码给大家演示了一个基本的迭代过程: 迭代器也是一种可迭代对象,与普通的可迭代对象的区别在于,迭代器内部实现了next函数用来生成每次迭代循环需要返回的元素。而最后的生成器则又是一种特殊的迭代器,具体体现上就是使用yield语法的函数,讲到这里就提到了yield语法,总的来说yield就是用来产生一个生成器的语法,例如将上述的迭代过程修改为生成器方式可以这样写: 迭代器也是一种可迭代对象,与普通的可迭代对象的区别在于,迭代器内部实现了next函数用来生成每次迭代循环需要返回的元素。而最后的生成器则又是一种特殊的迭代器,具体体现上就是使用yield语法的函数,讲到这里就提到了yield语法,总的来说yield就是用来产生一个生成器的语法,例如将上述的迭代过程修改为生成器方式可以这样写: 上述代码的my_generator()即返回了一个生成器对象,每次循环时执行到yield处即返回当时的index的值,到下一次循环时将从上次返回的yield处继续执行,直到index的值不满足小于5的条件时结束整个函数,此时也结束了对这个生成器的迭代过程。 这四者之间的关系可能会稍微有些混乱,再给大家简单的总结一下:生成器是一种特殊的迭代器,而迭代器又是一种特殊的可迭代对象,可迭代对象就是可以执行迭代操作也就是可以通过for循环来遍历的对象。 本文福利:私信小编【PDF】可获取小编精心整理的电子书一套 2. 为什么要使用yield 看了上述两个迭代过程,大家可能有些疑问,使用yield改造成生成器方式的代码看起来比简单的迭代一个列表的方式要复杂许多,那么这样写有什么优势呢? 首先,使用yield语法的生成器最主要的一个优势就是极其省内存。例如上述两个迭代过程,同样是遍历输出0-4这几个元素,使用列表的方式需要构建出一个长度为5的数组并存储在内存中,而使用生成器的方式只需要一个index变量即可实现,这还是迭代元素较少的情况下,如果迭代的是100万甚至1000万个元素时,列表的方式就需要构建一个长度为100万或者1000万的数组,这时对于内存的使用就是非常大的负担了,而使用生成器的方式,无论是迭代100万还是1000万个元素,依然只需要一个index变量即可实现。 并且生成器的方式是即用即计算的,即迭代到对应的元素时,这个元素才相应的计算生成出来,而列表的方式需要在迭代开始前就构建出整个迭代数组,这在某些情况下可以极大地节省计算时间。例如下面这段代码: .在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 这段代码中,实际的迭代过程只进行到第10个元素即退出了整个循环,但是在迭代开始前,依然要计算1000万次来生成迭代列表,这就造成了大量的计算和内存资源。而如果通过生成器重写该迭代过程的话: 生成器在迭代开始前并不会计算出所有需要迭代的值,只有用到时才会计算相应的值并返回,因此上述代码的index将只会计算到10即结束了整个迭代过程,避免了计算和内存资源的浪费。 3. yield语法示例1:DIY一个range函数 Python自带的range函数可以产生一个可迭代对象,常用于for循环中,在Python 2中range函数生成的是一个列表,而在Python 3中range函数生成的是一个生成器。现在让我们来通过yield语法DIY一个自己的range生成器吧! 我们首先构造一个返回给定范围数组的函数: 这个函数接受两个int类型的参数,分别为数组的开始和结束,每个数之间间隔为1,我们还可以通过增加一个参数来指定两个数之间的间隔,实现函数更高的灵活性: 我们先来运行测试一下这个range函数: 上述代码的输出结果如下: 2 4 6 输出结果符合我们的预期,现在通过yield语法来将我们自己DIY的range函数改造成一个生成器: 改造起来也非常简单,首先将定义的用来存储迭代元素的列表删除,然后将原来添加元素到列表中的代码改造成yield start即可,这样我们就自己DIY了一个简易的、基于生成器实现的range函数。 4. yield语法示例2:读取文件--《告白气球》 生成器除了可以用于计算生成数字元素外,在IO读取方面也能起到很大作用,例如在读取一个超大文件,或者查询某个返回结果超多的数据库时,使用通过yield语法构造的生成器来完成读取操作可以很大程度上降低程序对于内存的占用。 例如我们有一个名为my_file.txt的文件,里面存储了周董的《告白气球》的歌词,现在我们可以通过yield语法来构造一个生成器用于一行一行的读取每一句歌词: 这里使用with语法来读取文件,这是Python 3推荐的方式。file.readline()函数每次返回一行内容,由于返回的内容带有每行结尾的换行符,因此通过line.strip(‘ ’)将换行符过滤掉。每次通过yield返回一行内容之后,再次通过file.readline()函数获取下一行内容,直到整个文件被完全迭代。 让我们来运行测试一下这个按行读取文件内容的生成器: 上述代码的输出结果如下: 塞纳河畔 左岸的咖啡 我手一杯 品尝你的美 留下唇印 的嘴 …… 《告白气球》的歌词就一行一行的输出到屏幕上了,由于歌词行数过多,因此这边只复制出前三行给大家演示结果。 5. yield语法示例3:斐波那契数列 斐波那契数列是一道经典的算法题,也是程序员面试时经常会被问到的一道题。斐波那契数列的就是一个形如1, 1, 2, 3, 5, 8, ……的数列,从第三项开始,每一项都等于前两项之和。使用Python来实现一个计算斐波那契数列的典型函数如下: 这个函数通过一个名为fib_list的数组存储生成的前n个斐波那契数,最后一次性返回整个数组。其中a, b = b, a + b是Python的一个特色用法,用于快速交换两个数,相当于: 参考之前DIY的range函数的写法,将这个计算斐波那契数列的函数通过yield语法修改为生成器: 让我们来测试运行一下这个通过yield语法实现的斐波那契数列生成器: 对应的输出结果为: 1 1 2 3 5 可以看到,从第三项开始的每一项都是前两项的和,这样的输出结果就是我们要的斐波那契数列。
想必大家都知道python循环语句吧,可以python循环语句有多种,比如for循环、while循环、if、else等等, 我们可以通过设置条件表达式永远不为 false 来实现无限循环,实例如下: >>>for i in range(5,9) : print(i) 5678 >>>for i in range(0, 10, 3) : print(i) 0369 >>>for i in range(-10, -100, -30) : print(i) -10-40-70 0 Google 1 Baidu 2 Runoob 3 Taobao 4 QQ continue语句被用来告诉Python跳过当前循环块中的剩余语句,然后继续进行下一轮循环 Python pass是空语句,是为了保持程序结构的完整性。 pass 不做任何事情,一般用做占位语句,如下实例 使用循环嵌套来实现99乘法法则 十进制转化 冒泡排序很经典的排序方式,从数组中的第0个元素开始,与后面一个元素进行比较,如果前面的元素大于后面的元素,就调换位置,循环到最后(即:a0与a1比较得到结果后,a1与a2比较...),最大的元素被换到数组最末尾,剔除掉最后一个元素,在余下的数组元素中进行上述操作,到最后,整个数组呈现从小到大的排序.在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 ---------------------喜欢就请留言、点击关注!
Python变量 程序是用来处理数据的,变量就是用来保存数据的,通过给数据定义一个名称来保证方便记忆和识别、使用这个数据。变量可以保存所有类型的数据。 Python变量的定义 在Python中,变量的定义可以不定义变量的类型,这与PHP一样。 同时,在使用变量前必须给变量赋值。(这与上述的观点一致,都没有数据,用啥呢?) 赋值的格式如下: 左边是变量名称,中间使用“=”号,右边为数据,基本可以记忆为“将右边的数据用左边的名称”替代。也可以多变量赋值,如:变量1=变量2=变量3=“数据”,如图: 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 变量赋值示例 一些Python已经定义的类型 Python有五个标准的数据类型: Numbers(数字) String(字符串) List(列表) Tuple(元组) Dictionary(字典) 其中Numbers支持int、float、long、complex类型 String为字符串,可以使用[头下标:尾下标]来获取子字符串,其中头下标可以从左到右,默认0开始,尾下标可以从右到左,默认-1开始,用来截取子字符串。如: 字符串示例 List为列表,用“[]”来标识,它可以包含多种类型,也可以像String的用法一样,使用[头下标:尾下标]来获取子列表,如: 列表示例 Tuple元组,用“()”来标识,更像是List的缩减版,一旦定义以后就不能编辑,只能读取,如: 元组示例 Dictionary字典,用“{}”来标识,类似于java的map,由索引“key”和值“value”组成,取值时也是由“key”定位取得“value”,如: 字典示例 关于数据类型的转换,可以通过转换函数进行转换,如:
1 直接交换两个数字位置 1x, y = 10, 202print(x, y)3x, y = y, x4print(x, y)5#1 (10, 20)6#2 (20, 10) 2 比较运算符的链接 1n = 102result = 1 < n < 203print(result)4# True5result = 1 > n <= 96print(result)7# False 3 在条件语句中使用三元运算符 1 [on_true]if[expression]else[on_false] 这样可以使你的代码紧凑和简明。 1x = 10if(y == 9)else20 同时,我们也可以在类对象中使用。 1x = (classAify == 1elseclassB)(param1, param2) 在上面的例子中,有两个类分别是类A和类B,其中一个类的构造函数将会被访问。下面的例子加入了评估最小数的条件。 1def small(a, b, c): 2returnaifa <= banda <= celse(bifb <= aandb <= celse c) 3 4print(small(1, 0, 1)) 5print(small(1, 2, 2)) 6print(small(2, 2, 3)) 7print(small(5, 4, 3)) 8 9#Output10#0 #1 #2 #3 我们甚至可以在一个列表生成器中使用三元运算符。 1[m**2ifm > 10elsem**4forminrange(50)]23#=> [0, 1, 16, 81, 256, 625, 1296, 2401, 4096, 6561, 10000, 121, 144, 169, 196, 225, 256, 289, 324, 361, 400, 441, 484, 529, 576, 625, 676, 729 , 784, 841, 900, 961, 1024, 1089, 1156, 1225, 1296, 1369, 1444, 1521, 1600, 1681, 1764, 1849, 1936, 2025, 2116, 2209, 2304, 2401] 4 多行字符串 使用反斜杠(backslashes)的基本方法最初来源于c语言,当然,我们熟悉的方法是使用三个引号(triple-quotes) 1multiStr ="select * from multi_row \2where row_id < 5"3print(multiStr)45#select * from multi_row where row_id < 5 这样做的问题就是没有适当的缩进,如果缩进的话将会使空格也包含在字符串中,所以最终的解决方案就是把字符串分割成多行,把每行字符串放在引号中,然后将它们放在中括号中,如下: 1multiStr= ("select * from multi_row "2"where row_id < 5 "3"order by age")4print(multiStr) 5# select * from multi_row where row_id < 5 order by age 5 在列表中存储变量 我们可以只用列表来初始化多个变量,拆开列表时,变量的数不应超过列表中元素的个数。 1testList = [1,2,3]2x, y, z = testList34print(x, y, z)56#-> 1 2 3 6 打印引入模块的文件路径 1import threading 2import socket34print(threading)5print(socket)67#1- <module 'threading' from '/usr/lib/python2.7/threading.py'>8#2- <module 'socket' from '/usr/lib/python2.7/socket.py'> 7 python的IDLE的交互式功能“_” 1>>> 2 + 1233>>> _435>>>print _63 _下划线输出上次打印的结果 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 8 字典/集合生成器 1testDict = {i: i * iforiinxrange(10)} 2testSet = {i * 2foriinxrange(10)}34print(testSet)5print(testDict)67#set([0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18])8#{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81} 9 调试脚本 我们可以使用pdb模块来为我们的脚本设置断点。 1import pdb2pdb.set_trace() 10 设置文件共享 Python允许你启动一个HTTP服务,你可以在服务的根目录中共享文件。 1# PYTHON 22python -m SimpleHTTPServer3# PYTHON 34python3 -m http.server 服务将启动默认的8000端口,你也可以在上面的命令中最后加上一个参数来自定义端口。 11 在Python中检查对象 简单的说就是使用dir()方法,用这个方法来查看这个对象的所有方法。 1test = [1, 3, 5, 7]2print( dir(test) )3['__add__','__class__','__contains__','__delattr__','__delitem__','__delslice__','__doc__','__eq__','__format__','__ge__','__getattribute__','__getitem__','__getslice__','__gt__','__hash__','__iadd__','__imul__','__init__','__iter__','__le__','__len__','__lt__','__mul__','__ne__','__new__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__','__reversed__','__rmul__','__setattr__','__setitem__','__setslice__','__sizeof__','__str__','__subclasshook__','append','count','extend','index','insert','pop','remove','reverse','sort'] 12 简化if条件语句 为了验证多个值,我们可以试试一下方法: 1使用2ifmin[1,3,5,7]:3而不是4ifm==1orm==3orm==5orm==7: 作为选择,我们可以在‘in’运算符后面使用‘{1,3,5,7}’代替‘[1,3,5,7]’因为 ‘set’ can access each element by O(1)。 13 在运行时检测Python版本 1import sys 2 3#Detect the Python version currently in use. 4ifnothasattr(sys,"hexversion")orsys.hexversion != 50660080: 5print("Sorry, you aren't running on Python 3.5\n") 6print("Please upgrade to 3.5.\n") 7sys.exit(1) 8 9#Print Python version in a readable format.10print("Current Python version: ", sys.version) 上面的代码中,你可以使用sys.version_info >= (3, 5)来代替sys.hexversion != 50660080。 当运行在Python2.7中时: 1Python 2.7.10 (default, Jul 14 2015, 19:46:27)2[GCC 4.8.2] on linux34Sorry, you aren't running on Python 3.556Please upgrade to 3.5. 当运行在Python3.5上时: 1Python 3.5.1 (default, Dec 2015, 13:05:11)2[GCC 4.8.2] on linux34Current Python version: 3.5.2 (default, Aug 22 2016, 21:11:05) 5[GCC 5.3.0] 14 结合多个字符串 1test = ['I','Like','Python','automation']2print''.join(test) 15 万能的逆转机制 #逆转列表testList = [1, 3, 5] testList.reverse()print(testList) #-> [5, 3, 1]#在一个循环中反向迭代forelementinreversed([1,3,5]):print(element) #1-> 5#2-> 3#3-> 1#字符串"Test Python"[::-1]#使用切片反向列表[1, 3, 5][::-1] 16 枚举器 1testlist = [10, 20, 30]2fori, valuein enumerate(testlist):3print(i,': ', value)45#1-> 0 : 106#2-> 1 : 207#3-> 2 : 30 17 使用枚举 1class Shapes: 2Circle, Square, Triangle, Quadrangle = range(4) 3 4print(Shapes.Circle) 5print(Shapes.Square) 6print(Shapes.Triangle) 7print(Shapes.Quadrangle) 8 9#1-> 010#2-> 111#3-> 212#4-> 3 18 从函数中返回多个值 1# function returning multiple values. 2def x(): 3return1, 2, 3, 4 4 5# Calling the above function. 6a, b, c, d = x() 7 8print(a, b, c, d) 910#-> 1 2 3 4 19 使用星号运算符解包函数参数 1def test(x, y, z): 2print(x, y, z) 3 4testDict = {'x': 1,'y': 2,'z': 3} 5testList = [10, 20, 30] 6 7test(*testDict) 8test(**testDict) 9test(*testList)1011#1-> x y z12#2-> 1 2 313#3-> 10 20 30 20 使用字典来存储表达式 1stdcalc = { 2'sum':lambdax, y: x + y, 3'subtract':lambdax, y: x - y 4} 5 6print(stdcalc['sum'](9,3)) 7print(stdcalc['subtract'](9,3)) 8 9#1-> 1210#2-> 6 21 在任意一行数字中计算阶乘 #PYTHON 2.X.result = (lambdak: reduce(int.__mul__, range(1,k+1),1))(3)print(result)#-> 6#PYTHON 3.X.import functools result = (lambdak: functools.reduce(int.__mul__, range(1,k+1),1))(3)print(result) #-> 6 22 在列表中找到出现次数最多的元素 1test = [1,2,3,4,2,2,3,1,4,4,4]2print(max(set(test), key=test.count))34#-> 4 23 重置递归次数限制 1import sys 2 3x=1001 4print(sys.getrecursionlimit()) 5 6sys.setrecursionlimit(x) 7print(sys.getrecursionlimit()) 8 9#1-> 100010#2-> 1001 24 检查对象的内存使用 1#IN PYTHON 2.7. 2import sys 3x=1 4print(sys.getsizeof(x)) 5 6#-> 24 7 8#IN PYTHON 3.5. 9import sys10x=111print(sys.getsizeof(x))1213#-> 28 25 使用 __slot__ 来减少内存开支 1import sys 2class FileSystem(object): 3 4def__init__(self, files, folders, devices): 5self.files = files 6self.folders = folders 7self.devices = devices 8 9print(sys.getsizeof( FileSystem ))1011class FileSystem1(object):1213__slots__= ['files','folders','devices']1415def__init__(self, files, folders, devices):16self.files = files17self.folders = folders18self.devices = devices1920print(sys.getsizeof( FileSystem1 ))2122#In Python 3.523#1-> 101624#2-> 888 显然,从结果中可以看到内存使用中有节省。但是你应该用__slots__当一个类的内存开销过大。只有在分析应用程序后才能做。否则,你会使代码难以改变,并没有真正的好处。 26 使用lambda处理打印 1import sys2lprint=lambda*args:sys.stdout.write("".join(map(str,args)))3lprint("python","tips",1000,1001)45#-> python tips 1000 1001 27 通过两个相关序列创建字典 1t1 = (1, 2, 3)2t2 = (10, 20, 30)34print(dict (zip(t1,t2)))56#-> {1: 10, 2: 20, 3: 30} 28 搜索多个前缀后缀字符串 1print("http://www.google.com".startswith(("http://","https://")))2print("http://www.google.co.uk".endswith((".com",".co.uk")))34#1-> True5#2-> True 29 不使用任何循环形成一个统一的列表 1import itertools2test = [[-1, -2], [30, 40], [25, 35]]3print(list(itertools.chain.from_iterable(test)))45#-> [-1, -2, 30, 40, 25, 35] 30 在Python中实现一个真正的切换实例声明 1def xswitch(x): 2return xswitch._system_dict.get(x, None) 3 4xswitch._system_dict = {'files': 10,'folders': 5,'devices': 2} 5 6print(xswitch('default')) 7print(xswitch('devices')) 8 9#1-> None10#2-> 2
爬虫工程师的的薪资为20K起,当然,因为大数据,薪资也将一路上扬。那么,Python需要学到什么程度呢?今天我们来看看3位前辈的回答。 1、前段时间快要毕业,而我又不想找自己的老本行Java开发了,所以面了很多Python爬虫岗位。 因为我在南京上学,所以我一开始只是在南京投了简历,我一共面试了十几家企业,其中只有一家没有给我发offer,其他企业都愿意给到10K的薪资,不要拿南京的薪资水平和北上深的薪资水平比较,结合面试常问的问题类型说一说我的心得体会。 第一点:Python 因为面试的是Python爬虫岗位,面试官大多数会考察面试者的基础的Python知识,包括但不限于: Python2.x与Python3.x的区别 Python的装饰器 Python的异步 Python的一些常用内置库,比如多线程之类的 第二点:数据结构与算法 数据结构与算法是对面试者尤其是校招生面试的一个很重要的点,当然小公司不会太在意这些,从目前的招聘情况来看对面试者的数据结构与算法的重视程度与企业的好坏成正比,那些从不问你数据结构的你就要当心他们是否把你当码农用的,当然以上情况不绝对,最终解释权归面试官所有。 第三点:Python爬虫 最重要也是最关键的一点当然是你的Python爬虫相关的知识与经验储备,这通常也是面试官考察的重点,包括但不限于: 你用过多线程和异步吗?除此之外你还用过什么方法来提高爬虫效率? 有没有做过增量式抓取? 对Python爬虫框架是否有了解? 第四点:爬虫相关的项目经验 爬虫重在实践,除了理论知识之外,面试官也会十分注重爬虫相关的项目: 你做过哪些爬虫项目?如果有Github最好 你认为你做的最好的爬虫项目是哪个?其中解决了什么难题?有什么特别之处? 以上是我在面试过程中,会碰到的一些技术相关的问题的总结,当然面试中不光是技术这一点,但是对于做技术的,过了技术面基本上就是薪资问题了。 也许有人问我现在在哪家公司做爬虫开发?很抱歉,最终我放弃了南京的所有机会到了上海做我更喜欢的岗位:数据工程师。 2、给你一点我的面经吧。 初级的: 网络基础:cookie,session,https,headers常用的字段,代理使用等等 python基础:这个网上搜到的面经都得会,加上异步,多进程,多线程等等 爬虫:xpath,requests如何处理https,常见的反爬措施,举例说一个最难的爬虫过程,scrapy使用中的细节,例如代理,cookie,传参等等。 数据库:数据库操作,并表之类的。 中级: 网络:几层网络层的细节,比如说说udp/tcp/smtp区别,说说10.x.x.x/127.x.x.x/192.x.x.x的区别,说说DNS,谈谈路由交换机的区别 python:多重继承,多态,单例用装饰器的实现,数组/生成器/列表解析效率等等稍深入的细节 爬虫:分布式爬虫的实现,给你一个任务你马上给出一个合理的架构,验证码的处理,增量数据爬取,写爬虫时有没写些辅助工具。 数据库:sql nosql的细节,性能上的。 加分项:数据挖掘,机器学习,自然语言处理,能写网站,熟练操作linux,github小星星 3、首先说说Python吧 爬虫给人的感觉就是对于Python编程的知识要求并不高,确实,搞懂基本数据结构、语句,会写写函数好像就OK了。 自己业余玩玩爬点数据还OK,但是你是要找工作成功爬虫工程师的,扎实的编程基础可不是会写函数就够了的。Python的高级特性、面向对象编程、多线程、装饰器等等你至少需要了解一下吧。 现在很多爬虫工程师的面试,编程的基本功要求还是很高的。编程的功底,以及对语言的理解,从某种程度上可以看出你的学习能力、发展潜力。 爬虫技术 HTTP必须要有很深刻的理解,这是你纵横网络的立身之本; BeautifulSoup、xpath这些都是基础操作了,一定要做到非常熟练; Scrapy框架要会用,要能信手捏来写个分布式爬虫; Webdriver、Selenium、PhantomJS至少也要会使用吧; 反爬虫的技巧,重中之重,能不能搞回来数据,能高多少数据回来,很大程度依赖于此。抓包、cookie分析、代理池搭建、字体加密、验证码处理等等,也都是常规操作了; 当然数据库也少不了啊。一般企业要求至少会一种SQL和一种noSQL。 了解布隆过滤器,会增量爬取。 加分项: 掌握Python web相关的一些东西,能够进行后端开发; 掌握数据分析或者数据挖掘的技能,能够搞个算法模型,做个分析和预测。 今天就聊到这里啦!
Python引入了一个机制:引用计数。 python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,Python内部记录了对象有多少个引用,即引用计数,当对象被创建时就创建了一个引用计数,当对象不再需要时,这个对象的引用计数为0时,它被垃圾回收。 总结一下对象会在一下情况下引用计数加1: 1.对象被创建:x=4 2.另外的别人被创建:y=x 3.被作为参数传递给函数:foo(x) 4.作为容器对象的一个元素:a=[1,x,'33'] 引用计数减少情况 1.一个本地引用离开了它的作用域。比如上面的foo(x)函数结束时,x指向的对象引用减1。 2.对象的别名被显式的销毁:del x ;或者del y 3.对象的一个别名被赋值给其他对象:x=789 4.对象从一个窗口对象中移除:myList.remove(x) 5.窗口对象本身被销毁:del myList,或者窗口对象本身离开了作用域。 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习!免费分享视频资料 垃圾回收 1、当内存中有不再使用的部分时,垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象,然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除,还有一种情况也会被垃圾收集器清掉:当两个对象相互引用时,他们本身其他的引用已经为0了。 2、垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。 在Python中,许多时候申请的内存都是小块的内存,这些小块内存在申请后,很快又会被释放,由于这些内存的申请并不是为了创建对象,所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作,频繁地在用户态和核心态之间进行切换,这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。 内存池机制 Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。 Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的 malloc。另外Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
Python最大的优点之一就是语法简洁,好的代码就像伪代码一样,干净、整洁、一目了然。要写出 Pythonic(优雅的、地道的、整洁的)代码,需要多看多学大牛们写的代码,github 上有很多非常优秀的源代码值得阅读,比如:requests、flask、tornado,下面列举一些常见的Pythonic写法。 程序必须先让人读懂,然后才能让计算机执行。 “Programs must be written for people to read, and only incidentally for machines to execute.” 1、交换赋值 2、Unpacking 3、使用操作符in 4、字符串操作 5、字典键值列表 6、字典键值判断 7、字典 get 和 setdefault 方法 8、判断真伪 9、遍历列表以及索引 10、列表推导 11、列表推导-嵌套 12、循环嵌套 13、尽量使用生成器代替列表 小编推荐一个学Python的学习裙【 二二七,四三五,四五零 】,无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!裙内有开发工具,很多干货和技术资料分享!希望新手少走弯路 14、中间结果尽量使用imap/ifilter代替map/filter 15、使用any/all函数 16、属性(property) 17、使用 with 处理文件打开 18、使用 with 忽视异常(仅限Python 3) 19、使用 with 处理加锁 涨姿势了吗?
用python也差不多一年多了,python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。 爬虫在开发过程中也有很多复用的过程,这里总结一下,以后也能省些事情。 1、基本抓取网页 get方法 post方法 2、使用代理IP 开发爬虫过程中经常会遇到IP被封掉的情况,这时就需要用到代理IP; 在urllib2包中有ProxyHandler类,通过此类可以设置代理访问网页,如下代码片段: 3、Cookies处理 cookies是某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据(通常经过加密),python提供了cookielib模块用于处理cookies,cookielib模块的主要作用是提供可存储cookie的对象,以便于与urllib2模块配合使用来访问Internet资源. 代码片段: 关键在于CookieJar(),它用于管理HTTP cookie值、存储HTTP请求生成的cookie、向传出的HTTP请求添加cookie的对象。整个cookie都存储在内存中,对CookieJar实例进行垃圾回收后cookie也将丢失,所有过程都不需要单独去操作。在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450可以来了解一起进步一起学习! 手动添加cookie 4、伪装成浏览器 某些网站反感爬虫的到访,于是对爬虫一律拒绝请求。所以用urllib2直接访问网站经常会出现HTTP Error 403: Forbidden的情况 对有些 header 要特别留意,Server 端会针对这些 header 做检查 1.User-Agent 有些 Server 或 Proxy 会检查该值,用来判断是否是浏览器发起的 Request 2.Content-Type 在使用 REST 接口时,Server 会检查该值,用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。 这时可以通过修改http包中的header来实现,代码片段如下: 5、页面解析 对于页面解析最强大的当然是正则表达式,这个对于不同网站不同的使用者都不一样,就不用过多的说明,附两个比较好的网址: egex/ 其次就是解析库了,常用的有两个lxml和BeautifulSoup, 对于这两个库,我的评价是,都是HTML/XML的处理库,Beautifulsoup纯python实现,效率低,但是功能实用,比如能用通过结果搜索获得某个HTML节点的源码;lxmlC语言编码,高效,支持Xpath 6、验证码的处理 对于一些简单的验证码,可以进行简单的识别。本人也只进行过一些简单的验证码识别。但是有些反人类的验证码,比如12306,可以通过打码平台进行人工打码,当然这是要付费的。 7、gzip压缩 有没有遇到过某些网页,不论怎么转码都是一团乱码。哈哈,那说明你还不知道许多web服务具有发送压缩数据的能力,这可以将网络线路上传输的大量数据消减 60% 以上。这尤其适用于 XML web 服务,因为 XML 数据 的压缩率可以很高。 但是一般服务器不会为你发送压缩数据,除非你告诉服务器你可以处理压缩数据。 于是需要这样修改代码: 这是关键:创建Request对象,添加一个 Accept-encoding 头信息告诉服务器你能接受 gzip 压缩数据 然后就是解压缩数据: 8、多线程并发抓取 单线程太慢的话,就需要多线程了,这里给个简单的线程池模板 这个程序只是简单地打印了1-10,但是可以看出是并发的。 虽然说python的多线程很鸡肋,但是对于爬虫这种网络频繁型,还是能一定程度提高效率的。 今天的分享就到这里啦,喜欢这篇文章的话,记得转发+评论哦!
今天小编给大家分享的是Python正则表达式的简单应用和示例演示,将前面学习的Python正则表达式做一个概括。 下面的栗子是用于提取高考日期,一般来说,我们填写日期都会写2018年6月7日,但是也有很多人会写成2018/6/7、2018-6-7、2018-06-07等,还有的人可能会写为2018-06或者2018年6月。总之对日期的写法五花八门,那么我们现在需要写一个正则表达式来统一匹配这么多的情况,应该如何来处理呢?具体的教程如下所示。 1、首先我们先写个简单的正则表达式,然后一步步经过测试,慢慢达到匹配的效果。 这个正则表达式比较复杂,一下子可能看不懂,小编带大家一层一层的进行理解。 2、我们从左到右对正则表达式进行分析,首先“.*”代表的是任意字符出现任意多次,对应原始字符中的“XXX”;“高考时间是”没有什么特别的,就是对应原始字符串中的“高考时间是”。 3、接下来是“d{4}”代表的是连续出现4个数字,对应原始字符串中的年份“2018”;“[年/-]”表示取“年”、“/”、“-”中的任意一个字符,对应原始字符串中年份“2018”之后所连接的下一个字符。 4、继续往后是“d{1,2}”代表的是连续出现1个到2个数字,对应原始字符串中的月份“6”或者“06”;“[月/-]”表示取“月”、“/”、“-”中的任意一个字符,对应原始字符串中月份“6”或者“06”之后所连接的下一个字符,同年份的理解如出一辙。 5、接下来就复杂一些了,其中“d{1,2}”的理解同月份的理解一致,关键是关于“日”的提取主要需要注意有的字符串有日期,有的字符串并没有日期,所以需要特殊字符“|”来表示“或”的关系,并且用特殊字符“$”来表示结束。 6、理解了上述关系之后,接下来依次验证六个原始字符串,看看是否能匹配成功。下图是原始字符串string2的匹配情况。 发现可以匹配得上。 7、下图是原始字符串string3的匹配情况。 发现可以匹配得上。 8、下图是原始字符串string4的匹配情况。 发现可以匹配得上。 9、下图是原始字符串string5的匹配情况。 在学习中有迷茫不知如何学习的朋友小编推荐一个学Python的学习q u n 227 -435- 450无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!内有开发工具,很多干货和技术资料分享! 发现这种模式并不能匹配上,这是什么原因呢? 10、原因是月份“d{1,2}”后面限定要跟“[月/-]”,而原始字符串string5的时间为“2018-06”,其后面没有任何的字符就结束了,也匹配模式搭配不上,因此在这里需要改进一下。 需要利用特殊字符“|”和特殊字符“$”,做一个“或”的选择,如上图所示,之后就可以匹配成功了。 当然也可以直接把“[月/-]”一起加入到第二个括号里,如下图所示,这种方式更为简便。 11、下图是原始字符串string6的匹配情况。 可以看到此时可以成功匹配。 经过测试可以发现,此时改进后的字符串对6种不同日期的字符串都可以成功匹配。小伙伴们,有没有感受到正则表达式的魔力呢?
以下是制作上面炫酷动画所需的全部代码: 我们需要三组刚体(当您在Blender的对象上打开一个刚体的属性时,Blender将模拟与其它刚体的碰撞): 1.平面 第2行代码创建了一个简单的平面,立方体将放置在该平面上。为了防止它因重力而坠落,我们将其设为“受体”[第4行代码]。 2. 圆环 [第11-12行]将第一个圆环的"Enabled"属性设置为false,防止由于重力而坠落。这样它就固定在那牵住整个链条。 3. 立方体 因为z循环[第13行]嵌套在x循环[第5行]中,我们将得到一个18X10的立方体组成的墙。 好了!当您点击时间线上的“播放”时,链条就会掉下来,撞上立方体并让它们飞起来! 现在我们让最后一个圆环变大一点,让它看起来更像一个实际的破坏球,而不是用一根链子打破墙壁。为了有更酷的碰撞效果,将第6-8行代码更改为: 这个python学习(q-u-n): 227-435-450 期待大家一起进群交流讨论,讲实话还是一个非常适合学习的地方的。各种入门资料啊,进阶资料啊,框架资料啊 等等 将第13-16行代码替换为: 并在代码的最开始处添加以下行,这样才能使用sin和cos三角函数: 享受破坏的过程吧!
大家好,本篇文章我们来看一下强大的Python爬虫框架Scrapy。Scrapy是一个使用简单,功能强大的异步爬虫框架,我们先来看看他的安装。 Scrapy的安装 Scrapy的安装是很麻烦的,对于一些想使用Scrapy的人来说,它的安装常常就让很多人死在半路。在此我将我的安装过程和网络上整理的安装方法,分享给大家,希望大家能够安装顺利。如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 Windows安装 开始之前,我们要确定自己安装了Python,本篇文章我们以Python3.5为例。Scrapy有很多依赖的包,我们来一一安装。 首先,使用pip -v,查看pip是否安装正常,如果正常,那么我们进行下一步; pip install wheel这个包我们之前的文章介绍过,安装好他我们就可以安装一些wheel件; lxml安装,之前的文章说过他的安装,那么我们这里在重新整理一下。whl文件地址:here。找到自己对应版本的文件,下载好后,找到文件位置,右键点击文件属性,点击安全标签,复制他的所在路径。打开管理员工具(cmd),pip install <粘贴whl路径>; PyOpenssl 的whl文件地址:here。点击下载,whl文件安装方式同上; Twisted框架这个框架是一个异步网络库,是Scrapy的核心。whl文件地址:here; Pywin32这是一个Pywin32兼容的库,下载地址:here,选好版本进行下载; 如果上面的库全都安装好了,那么我们就可以安装我们的Scrapy了,pip install scrapy 是不是很麻烦呢,如果大家不喜欢折腾,那么在Windows下也可以很方便的安装。那就要使用我们之前提到的Anaconda了。具体安装大家自己找找,或者在之前的文章中找。那么他的安装Scrapy只需要一行: conda install scrapy Linux安装 Linux系统安装起来就要简单一点: sudo apt-get install build-essential python3-dev libssl-dev libffi-dev libxml2 libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev Mac OS安装 我们需要先安装一些C++的依赖库,xcode-select --install 需要安装命令行开发工具,我们点击安装。安装完成,那么依赖库也就安装完成了。 然后我们直接使用pip安装pip install scrapy 以上,我们的Scrapy库的安装基本上就解决了。 Scrapy的基本使用 Scrapy的中文文档地址:here Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 他的基本项目流程为: 创建一个Scrapy项目 定义提取的Item 编写爬取网站的spider并提取Item 编写Item Pipeline来存储提取到的Item(即数据) 而一般我们的爬虫流程为: 抓取索引页:请求索引页的URL并得到源代码,进行下一步分析; 获取内容和下一页链接:分析源代码,提取索引页数据,并且获取下一页链接,进行下一步抓取; 翻页爬取:请求下一页信息,分析内容并请求在下一页链接; 保存爬取结果:将爬取结果保存为特定格式和文本,或者保存数据库。 我们一步一步来看看如何使用。 创建项目 在开始爬取之前,您必须创建一个新的Scrapy项目。 进入您打算存储代码的目录中,运行下列命令(以知乎日报为例): scrapy startproject zhihurb 该命令将会创建包含下列内容的 zhihu 目录: zhihurb/ scrapy.cfg zhihurb/ __init__.py items.py pipelines.py settings.py spiders/ __init__.py ... 这些文件分别是: scrapy.cfg: 项目的配置文件zhihurb/: 该项目的python模块。之后您将在此加入代码。zhihurb/items.py: 项目中的item文件.zhihurb/pipelines.py: 项目中的pipelines文件.zhihurb/settings.py: 项目的设置文件.zhihurb/spiders/: 放置spider代码的目录. 定义Item 这一步是定义我们需要获取到的数据信息,比如我们需要获得网站里的一些url,网站文章的内容,文章的作者等。这一步定义的地方就在我们的items.py文件。 import scrapy class ZhihuItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field() article = scrapy.Field() 编写Spider 这一步就是写我们最熟悉的爬虫了,而我们的Scrapy框架可以让我们不需要去考虑实现的方法,只需要写出爬取的逻辑就可以了。 首先我们需要在 spiders/ 文件夹下创建我们的爬虫文件,比如就叫spider.py。写爬虫前,我们需要先定义一些内容。我们以知乎日报为例:https://daily.zhihu.com/ from scrapy import Spider class ZhihuSpider(Spider): name = "zhihu" allowed_domains = ["zhihu.com"] start_urls = ['https://daily.zhihu.com/'] 这里我们定义了什么呢?首先我们导入了Scrapy的Spider组件。然后创建一个爬虫类,在类里我们定义了我们的爬虫名称:zhihu(注意:爬虫名称独一无二的,是不可以和别的爬虫重复的)。还定义了一个网址范围,和一个起始 url 列表,说明起始 url 可以是多个。 然后我们定义一个解析函数: def parse(self, response): print(response.text) 我们直接打印一下,看看这个解析函数是什么。 运行爬虫 scrapy crawl zhihu 由于Scrapy是不支持在IDE中执行,所以我们必须在命令行里执行命令,我们要确定是不是cd到爬虫目录下。然后执行,这里的命令顾名思义,crawl是蜘蛛的意思,zhihu就是我们定义的爬虫名称了。 查看输出,我们先看到的是一些爬虫类的输出,可以看到输出的log中包含定义在 start_urls 的初始URL,并且与spider中是一一对应的。我们接着可以看到打印出了网页源代码。可是我们似乎并没有做什么,就得到了网页的源码,这是Scrapy比较方便的一点。 提取数据 接着就可以使用解析工具解析源码,拿到数据了。 由于Scrapy内置了CSS和xpath选择器,而我们虽然可以使用Beautifulsoup,但是BeautifulSoup的缺点就是慢,这不符合我们Scrapy的风格,所有我还是建议大家使用CSS或者Xpath。 由于之前我并没有写过关于Xpath或者CSS选择器的用法,那么首先这个并不难,而且熟悉浏览器的用法,可以很简单的掌握他们。 我们以提取知乎日报里的文章url为例: from scrapy import Request def parse(self, response): urls = response.xpath('//div[@class="box"]/a/@href').extract() for url in urls: yield Request(url, callback=self.parse_url) 这里我们使用xpath解析出所有的url(extract()是获得所有URL集合,extract_first()是获得第一个)。然后将url利用yield语法糖,回调函数给下一个解析url的函数。 使用item 后面详细的组件使用留在下一章讲解,这里假如我们解析出了文章内容和标题,我们要将提取的数据保存到item容器。 Item对象相当于是自定义的python字典。 您可以使用标准的字典语法来获取到其每个字段的值。(字段即是我们之前用Field赋值的属性)。 假如我们下一个解析函数解析出了数据 def parse_url(self, response): # name = xxxx # article = xxxx # 保存 item = DmozItem() item['name'] = name item['article'] = article # 返回item yield item 保存爬取到的数据 这里我们需要在管道文件pipelines.py里去操作数据,比如我们要将这些数据的文章标题只保留 5 个字,然后保存在文本里。或者我们要将数据保存到数据库里,这些都是在管道文件里面操作。我们后面在详细讲解。 那么最简单的存储方法是使用命令行命令: scrapy crawl zhihu -o items.json 这条命令就会完成我们的数据保存在根目录的json文件里,我们还可以将他格式保存为msv,pickle等。改变命令后面的格式就可以了。
Python 语言应该如何入门,记得我几年前也碰到过这样的问题,当时网上随便搜了一下饥不择食的找了一些书开始啃起来,结果发现很疑惑,感觉吃力,走了很多弯路。若不得法还会降低初学者的兴趣,现在我就说说自己对python 入门的理解. 学Python和学其他的语言其实是相同的,我给新同事讲课的时候就说学编程和练武功其实是很相似,入门大致这样几步: 找本靠谱的书, 找个靠谱的师傅, 找一个地方开始练习。 学语言也是的:选一本通俗易懂的书,找一个好的视频资料,然后自己装一个IDE工具开始边学变写。下面我具体来讲讲: 1.找一本靠谱的书,难度一定要是入门级别,千万不能太复杂,不要一下子陷进去,会打乱节奏,学东西要循序渐进,不能一口吃个胖子.打个比方,学过java的同学都听过大名鼎鼎的thinking in java,这边书很厚很全,若一上来就学,肯定会吃力,时间长了就会失去兴趣,因此对初学者来说,一定要找一个通熟易懂的,简单的书。入门的书非常关键。 入门的书很多,但是我个人强烈推荐"A Byte of Python",这本书我读了2遍,作者写的思路非常清晰,对每一个知识点讲解的很到位,不多不少,刚刚好,对初学者来说,力道刚刚好。而且是全英文,对提高自己的英语水平,很有帮助. 2.找一个好的视频资源,当然若你周围有Python高手就更好了,可以多交流多请教。视频资源我推荐imooc,当然有人说还有jikexueyuan,网易公开课,这几家我都看过一些,各有千秋,我建议初学者还是选择imooc,他家的Python讲解的很仔细,而且音频的质量比较高,最关键是的可以在web上直接编程练习,都不用自己安装编译器,非常方便。居家旅行必备啊~~ 3.多编写程序,这似乎是废话,但是确实是一句实话。学编程一定要亲身去编写,没有什么捷径.一开始哪怕你把书里面的例子一字不落敲一遍,也好过你只是去看书,而不动手。 而且学Python最好是坚持编,每天抽小半个小时,学一些知识点,不断的坚持.大概快的话几个星期基本就能入门了。 编推荐一个学python的学习qun 227 435 450,无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!裙内有开发工具,很多干货和技术资料分享! 以上就是我对Python入门的感悟,希望对初学者能有一点帮助,能帮到一些人少走一点弯路.也就不枉我大半夜在这里码字了~~
1.直接交换2个数字的位置 Python 提供了一种直观的方式在一行代码中赋值和交换(变量值)。如下所示: 在上面代码中,赋值的右侧形成了一个新元组,而左侧则立刻将该(未被引用的)元组解包到名称<a>和<b>。 待赋值完成后,新元组就变成了未被引用状态,并且被标为可被垃圾回收,最终也就发生了数字交换。 2.链接比较操作符 比较运算符的聚合是另一种有时用起来很顺手的技巧。 3.使用三元操作符进行条件赋值 三元操作符是 if-else 语句(也就是条件操作符)的快捷操作 下面举两个例子例子,展示一下可以用这种技巧让你的代码更紧凑更简洁。 下面的语句意思是“如果 y 为 9,就向 x 赋值 10,否则向 x 赋值 20”。如果需要,我们可以扩展这个操作符链接: 同样,我们对类对象也可以这样操作: 在上面这个例子中,classA 与 classB 是两个类,其中一个类构造函数会被调用。 4.使用多行字符串 这个方法就是使用源自 C 语言的反斜杠: 另一个技巧就是用三引号: 上述方法的一个常见问题就是缺少合适的缩进,如果我们想缩进,就会在字符串中插入空格。 所以最终的解决方案就是将字符串分成多行,并将整个字符串包含在括号中: 5.将一个列表的元素保存到新变量中 我们可以用一个列表来初始化多个变量,在解析列表时,变量的数量不应超过列表中的元素数量,否则会报错。 6.打印出导入的模块的文件路径 如果你想知道代码中导入的模块的绝对路径,用下面这条技巧就行了: 7.使用交互式“_”操作符 其实这是个相当有用的功能,只是我们很多人并没有注意到。 在 Python 控制台中,每当我们测试一个表达式或调用一个函数时,结果都会分配一个临时名称,_(一条下划线)。 这里的“_”是上一个执行的表达式的结果。推荐下小编的Python学习q u n 227-435-450,不管你是小白还是大牛,小编我都欢迎,不定期分享干货,包括小编自己整理的一份2018最新的Python资料和0基础入门教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴。在不忙的时间我会给大家解惑。 8.字典/集合推导 就像我们使用列表表达式一样,我们也可以使用字典/集合推导。非常简单易用,也很有效,示例如下: 注意:在这两个语句中,<:>只有一处差异。另外,如果想用 Python3 运行以上代码,要把 <xrange> 替换为 <range>。 9.调试脚本 我们可以借助 <pdb> 模块在 Python 脚本中设置断点,如下所示: 我们可以在脚本的任意位置指定<pdb.set_trace()> ,然后在那里设置一个断点,非常方便。 10.设置文件分享 Python 能让我们运行 HTTP 服务器,可以用于分享服务器根目录中的文件。启动服务器的命令如下: 上述命令会在默认端口 8000 启动一个服务器,你也可以使用自定义端口,将端口作为最后元素传入上述命令中即可。 11.在Python中检查对象 我们可以通过调用 dir() 方法在 Python 中检查对象,下面是一个简单的例子: 12.简化if语句 我们可以通过如下方式来验证多个值: if m in [1,3,5,7]: 而不用这样: if m==1 or m==3 or m==5 or m==7: 对于in操作符,我们也可以用‘{1,3,5,7}’而不是‘[1,3,5,7]’,因为‘set’可以通过O(1)获取每个元素。 13.在运行时检测Python的版本 有时如果当前运行的 Python 低于支持版本时,我们可能不想执行程序。那么就可以用下面的代码脚本检测 Python 的版本。还能以可读格式打印出当前所用的 Python 版本。 另外,你可以将上面代码中的 sys.hexversion!= 50660080 替换为 sys.version_info >= (3, 5)。 在 Python 2.7 中运行输出为: 在Python 3.5中运行输出为: 14.组合多个字符串 如果你想拼接列表中的所有 token,那么看看下面的例子就明白了: >>> test = ['I', 'Like', 'Python', 'automation'] 现在我们从上面列表的元素中创建一个字符串: >>> print ''.join(test) 15.翻转字符串/列表的4种方式 我们会得到结果“nohtyP tseT”。 上面的命令会得到输出结果 [5, 3, 1]。 16.使用枚举 使用枚举可以很容易地在循环中找到索引: 17.在 Python 中使用枚举量 我们可以用如下方法来创建枚举定义: 18.从函数中返回多个值 支持这种功能的编程语言并不多,然而,Python 中的函数可以返回多个值。 可以参考下面的例子看看是怎么做到的: 19.使用*运算符解压缩函数参数 *运算符提供了一种很艺术的方式来解压缩参数列表,参看如下示例: 20.使用字典来存储表达式 21.一行代码计算任何数字的阶乘 22.找到一个列表中的出现最频繁的值 23.重置递归限制 Python 将递归限制到 1000,我们可以重置这个值: 提示:在有必要时才使用该技巧。 24.检查一个对象的内存使用 在 Python 2.7 中,一个 32-bit 的整数值会占用 24 字节,而在 Python 3.5 中会占用 28 字节。我们可以调用<getsizeof> 方法来验证内存使用。 在 Python 2.7 中: 在 Python 3.5 中: 25.使用_slots_减少内存消耗 不知道你是否注意过你的 Python 程序会占用很多资源,特别是内存?这里分享给你一个技巧,使用 <__slots__> 类变量来减少程序的内存消耗。 很明显,从解雇中可以看到节省了一些内存。但是应当在一个类的内存占用大得没有必要时再使用这种方法。对应用进行性能分析后再使用它,不然除了会让代码难以改动外没有什么好处。 26.使用拉姆达来模仿输出方法 27.从两个相关序列中创建一个字典 28.用一行代码搜索字符串的前后缀 29.不使用任何循环,构造一个列表 如果输入列表中有嵌入的列表或元组作为元素,那么就使用下面这种方法,不过也有个局限,它使用了 for 循环: 30.在Python中实现一个真正的switch-case语句 下面是使用字典模仿一个 switch-case 构造的代码示例: 结语 希望上面列出的这些 Python 技巧和建议能帮你快速和高效地完成 Python 开发,可以在项目中应用它们。欢迎留言评论!
关于Python有一句名言:不要重复造轮子。 但是问题有三个: 1、你不知道已经有哪些轮子已经造好了,哪个适合你用。有名有姓的的著名轮子就400多个,更别说没名没姓自己在制造中的轮子。 2、确实没重复造轮子,但是在重复制造汽车。包括好多大神写的好几百行代码,为的是解决一个Excel本身就有的成熟功能。 3、很多人是用来抓图,数据,抓点图片、视频、天气预报自娱自乐一下,然后呢?抓到大数据以后做什么用呢?比如某某啤酒卖的快,然后呢?比如某某电影票房多,然后呢? 在学习python中有任何困难不懂的可以加入我的python交流学习q u n:227-435-450,多多交流问题,互帮互助,里有不错的学习教程和开发工具。学习python有任何问题(学习方法,学习效率,如何就业),可以随时来咨询我。 我认为用Python应该能分析出来,这个现实的世界属于政治家,商业精英,艺术家,农民,而绝对不会属于Python程序员,纵使代码再精彩也没什么用。 以下是经过Python3.6.4调试通过的代码,与大家分享: 抓取知乎图片 听两个聊天机器人互相聊天(图灵、青云、小i) AI分析唐诗的作者是李白还是杜 彩票随机生成35选7 自动写检讨书 屏幕录相机 制作Gif动图 1、抓取知乎图片,只用30行代码: import re from selenium import webdriver import time import urllib.request driver = webdriver.Chrome() driver.maximize_window() driver.get("https://www.zhihu.com/question/29134042") i = 0 while i < 10: driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") time.sleep(2) try: driver.find_element_by_css_selector('button.QuestionMainAction').click() print("page" + str(i)) time.sleep(1) except: break result_raw = driver.page_source content_list = re.findall("img src="(.+?)" ", str(result_raw)) n = 0 while n < len(content_list): i = time.time() local = (r"%s.jpg" % (i)) urllib.request.urlretrieve(content_list[n], local) print("编号:" + str(i)) n = n + 1 2、没事闲的时候,听两个聊天机器人互相聊天: from time import sleep import requests s = input("请主人输入话题:") while True: resp = requests.post("http://www.tuling123.com/openapi/api",data={"key":"4fede3c4384846b9a7d0456a5e1e2943", "info": s, }) resp = resp.json() sleep(1) print('小鱼:', resp['text']) s = resp['text'] resp = requests.get("http://api.qingyunke.com/api.php", {'key': 'free', 'appid': 0, 'msg': s}) resp.encoding = 'utf8' resp = resp.json() sleep(1) print('菲菲:', resp['content']) 网上还有一个据说智商比较高的小i机器人,用爬虫的功能来实现一下: import urllib.request import re while True: x = input("主人:") x = urllib.parse.quote(x) link = urllib.request.urlopen( "http://nlp.xiaoi.com/robot/webrobot?&callback=__webrobot_processMsg&data=%7B%22sessionId%22%3A%22ff725c236e5245a3ac825b2dd88a7501%22%2C%22robotId%22%3A%22webbot%22%2C%22userId%22%3A%227cd29df3450745fbbdcf1a462e6c58e6%22%2C%22body%22%3A%7B%22content%22%3A%22" + x + "%22%7D%2C%22type%22%3A%22txt%22%7D") html_doc = link.read().decode() reply_list = re.findall(r'"content":"(.+?)\r\n"', html_doc) print("小i:" + reply_list[-1]) 3、分析唐诗的作者是李白还是杜甫: import jieba from nltk.classify import NaiveBayesClassifier # 需要提前把李白的诗收集一下,放在libai.txt文本中。 text1 = open(r"libai.txt", "rb").read() list1 = jieba.cut(text1) result1 = " ".join(list1) # 需要提前把杜甫的诗收集一下,放在dufu.txt文本中。 text2 = open(r"dufu.txt", "rb").read() list2 = jieba.cut(text2) result2 = " ".join(list2) # 数据准备 libai = result1 dufu = result2 # 特征提取 def word_feats(words): return dict([(word, True) for word in words]) libai_features = [(word_feats(lb), 'lb') for lb in libai] dufu_features = [(word_feats(df), 'df') for df in dufu] train_set = libai_features + dufu_features # 训练决策 classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set) # 分析测试 sentence = input("请输入一句你喜欢的诗:") print(" ") seg_list = jieba.cut(sentence) result1 = " ".join(seg_list) words = result1.split(" ") # 统计结果 lb = 0 df = 0 for word in words: classResult = classifier.classify(word_feats(word)) if classResult == 'lb': lb = lb + 1 if classResult == 'df': df = df + 1 # 呈现比例 x = float(str(float(lb) / len(words))) y = float(str(float(df) / len(words))) print('李白的可能性:%.2f%%' % (x * 100)) print('杜甫的可能性:%.2f%%' % (y * 100)) 4、彩票随机生成35选7: import random temp = [i + 1 for i in range(35)] random.shuffle(temp) i = 0 list = [] while i < 7: list.append(temp[i]) i = i + 1 list.sort() print('[0;31;;1m') print(*list[0:6], end="") print('[0;34;;1m', end=" ") print(list[-1]) 5、自动写检讨书: import random import xlrd ExcelFile = xlrd.open_workbook(r'test.xlsx') sheet = ExcelFile.sheet_by_name('Sheet1') i = [] x = input("请输入具体事件:") y = int(input("老师要求的字数:")) while len(str(i)) < y * 1.2: s = random.randint(1, 60) rows = sheet.row_values(s) i.append(*rows) print(" "*8+"检讨书"+" "+"老师:") print("我不应该" + str(x)+",", *i) print("再次请老师原谅!") 以下是样稿: 请输入具体事件:抽烟 老师要求的字数:200 检讨书 老师: 我不应该抽烟, 学校一开学就三令五申,一再强调校规校纪,提醒学生不要违反校规,可我却没有把学校和老师的话放在心上,没有重视老师说的话,没有重视学校颁布的重要事项,当成了耳旁风,这些都是不应该的。 同时也真诚地希望老师能继续关心和支持我,并却对我的问题酌情处理。 无论在学习还是在别的方面我都会用校规来严格要求自己,我会把握这次机会。 但事实证明,仅仅是热情投入、刻苦努力、钻研学业是不够的,还要有清醒的政治头脑、大局意识和纪律观念,否则就会在学习上迷失方向,使国家和学校受损失。 再次请老师原谅! 6、屏幕录相机,抓屏软件: from time import sleep from PIL import ImageGrab m = int(input("请输入想抓屏几分钟:")) m = m * 60 n = 1 while n < m: sleep(0.02) im = ImageGrab.grab() local = (r"%s.jpg" % (n)) im.save(local, 'jpeg') n = n + 1 7、制作Gif动图: from PIL import Image im = Image.open("1.jpg") images = [] images.append(Image.open('2.jpg')) images.append(Image.open('3.jpg')) im.save('gif.gif', save_all=True, append_images=images, loop=1, duration=1, comment=b"aaabb")
很多人都在问Python学习步骤应该如何安排?多长时间可以达到精通呢? Python学习步骤应该怎样安排: 首先,学习Python编程技术,自学或者参加培训学习都适用,每个人都有自己的学习方式和方法。 一:明确自己的学习目标。 不管我们学习什么样的知识,都要对自己的学习目标有一个明确的认识。只有这样才能朝着目标持续的前进,少走弯路,从而在学习的过程中得到提升,享受整个学习的乐趣。 二:基础的Python学习。 1. 了解Python是什么,都能做些什么? 2. 知道什么是变量、算法、解释器 3. Python基本数据类型 4. 列表和元组的操作方法 5. 字符串操作方法 6. 基本的字典操作方法 以上这些可以略微掌握之后就进行下一步,遇到不会的可以在网上查找一下,或者看下书和笔记以及一些基础的学习视频。 我们都知道Python容易学,但是就是不知道如何去学,去哪里找资料,在这里呢,我分享我精心准备的Python学习资料,0基础到进阶!希望你们在学习Python道路上少走弯路!加油! 如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 总结一下: 三、掌握Python的条件、循环和相关的执行语句 任何知识它的基础知识都是有些枯燥的,现在我们就可以动手来做一些逻辑层面的东西了。掌握 if、else、elif、while、for、continue、break和列表推导式等这些语句的使用,还有程序中的异常处理。 四、面对对象知识 面对对象OOP,更高层次的Python程序结构,代码的重用避免代码冗余,打包你的代码,函数的参数、作用域等。 类,可以帮助我们减少大量的开发时间,提高编程的效率,对中大型项目十分关键。 五、项目实践 在这个阶段,一定要多动手实践,始终要相信我们实践是检验真理的唯一标准,查找和处理过程中遇到的错误和异常,遇到问题多上网搜索。 在成功的解决了这些问题之后,会有一种很大的成就感,这样一个良性循环,才是你学习Python这类程序语言的最大动力。 以上就是小编总结学习Python的步骤和流程。 很多初学者都有这样的疑问,Python需要多长时间可以学会,达到精通呢? 学会Python需要多长时间? 如果是自学,从零基础开始学习Python的话,依照每个人理解能力的不同,大致上需要半年到一年半左右的时间。 当然,如果有其它编程语言的经验,入门还是非常快的,大概需要2~3个月可以对上手Python语言编写一些简单的应用。 无论是新手还是有一定基础的朋友,有一个有经验的人带着自己学习,或者参加Python培训课程,都会1个月左右入门,3个月左右对Python有一个全面系统的了解,达到自己动手编程解决问题的能力。 精通Python需要多长时间? 任何知识都是基础入门比较快,达到精通的程序是需要时日的,这是一个逐渐激烈的过程。 精通任何一门编程语言,都需要通过大量的实践来积累经验,解决遇到的各种疑难问题,看别人的源码,分享自己的分码的这个过程,才能够精通Python的方方面面。从编程的一开始,就应该不断的动手去编写代码,不停的去实践,不停的去修改,不停的总结经验,最终才能熟能生巧,达到精通。 一个对Python程序能算的上精通的程序员,对同样一个问题,他知道很多种解决问题的方法,并能从中选择最有效率的方法!
作为Python初学者,在刚学习Python编程时,经常会看到一些报错信息,在前面我们没有提及,这章节我们会专门介绍。 Python有两种错误很容易辨认:语法错误和异常。 语法错误 Python 的语法错误或者称之为解析错,是初学者经常碰到的,如下实例 这个例子中,函数 print() 被检查到有错误,是它前面缺少了一个冒号(:)。 语法分析器指出了出错的一行,并且在最先找到的错误的位置标记了一个小小的箭头。 异常 即便Python程序的语法是正确的,在运行它的时候,也有可能发生错误。运行期检测到的错误被称为异常。 大多数的异常都不会被程序处理,都以错误信息的形式展现在这里: 异常以不同的类型出现,这些类型都作为信息的一部分打印出来: 例子中的类型有 ZeroDivisionError,NameError 和 TypeError。 错误信息的前面部分显示了异常发生的上下文,并以调用栈的形式显示具体信息。异常处理 以下例子中,让用户输入一个合法的整数,但是允许用户中断这个程序(使用 Control-C 或者操作系统提供的方法)。用户中断的信息会引发一个 KeyboardInterrupt 异常。 如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 try语句按照如下方式工作; 首先,执行try子句(在关键字try和关键字except之间的语句) 如果没有异常发生,忽略except子句,try子句执行后结束。 如果在执行try子句的过程中发生了异常,那么try子句余下的部分将被忽略。如果异常的类型和 except 之后的名称相符,那么对应的except子句将被执行。最后执行 try 语句之后的代码。 如果一个异常没有与任何的except匹配,那么这个异常将会传递给上层的try中。 一个 try 语句可能包含多个except子句,分别来处理不同的特定的异常。最多只有一个分支会被执行。 处理程序将只针对对应的try子句中的异常进行处理,而不是其他的 try 的处理程序中的异常。 一个except子句可以同时处理多个异常,这些异常将被放在一个括号里成为一个元组,例如: 用户自定义异常 你可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类,可以直接继承,或者间接继承,例如: 在这个例子中,类 Exception 默认的 __init__() 被覆盖。 当创建一个模块有可能抛出多种不同的异常时,一种通常的做法是为这个包建立一个基础异常类,然后基于这个基础类为不同的错误情况创建不同的子类:大多数的异常的名字都以"Error"结尾,就跟标准的异常命名一样。 定义清理行为 try 语句还有另外一个可选的子句,它定义了无论在任何情况下都会执行的清理行为。 例如: >>>try: ... raise KeyboardInterrupt ... finally: ... print('Goodbye, world!') ... Goodbye, world! Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> KeyboardInterrupt 以上例子不管 try 子句里面有没有发生异常,finally 子句都会执行。 如果一个异常在 try 子句里(或者在 except 和 else 子句里)被抛出,而又没有任何的 except 把它截住,那么这个异常会在 finally 子句执行后再次被抛出。 下面是一个更加复杂的例子(在同一个 try 语句里包含 except 和 finally 子句): 预定义的清理行为 一些对象定义了标准的清理行为,无论系统是否成功的使用了它,一旦不需要它了,那么这个标准的清理行为就会执行。 这面这个例子展示了尝试打开一个文件,然后把内容打印到屏幕上: for line in open("myfile.txt"): print(line, end="") 以上这段代码的问题是,当执行完毕后,文件会保持打开状态,并没有被关闭。 关键词 with 语句就可以保证诸如文件之类的对象在使用完之后一定会正确的执行他的清理方法: with open("myfile.txt") as f: for line in f: print(line, end="") 以上这段代码执行完毕后,就算在处理过程中出问题了,文件 f 总是会关闭。
这篇文章收集了一些对开发者非常有帮助的,最好的 10 款 Python IDE。 1. PyCharm PyCharm 是 JetBrains 开发的 Python IDE。PyCharm用于一般IDE具备的功能,比如, 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外,PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发,同时支持Google App Engine,更酷的是,PyCharm支持IronPython! 2. Vim 曾有人开玩笑说,如果生成一段随机字符串,有人回答给他一个Vim 编辑器就可以了。Vim 虽然使用门槛高,但是一旦你学会了,写代码的效率杠杠的,Vim 是高级文本编辑器,旨在提供实际的 Unix 编辑器’Vi’功能,支持更多更完善的特性集。Vim 不需要花费太多的学习时间,一旦你需要一个无缝的编程体验,那么就会把 Vim 集成到你的工作流中。这是黑客最喜欢的编辑器之一。 3. Eclipse with PyDev Eclipse 曾今是非常流行的 IDE,而且已经有了很久的历史。虽然现在慢慢地被 jetbrains 家族替代了,但是,瘦死的骆驼比马大,Eclipse with Pydev 允许开发者创建有用和交互式的 Web 应用。PyDev 是 Eclipse 开发 Python 的 IDE,支持 Python,Jython和 IronPython 的开发。 如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 4. Sublime Text Sublime Text 是开发者中最流行的编辑器之一,多功能,支持多种语言,而且在开发者社区非常受欢迎。Sublime 有自己的包管理器,开发者可以使用TA来安装组件,插件和额外的样式,所有这些都能提升你的编码体验。虽然作为收费软件,良心的是你不需要付费也能正常使用,只不过是不是给你弹出一个购买的窗口,有钱了还是要支持一下正版软件。 5. Visual Studio Code Visual Studio Code (VSCode)为MS所开发的code editing tool,免费且开源,并支持Windows,Mac OS,Linux。VSCode像是精简版的Visual Studio,升级版的Sublime。VSCode由于其非常的轻量,因此使用过程中非常的流畅,对于用户不同的需要,可以自行下载需要的扩展(Extensions)来安装。 对于配置Python开发环境来说,相比于Sublime,配置起来更加容易。VSCode配置完后的环境是可以直接进行可视化的Debug,再也不用打各种print或者用pdb调试命令了,回归到Visual Studio里F10和F11。 6. Atom Atom是由 GitHub 的程序员们打造的称为“属于21世纪”的代码编辑器。它开源免费跨平台(支持 Windows、Mac、Linux 三大桌面平台),并且整合 GIT 并提供类似 SublimeText 的包管理功能,作为一个现代的代码编辑器,Atom 支持各种编程语言的代码高亮(HTML / CSS / Javascript / PHP / Python / C / C++ / Objective C / Java / JSON / Perl / CoffeeScript / Go / Sass / YAML / Markdown 等等)、 与大多数其他编辑器相比,Atom的语言支持已经算是覆盖非常全面了。另外,它的代码补全功能(也叫Snippets) 也非常好用,你只需输入几个字符即可展开成各种常用代码,可以极大提高编程效率。 7. Emacs GNU Emacs 是可扩展,自定义的文本编辑器,甚至是更多的功能。Emacs 的核心是 Emacs Lisp 解析器,但是支持文本编辑。如果你已经使用过 Vim,可以尝试一下 Emacs。 8. Spyder Spyder (前身是 Pydee) 是一个强大的交互式 Python 语言开发环境,提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性,支持包括 Windows、Linux 和 OS X 系统。Spyder是Anaconda科学计算工具中默认的开发工具,做数据分析、搞机器学习的人喜欢这个工具 9. Thonny Thonny是基于python内置图形库tkinter开发出来的支持多平台(windows,Mac,Linux)的python IDE,支持语法着色、代码自动补全、debug等功能,如果你正在寻找一种“轻量级”的python IDE,那么可以试一试Thonny。 10. Wing Wingware 的 Python IDE 兼容 Python 2.x 和 3.x,可以结合 Django, matplotlib, Zope, Plone, App Engine, PyQt, PySide, wxPython, PyGTK, Tkinter, mod_wsgi, pygame, Maya, MotionBuilder, NUKE, Blender 和其他 Python 框架使用。Wing 支持测试驱动开发,集成了单元测试,nose 和 Django 框架的执行和调试功能。Wing IDE 启动和运行的速度都非常快,支持 Windows, Linux, OS X 和 Python versi。
在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到一些好看的图片,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材。 我们最常规的做法就是通过鼠标右键,选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项,还有办法就通过就是通过截图工具截取下来,但这样就降低图片的清晰度。好吧~!其实你很厉害的,右键查看页面源代码。 我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。 一,获取整个页面数据 首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。 getjpg.py Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口,我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先,我们定义了一个getHtml()函数: read()方法用于读取URL上的数据,向getHtml()函数传递一个网址,并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。 二,筛选页面中想要的数据 Python 提供了非常强大的正则表达式,我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。 假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸,通过到前段查看工具。找到了图片的地址,如:src=”http://imgsrc.baidu.com/forum......jpg”pic_ext=”jpeg” 修改代码如下: 我们又创建了getImg()函数,用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式: 如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。 三,将页面筛选的数据保存到本地 把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地,代码如下: 这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法,直接将远程数据下载到本地。 通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历,为了使图片的文件名看上去更规范,对其进行重命名,命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。 程序运行完成,将在目录下看到下载到本地的文件。
1、字符串翻转 福利:私信回复【01】可获得Python入门视频教程 2、矩阵转置 3 a = [1,2,3] 将列表中的三个元素分拆成三个变量 4 a = ["Code", "mentor", "Python", "Developer"] 将字符串列表拼接成一个字符串 5 List 1 = ['a', 'b', 'c', 'd'] List 2 = ['p', 'q', 'r', 's'] 编写 Python 代码,实现下面的输出 ap bq cr ds 6、仅用一行代码实现两个变量的交换 7、不使用循环,输出 "codecodecodecode mentormentormentormentormentor" 8 a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] 不使用循环,将其转变成单个列表 输出:- [1, 2, 3, 4, 5, 6] 9、检查一个单词和另一个单词是否只是字母顺序不同 将上面的函数补充完毕 以检查一个单词和另一个单词是否只是字母顺序不同 10 如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 总结一下: 从字符串输入中获取值 对于输入数据 1 2 3 4 我们希望得到列表 [1, 2, 3, 4] 。 请注意:列表中的元素都是 int 类型,且只能使用一行代码。
最近我必须执行一项从一个需要登录的网站上爬取一些网页的操作。它没有我想象中那么简单,因此我决定为它写一个辅助教程。 在本教程中,我们将从我们的bitbucket账户中爬取一个项目列表。 教程中的代码可以从我的 Github 中找到。 我们将会按照以下步骤进行: 提取登录需要的详细信息 执行站点登录 爬取所需要的数据 在本教程中,我使用了以下包(可以在 requirements.txt 中找到): requests lxml 步骤一:研究该网站 打开登录页面 进入以下页面 “bitbucket.org/account/signin”。你会看到如下图所示的页面(执行注销,以防你已经登录) 如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 仔细研究那些我们需要提取的详细信息,以供登录之用 在这一部分,我们会创建一个字典来保存执行登录的详细信息: 1. 右击 “Username or email” 字段,选择“查看元素”。我们将使用 “name” 属性为 “username” 的输入框的值。“username”将会是 key 值,我们的用户名/电子邮箱就是对应的 value 值(在其他的网站上这些 key 值可能是 “email”,“ user_name”,“ login”,等等)。 2. 右击 “Password” 字段,选择“查看元素”。在脚本中我们需要使用 “name” 属性为 “password” 的输入框的值。“password” 将是字典的 key 值,我们输入的密码将是对应的 value 值(在其他网站key值可能是 “userpassword”,“loginpassword”,“pwd”,等等)。 3. 在源代码页面中,查找一个名为 “csrfmiddlewaretoken” 的隐藏输入标签。“csrfmiddlewaretoken” 将是 key 值,而对应的 value 值将是这个隐藏的输入值(在其他网站上这个 value 值可能是一个名为 “csrftoken”,“ authenticationtoken” 的隐藏输入值)。列如:“Vy00PE3Ra6aISwKBrPn72SFml00IcUV8”。 最后我们将会得到一个类似这样的字典: payload = { "username": "<USER NAME>", "password": "<PASSWORD>", "csrfmiddlewaretoken": "<CSRF_TOKEN>" } 请记住,这是这个网站的一个具体案例。虽然这个登录表单很简单,但其他网站可能需要我们检查浏览器的请求日志,并找到登录步骤中应该使用的相关的 key 值和 value 值。 步骤2:执行登录网站 对于这个脚本,我们只需要导入如下内容: import requests from lxml import html 首先,我们要创建 session 对象。这个对象会允许我们保存所有的登录会话请求。 session_requests = requests.session() 第二,我们要从该网页上提取在登录时所使用的 csrf 标记。在这个例子中,我们使用的是 lxml 和 xpath 来提取,我们也可以使用正则表达式或者其他的一些方法来提取这些数据。 login_url = "https://bitbucket.org/account/signin/?next=/" result = session_requests.get(login_url) tree = html.fromstring(result.text) authenticity_token = list(set(tree.xpath("//input[@name='csrfmiddlewaretoken']/@value")))[0] **更多关于xpath 和lxml的信息可以在这里找到。 接下来,我们要执行登录阶段。在这一阶段,我们发送一个 POST 请求给登录的 url。我们使用前面步骤中创建的 payload 作为 data 。也可以为该请求使用一个标题并在该标题中给这个相同的 url 添加一个参照键。 result = session_requests.post( login_url, data = payload, headers = dict(referer=login_url) ) 步骤三:爬取内容 现在,我们已经登录成功了,我们将从 bitbucket dashboard 页面上执行真正的爬取操作。 url = 'https://bitbucket.org/dashboard/overview' result = session_requests.get( url, headers = dict(referer = url) ) 为了测试以上内容,我们从 bitbucket dashboard 页面上爬取了项目列表。我们将再次使用 xpath 来查找目标元素,清除新行中的文本和空格并打印出结果。如果一切都运行 OK,输出结果应该是你 bitbucket 账户中的 buckets / project 列表。 tree = html.fromstring(result.content) bucket_elems = tree.findall(".//span[@class='repo-name']/") bucket_names = [bucket.text_content.replace("n", "").strip() for bucket inbucket_elems] print bucket_names 你也可以通过检查从每个请求返回的状态代码来验证这些请求结果。它不会总是能让你知道登录阶段是否是成功的,但是可以用来作为一个验证指标。 例如: result.ok # 会告诉我们最后一次请求是否成功 result.status_code # 会返回给我们最后一次请求的状态 就是这样。
既然要开始学习Python,那么就首先就得不官网下载个Python,小编使用的是3.6的 安装教程百度经验里面还是很详细的。 那么正题开始吧! 两种格式化输出的方式 第一种是用%操作格式化输出字符串 代码如下: 运行上面的代码输出的结果: 第二种使用format()方法去格式化输出字符串 代码直接一行语句搞定 你运行后发现结果还是一样的! Python中类型的转换 很多初学者在刚开始学习Python的对于数据类型有点弄不清楚,比如: a = 666 这是一个定义a为666,默认是整型 B = '666' 这是也直接定义,然后默认是字符串 在Python中有三个内建的函数可以让我们进行类型转换,他们分别是int(),float()和str()函数 int()函数接收一个浮点型或者合适的字符串 比如:int(3.1415)、int('1314')、int('3.1415') 那么他们的运行结果是不是一样呢? 结果很明显了,int()函数接收一个浮点型或者合适的字符串! float() 函数接收一个整数和一个合适的字符串 比如:float(23),float('3.1415') str( ) 函数是把一个整型或者浮点型的数变为字符串 比如:str(1231)、str(3.1415) 那么对于类型的转换了解了么,可以自己动手亲自去试一试呀 关于列表的一些操作 例如 age = [1,2,3,4,5,6] #其实这里面也可以放不同类型的数据 列表是可以更改的,如进行单个元素的添加及删除。 我们后面将会介绍元组,它是不能修改的。 下面列举一些列表的操作 age[2] =13 age[-1]=23 someage = age[2:4] someage = age[0:5:2] del age[1] age.append('没粉丝的程序狗')
一、基本概念 1.内置的变量类型: Python是有变量类型的,而且会强制检查变量类型。内置的变量类型有如下几种: #浮点 float_number = 2.3 #复数 complex_number = 1 + 5j #整型 integer_number = 1 #list 序列 sample_list = [2,52,36,'abc'] #嵌套 sample_nest = [(2,4,6),{5:7,9:11,'key':[2,5]},6] #dictionary 字典 sample_dic = {"key":value, 5:10} #tuple 只读的序列 sample_tuple = (3,9,"ab") 从上面的示例可以看出,python的变量无需声明,可直接给变量赋值。 2.字符串 python中声明一个字符串通常有三种方法,''、" "和''' ''',这三种方法在声明普通字符串时的效果是完全一样的,区别在于字符串本身中存在引号的情况,举例如下: word = 'good' sentence = "hello world" paragraph = '''good noon:"nice to meet you."''' python中单行注释采用#开头。 #!/usr/bin/python # First comment print "Hello, world!"; # second comment 上述内容输出:hello,Python!。注释可以在语句或表达式行末。 多行注释可采用三引号,比如: '''This is a comment. This is a comment, too. This is a comment, too. I said that already.''' 转义符 ''; 自然字符串, 通过在字符串前加r或R。 如 r"this is a line with " 则 会显示,并不是换行。 python允许处理unicode字符串,加前缀u或U, 如 u"this is an unicode string"。 3.Python标识符 在python里,标识符有字母、数字、下划线组成。 在python中,所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_),但不能以数字开头。 python中的标识符是区分大小写的。 以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头(_foo)的代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用"from xxx import *"而导入; 以双下划线开头的(__foo)代表类的私有成员;以双下划线开头和结尾的(__foo__)代表python里特殊方法专用的标识,如__init__()代表类的构造函数。 4.Python保留字符 下面的列表显示了在Python中的保留字。这些保留字不能用作常数或变数,或任何其他标识符名称。 所有Python的关键字只包含小写字母。 如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 5.行和缩进 学习Python与其他语言最大的区别就是,Python的代码块不使用大括号({})来控制类,函数以及其他逻辑判断。python最具特色的就是用缩进来写模块。 缩进的空白数量是可变的,但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量,这个必须严格执行。如下所示: if True: print "True" else: print "False" 上述,if与else的缩进空白数量相同。以下代码将会报错: if True: print "Answer" print "True" else: print "Answer" print "False" python中分号;标识一个逻辑行的结束,但是实际中一般每个物理行只写一个逻辑行,可以避免使用分号。这样书写便于阅读。注意:不要混合使用空格和制表符来缩进,因为在跨越不同的平台时无法正常工作。 多个物理行中可以写一个逻辑行,使用行连接符,如下: s = "peter is writing this article" 二、运算符与表达式 1. 运算符与其用法 2. 运算符优先级(从低到高) 三.控制流 1. 条件语句 1.1 if语句 例子, 执行if语句内的程序 a = input("a:") b = input("b:") if(a > b): print a, " > ", b if else语句: a = input("a:") b = input("b:") if(a > b): print a, " > ", b else: print a, " < ", b 1.2 if…elif…else语句 例子:根据输入的分数,输出分数等级: score = raw_input("score:") score=int(score) if(score >= 90) and (score <= 100): print "A" elif(score >= 80) and (score < 90): print "B" elif(score >= 60) and (score < 80): print "C" else: print "D" raw_input() 读取输入值。 1.3 if语句的嵌套 编写条件语句时,应该尽量避免使用嵌套语句。嵌套语句不便于阅读,而且可能会忽略一些可能性。 x = -1 y = 99 if(x >= 0): if(x > 0): #嵌套的if语句 y = 1 else: y = 0 else: y = -1 print "y =", y 1.4 实现switch语句的功能 python中没有switch特殊字,Python可以通过字典实现switch语句的功能。 实现方法分两步。首先,定义一个字典。字典是由键值对组成的集合。其次,调用字典的get()获取相应的表达式。 from __future__ import division x = 1 y = 2 operator = "/" result = { "+" : x + y, "-" : x - y, "*" : x * y, "/" : x / y } print result.get(operator) 输出为0.5; 另一种使用switch分支语句的方案是创建一个switch类,处理程序的流程。 a) 创建一个switch类,该类继承自Python的祖先类object。调用构造函数init( )初始化需要匹配的字符串,并需要定义两个成员变量value和fall。Value用于存放需要匹配的字符串,fall用于记录是否匹配成功,初始值为false,标识匹配不成功。如果匹配成功,程序往后执行。 b) 定义一个match( )方法,该方法用于用于匹配case子句。这里需要考虑三种情况:首先是匹配成功的情况,其次是匹配失败的默认case子句,最后是case子句中没有使用break中断的情况。 c) 重写__iter__( )方法,定义该方法后才能使switch类用于循环语句中。__iter__( )调用match( )方法进行匹配。通过yield保留字,使函数可以在循环中迭代。此外,调用StopIteration异常中断循环。 d) 编写调用代码,在for…in…循环中使用switch类。 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- class switch(object): def __init__(self, value): # 初始化需要匹配的值value self.value = value self.fall = False # 如果匹配到的case语句中没有break,则fall为true。 def __iter__(self): yield self.match # 调用match方法 返回一个生成器 raise StopIteration # StopIteration 异常来判断for循环是否结束 def match(self, *args): # 模拟case子句的方法 if self.fall or not args: # 如果fall为true,则继续执行下面的case子句 # 或case子句没有匹配项,则流转到默认分支。 return True elif self.value in args: # 匹配成功 self.fall = True return True else: # 匹配失败 return False operator = "+" x = 1 y = 2 for case in switch(operator): # switch只能用于for in循环中 if case('+'): print x + y break if case('-'): print x - y break if case('*'): print x * y break if case('/'): print x / y break if case(): # 默认分支 print "" 2.while...语句 只要在一个条件为真的情况下,while语句允许你重复执行一块语句。while语句是所谓 循环 语句的一个例子。while语句有一个可选的else从句。 while True: pass else: pass #else语句可选,当while为False时,else语句被执行。 pass是空语句。 3.for 循环 for i in range(0, 5): print i else: pass # 打印0到4 注:当for循环结束后执行else语句;range(a, b)返回一个序列,从a开始到b为止,但不包括b,range默认步长为1,可以指定步长,range(0,10,2); 四、函数 函数通过def定义。def关键字后跟函数的标识符名称,然后跟一对圆括号,括号之内可以包含一些变量名,该行以冒号结尾;接下来是一块语句,即函数体。 def sumOf(a, b): return a + b 4.1 局部变量 在函数内定义的变量与函数外具有相同名称的其他变量没有任何关系,即变量名称对于函数来说是局部的。这称为变量的作用域。global语句, 为定义在函数外的变量赋值时使用global语句。 def func(): global x print "x is ", x x = 1 x = 3 func() print x 以上代码,输出的结果为: 3 1 4.2 默认参数 通过使用默认参数可以使函数的一些参数是‘可选的’。 def say(msg, times = 1): print msg * times say("peter") say("peter", 3) 注意:只有在形参表末尾的那些参数可以有默认参数值,即不能在声明函数形参的时候,先声明有默认值的形参而后声明没有默认值的形参,只是因为赋给形参的值是根据位置而赋值的。 4.3 关键参数 如果某个函数有很多参数,而现在只想指定其中的部分,那么可以通过命名为这些参数赋值(称为‘关键参数’)。 优点:不必担心参数的顺序,使函数变的更加简单;假设其他参数都有默认值,可以只给我们想要的那些参数赋值。 def func(a, b=2, c=3): print "a is %s, b is %s, c is %s" % (a, b, c) func(1) #输出a is 1, b is 2, c is 3 func(1, 5) #输出a is 1, b is 5, c is 3 func(1, c = 10) #输出a is 1, b is 2, c is 10 func(c = 20, a = 30) #输出a is 30, b is 2, c is 20 4.3 return语句 return语句用来从一个函数返回,即跳出函数。可从函数返回一个值。 没有返回值的return语句等价于return None。None表示没有任何东西的特殊类型。
是不是还在为WiFi密码发愁,甚至有时候还忘掉自己家的WiFi密码,没关系,今天我给大家带来几个破解WiFi密码的案例!我先说明下这个东西一点都不高端,甚至看起来有点糟糕,而且用的是单线程~。 案例一: 导入模块 if reply != b’OK ’:判断需要修改 配置扫描器 扫描周围热点 热点测试 案例 结果还行,大家的安全意识还是比较强的哈哈哈。 案例二 第二步: 怎么看WiFi有没有连上呢? 第三步: 连接WiFi,需要怎么做呢? 在代码的if语句前补充代码就可以了 看一下源码,会发现非常简单 连接WiFi成功 第四步: 好了现在设计暴力破解了 完成了的代码 这个代码是完成了,但是效率不行,这个案例就讲到这里。 案例三: 根据字典文件,使用python进行暴力破解,程序很简单 注:针对没有验证码的情况 实例代码: 开发环境推荐 小编根据大家的需求我把Python的一些学习资料进行了分类,从零基础到项目实战的学习资料加q u n 227-435-450免费分享,希望你在行业前途无量。
人生苦短,我选Python”。那么,你真的掌握了Python吗? 1. 交换变量 有时候,当我们要交换两个变量的值时,一种常规的方法是创建一个临时变量,然后用它来进行交换。比如: # 输入 a = 5 b = 10 #创建临时变量 temp = a a = b b = temp print(a) print(b) 但在Python中,其实我们有一种更简洁的写法: 2. 将list中的所有元素转为单个字符串 列表和字符串是Python中最常见的数据类型,它们会遇到互相转换的需要。那么,我们该怎么把list中的所有元素转为字符串呢? 3. 查找list中出现次数最多的元素 给定一个包含多个元素的list,让你查找其中出现次数最多的元素,你会怎么做?在下图中,我们介绍了两种方法,其中第一种是利用max()函数的key参数,第二种则是使用Counter。 4. 判断两个字符串是否是anagram 所谓anagram,就是两个词所用的字母及其个数都是一样的,但是它们字母的位置不一样,比如abc,bac,acb。在Python中,Counter可以解决这个问题, 5. 字符串倒转 字符串倒转,就是把1234转成4321。下面我们介绍了三种方法: 方法一:最简单的切片法,a[::-1]就相当于a[尾:头:-1]。 方法二:用Python自带reversed()函数,它可被用于list倒转。 方法三:第三种是通过倒转数据类型和切片倒转整数。 如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 6. list倒转 和字符串倒转类似,切片法也可以被用于list倒转,如下面的第一种方法。第二种方法调用的是上面提到的reversed()函数。 7. 二维矩阵转置 如果要转置矩阵,可以直接使用使用zip()函数。除此之外,没有比import numpy更简单的方法了。 8. 链式比较 如果想输出数组中介于4-7之间的元素,java是这么写的:if( b > 4 && b < 7){ },但Python更人性化。包括最后一句1 == b < 20,这和C、java也很不一样。 9. 链式调用 在python中实现链式调用只需在函数返回对象自己就行了。 10. 复制list 如果是刚学习Python的C用户,你可能会想写b = a,但这是错的。在Python中,变量指向的是某个对象的标签。也就是说,按照这种的写法,b和a指向的是内存中的同一个列表,对b操作,就相当于对a操作。所以正确的写法有以下几种: 方法一:b=a[:]。 方法二:b=list(a)。 方法三:使用Python 3的copy()函数,直接复制list,类似a[:]。 方法四:使用copy.deepcopy()。 11. 判断一个key是否在字典中 如果目标key不在字典中,以下代码会返回None或default。 12. 按value排序字典 Python的内置字典数据类型是无序的,而key可以被用来获取对应的value。有时我们需要根据value对字典中的item进行排序输出。方法如下所示: 方法一:用sorted函数排序,其中key参数是lamda表达式。 方法二:用operator.itemgetter而不是lamda表达式进行排序。 方法三:如果只需得到排序后的key,可用.get。 13. for ... else语法 14. 用逗号分隔list 下面分别是字符串list、数字list和混合list的逗号分隔方式。 15. 合并字典 方法一:Python 3.5可以存在重复key值,print({**d1, **d2})。 方法二:在内存中创建两个列表,再创建第三个列表,拷贝完成后,创建新的dict,删除掉前三个列表。 方法三:d1.update()。 16. list中的最小和最大索引 17. 从list中删除重复项 方法一:把list转成set,去除重复项,再转回list。 方法二:调用collections里的OrderedDict,和set差不多。
今天给大家分享十个Python入门级别的小案例。 案例一:排列组合 要求: 将4个数字可能组成的所有互不相同且无重复数字的排列组合列出。 分析: 排列就好了 代码: 案例二:阶梯求和 要求: 企业实行阶梯制销售绩效方案。现规定: 销售额低于或等于10万时,提成10%; 销售额低于或等于20万时,超过10万的部分提成7.5%,其他从上; 销售额低于或等于40万时,超过20万的部分提成5%,其他从上; 销售额低于或等于60万时,超过40万的部分提成3%,其他从上; 销售额低于或等于100万时,超过60万的部分提成1.5%,其他从上; 销售额高于100万元时,超过100万的部分提成1%,其他从上。 要求输入某人的销售额,得出应发绩效。 分析: 1.利用数轴来分界,定位。 2.哪有销售额越高提成越低的道理啊... 如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 代码: 案例三:求整数值 要求: 设有整数i,i+100是一个完全平方数,再加168又是一个完全平方数,求出该整数的值。 分析: 在10万以内判断,先将该数加上100后再开方,再将该数加上268后再开方,如果开方后的结果满足如下条件,即是结果。 代码: 案例四:判断天数 要求: 顺序输入年、月、日,判断输入日期是该年份的第几天。 分析: 输入任意日期如5月3日,现将1-4月天数相加,再加当前日期5即可。注意闰年的形式。 代码: 案例五:整数排序 要求: 输入三个整数xyz,并将其按大小顺序输出。 分析: 慢一点的话,就是挨个比较大小,不过Python列表可以用sort函数,所以就方便多了。 代码: 案例六:输出字符画 要求: 使用“*”输出简单的字母P。 代码: 案例七:chr使用 要求: 没有要求啦 代码: 案例八:乘法口诀表 要求: 输出99乘法表。 分析: 入门必做的案例 代码: 案例九:输出棋盘 要求: 输出国际象棋的棋盘(黑白格) 分析: 用i控制行,j来控制列,根据i+j的和的变化来控制输出黑方格,还是白方格。 代码: 案例十:打印楼梯 要求: 打印一个楼梯图形。 分析: 用i控制行,j来控制列,j根据i的变化来控制输出黑方格的个数。 代码: 十个案例虽然小但是其中每个都透着代码的智慧,欢迎转发+评论哦!
python简介 python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,python的是吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)于1989年发明 任何语言都有优缺点,python也不例外,python的优点是简单易懂、可移植性、可扩展性、可嵌入性,python的缺点,一就是运行速度慢,因为python是解释型语言,代码在执行过程中会一行一行翻译成cpu能理解的机器码;二是代码不能加密,如果要发布python程序,实际上就是发布源代码。 python是跨平台的,它可以运行在Windows、Linux、Mac系统中,要开始学习python程序,首先需要把python安装到电脑上,从python的官网下载需要安装的软件版本,www.python.org,Windows系统下安装完毕后 通过cmd命令调取python,exit()退出 第一个python程序 通过python交互器执行程序,最后用exit()退出python,我们第一个python程序完成,唯一的缺憾是没有保存下来,下次运行还需要再输入一遍代码。 通过print()在括号中加入字符串就可以向屏幕上输出指定的文字 再python交互式命令行中写程序,好处是一下就能得到结果,坏处是没法保存,所以实际开发中我们会使用IDE或文本编辑器来写代码,写完后保存为一个python文件,这样程序就能反复运行,创建一个hello.py文件,并输入print("hello world") 进入指定目录通过python hello.py命令打开程序 如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 变量 在python中变量的定义规则是 变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 python中的关键字不能声明为变量名 定义变量 name = "Zyy" 上面的代码声明了一个变量,变量名为: name,变量name的值为:"Zyy" python的输入和输出 用print()在括号中加入字符串,就可以向屏幕上输出指定的文字 print()可以接受多个字符串,用逗号","隔开,就可以连成一串,print()会依次打印每个字符串,遇到逗号会输出一个空格,print()也可以打印整数,或者计算结果,也可以组合使用 print()输出 输入字符使用input() input()输入 python的数据类型 可以使用内部函数type()来查看数据的类型 字符串(str) 整数型(int) 布尔型(bool) 浮点型(float) 列表(list) 元组(tuple) 字典(dict) 集合(set) 空值(None) 运算符 算数运算+ 加法 - 减法 * 乘法 / 除(使用/除时,结果为float类型) //地板除(结果为整数int) % 取余数 ** 次幂(2**2 表示2的2次幂结果4) 比较运算,输出结果为bool== 等于 != 不等于(python3.0之后不可以写作<>) > 大于 < 小于 >= 大于等于 <=小于等于 赋值运算= 简单的赋值运算符+=加法赋值运算符 c+=a相当于c=c+a-=减法赋值运算符 c-=a相当于c=c-a*=乘法赋值运算符 c*=a相当于c=c*a/=除法赋值运算符 c/=a相当于c=c/a%=取余赋值运算符 c%=a相当于c=c%a除此之外还有**= //= 逻辑运算符and 布尔与 两者都是True才是True,否则为Falseor 布尔或 两者都是False才是False,否则为Truenot 布尔非 非True就是False,非False就是True 成员运算in 如果在指定的序列找到值,则返回True,否则为Falsenot in 如果在指定的序列中没有找到值,返回True,否则为False 身份运算is is是判断两个标识符是不是引用一个对象is not is not 是判断两个标识符是不是引用不同对象 判断语句和循环语句 python的语法比较简单,采用缩进方式;以#开头表示注释,批量注释使用'''。。。''',其他每一行都是一个语句,当语句以冒号:结尾时,缩进的语句视为代码块(不要tab键和空格混用,python是区分大小写的)。 判断语句简单的if判断语句为if 条件:#条件为True执行结果else: #否则执行结果if中还可以使用elif做更细致的判断,elif 是else if的缩写,if语句是从上往下判断,如果某个判断上是True,就会执行相应的结果,执行完毕后会忽略掉接下来的elif和else 循环语句forfor...in....语句可以循环遍历list或tuple,又称作迭代,for x in ... 就是把每个元素带入变量x,然后执行缩进 循环语句whilewhile循环是,只要条件满足,就不断循环,条件不满足时退出。在循环中,可以使用break和continue,需要配合if语句来使用,break是退出循环,continue是跳过当前循环 循环案例
小编了解到对于刚开始接触Python的小伙伴来说,没有思路方法,不知从何开始学习,把软件环境安装好后就不知所措了!接下来小编给大家分享下多位大咖倾力打造的python系统学习流程,耗时一个多月才设计完的! Python基础部分: “万丈高楼平地起!”不管你做什么都一样,何况编程;或许初学的时候很是枯燥乏味,甚至想要放弃,但是这些都是你之后的项目、案例的核心!好了,先分享基础部分展示给大家。 在这里小编想和小白们说一声,我们大多数人在学习的时候会在各种论坛网站上去找资源,东学一点西学一点,感觉自己学的还不错了,真正遇到项目的时候问题变得多又多,最后才发现自己只学会了基础(绝大多数是连基础都没学好,而且学的很杂乱,基本等于没学),不知道下一步该如何进行深入的学习了!如果你在学习Python的过程中遇见了很多疑问和难题,可以加-q-u-n 227 -435-450里面有软件视频资料免费 下面小编以Python web开发为例来看看进阶部分需要学哪些重点知识。 任何东西想要成功都是从不断坚持,不断努力,不断琢磨走过来的,成为成功者的。
在使用Python多年以后,我偶然发现了一些我们过去不知道的功能和特性。一些可以说是非常有用,但却没有充分利用。考虑到这一点,我编辑了一些你应该了解的Python功能特色。 带任意数量参数的函数 你可能已经知道了Python允许你定义可选参数。但还有一个方法,可以定义函数任意数量的参数。 首先,看下面是一个只定义可选参数的例子 现在,让我们看看怎么定义一个可以接受任意参数的函数。我们利用元组来实现。 使用Glob()查找文件 大多Python函数有着长且具有描述性的名字。但是命名为glob()的函数你可能不知道它是干什么的除非你从别处已经熟悉它了。 它像是一个更强大版本的listdir()函数。它可以让你通过使用模式匹配来搜索文件。 你可以像下面这样查找多个文件类型: 如果你想得到每个文件的绝对路径,你可以在返回值上调用realpath()函数: 调试 下面的例子使用inspect模块。该模块用于调试目的时是非常有用的,它的功能远比这里描述的要多。 这篇文章不会覆盖这个模块的每个细节,但会展示给你一些用例。 生成唯一ID 在有些情况下你需要生成一个唯一的字符串。我看到很多人使用md5()函数来达到此目的,但它确实不是以此为目的。 其实有一个名为uuid()的Python函数是用于这个目的的。 你可能会注意到,即使字符串是唯一的,但它们后边的几个字符看起来很相似。这是因为生成的字符串与电脑的MAC地址是相联系的。 为了减少重复的情况,你可以使用这两个函数。 序列化 你曾经需要将一个复杂的变量存储在数据库或文本文件中吧?你不需要想一个奇特的方法将数组或对象格转化为式化字符串,因为Python已经提供了此功能。 这是一个原生的Python序列化方法。然而近几年来JSON变得流行起来,Python添加了对它的支持。现在你可以使用JSON来编解码。 这样更紧凑,而且最重要的是这样与JavaScript和许多其他语言兼容。然而对于复杂的对象,其中的一些信息可能丢失。 压缩字符 当谈起压缩时我们通常想到文件,比如ZIP结构。在Python中可以压缩长字符,不涉及任何档案文件。 注册Shutdown函数 有可模块叫atexit,它可以让你在脚本运行完后立马执行一些代码。想要一起学习交流想要共同进步的可以加python学习q-u-n-227-435-450 ,里有许多学习视频资料等待着大家 假如你想在脚本执行结束时测量一些基准数据,比如运行了多长时间: 打眼看来很简单。只需要将代码添加到脚本的最底层,它将在脚本结束前运行。但如果脚本中有一个致命错误或者脚本被用户终止,它可能就不运行了。 当你使用atexit.register()时,你的代码都将执行,不论脚本因为什么原因停止运行。 喜欢这篇文章的话,记得转发+评论哦!同时也欢迎大家和小编一起交流Python知识哦!
之前介绍了数字和字符串,接下来我们说的是列表和元祖这是之前的文章 Python安装与基本数据类型之一数字和字符串 List(列表) 列表是Python 中使⽤最频繁的数据类型。列表是写在⽅括号之间、⽤逗号分隔开的元素列表。列表中元素的类型可以不相同: 列表是写在⽅括号之间、⽤逗号分隔开的元素列表。列表中元素的类型可以不相同 和字符串⼀样,列表同样可以被索引和切⽚,列表被切⽚后返回⼀个包含所需元素的新列表。详细的在这⾥就不赘述了。 除了这些,列表还⽀持串联操作,使⽤+操作符: 与之前讲的字符串不⼀样的是,列表中的元素是可以改变的: PS: List写在⽅括号之间,元素⽤逗号隔开。 和字符串⼀样,list可以被索引和切⽚。 List可以使⽤+操作符进⾏拼接。 List中的元素是可以改变的。 Tuple(元组) 元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。元组写在⼩括号⾥,元素之间⽤逗号隔开。 元组中的元素类型也可以不相同,元组与字符串类似,可以被索引且下标索引从0开始,也可以进⾏截取/切⽚ 其实,可以把字符串看作⼀种特殊的元组。 虽然tuple的元素不可改变,但它可以包含可变的对象,⽐如list列表。构造包含0个或1个元素的tuple是个特殊的问题,所以有⼀些额外的语法规则 现在手上也有一些Python的资料视频,大家可以加q-u-n 二二七,四三五,四五零 免费获取资料哈~ PS: 与字符串⼀样,元组的元素不能修改。 元组也可以被索引和切⽚,⽅法⼀样。 注意构造包含0或1个元素的元组的特殊语法规则。 元组也可以使⽤+操作符进⾏拼接。 Sets(集合) 集合是⼀个⽆序不重复元素的集。 基本功能是进⾏成员关系测试和消除重复元素。 可以使⽤⼤括号 或者 set()函数创建set集合,注意:创建⼀个空集合必须⽤ set() ⽽不是 { },因为{ }是⽤来创建⼀个空字典。 Dictionaries(字典) 我们最后再来介绍,字典是Python中另⼀个⾮常有⽤的内置数据类型。 字典是⼀种映射类型,它是⼀个⽆序的键 : 值对集合。关键字必须使⽤不可变类型,也就是说list和包含可变类型的tuple不能做关键字。在同⼀个字典中,关键字还必须互不相同。 PS: 字典是⼀种映射类型,它的元素是键值对。 字典的关键字必须为不可变类型,且不能重复。 创建空字典使⽤{ }。
python是跨平台的,它可以运行在Windows、Linux、Mac系统中,要开始学习python程序,首先需要把python安装到电脑上,从python的官网下载需要安装的软件版本,www.python.org,Windows系统下安装完毕后 通过cmd命令调取python,exit()退出 第一个python程序 通过python交互器执行程序,最后用exit()退出python,我们第一个python程序完成,唯一的缺憾是没有保存下来,下次运行还需要再输入一遍代码。 通过print()在括号中加入字符串就可以向屏幕上输出指定的文字 再python交互式命令行中写程序,好处是一下就能得到结果,坏处是没法保存,所以实际开发中我们会使用IDE或文本编辑器来写代码,写完后保存为一个python文件,这样程序就能反复运行,创建一个hello.py文件,并输入print("hello world") 进入指定目录通过python hello.py命令打开程序 变量 在python中变量的定义规则是 变量名只能是 字母、数字或下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 python中的关键字不能声明为变量名 定义变量 name = "Zyy" 上面的代码声明了一个变量,变量名为: name,变量name的值为:"Zyy" python的输入和输出 用print()在括号中加入字符串,就可以向屏幕上输出指定的文字 print()可以接受多个字符串,用逗号","隔开,就可以连成一串,print()会依次打印每个字符串,遇到逗号会输出一个空格,print()也可以打印整数,或者计算结果,也可以组合使用。我刚整理了一套2018最新的0基础入门和进阶教程,无私分享,加Python学习q-u-n :(二二七),(四三五), (四五零)即可获取 print()输出 输入字符使用input() input()输入 python的数据类型 可以使用内部函数type()来查看数据的类型 字符串(str) 整数型(int) 布尔型(bool) 浮点型(float) 列表(list) 元组(tuple) 字典(dict) 集合(set) 空值(None) 运算符 算数运算 + 加法 - 减法 * 乘法 / 除(使用/除时,结果为float类型) //地板除(结果为整数int) % 取余数 ** 次幂(2**2 表示2的2次幂结果4) 比较运算,输出结果为bool == 等于 != 不等于(python3.0之后不可以写作<>) > 大于 < 小于 >= 大于等于 <=小于等于 赋值运算 = 简单的赋值运算符 +=加法赋值运算符 c+=a相当于c=c+a -=减法赋值运算符 c-=a相当于c=c-a *=乘法赋值运算符 c*=a相当于c=c*a /=除法赋值运算符 c/=a相当于c=c/a %=取余赋值运算符 c%=a相当于c=c%a 除此之外还有**= //= 逻辑运算符 and 布尔与 两者都是True才是True,否则为False or 布尔或 两者都是False才是False,否则为True not 布尔非 非True就是False,非False就是True 成员运算 in 如果在指定的序列找到值,则返回True,否则为False not in 如果在指定的序列中没有找到值,返回True,否则为False 身份运算 is is是判断两个标识符是不是引用一个对象 is not is not 是判断两个标识符是不是引用不同对象 判断语句和循环语句 python的语法比较简单,采用缩进方式;以#开头表示注释,批量注释使用'''。。。''',其他每一行都是一个语句,当语句以冒号:结尾时,缩进的语句视为代码块(不要tab键和空格混用,python是区分大小写的)。 判断语句 简单的if判断语句为 if 条件:#条件为True 执行结果 else: #否则 执行结果 if中还可以使用elif做更细致的判断,elif 是else if的缩写,if语句是从上往下判断,如果某个判断上是True,就会执行相应的结果,执行完毕后会忽略掉接下来的elif和else 循环语句for for...in....语句可以循环遍历list或tuple,又称作迭代,for x in ... 就是把每个元素带入变量x,然后执行缩进 循环语句while while循环是,只要条件满足,就不断循环,条件不满足时退出。在循环中,可以使用break和continue,需要配合if语句来使用,break是退出循环,continue是跳过当前循环
总监的辛苦成果,不能辜负了!我们直接开始主题,小伙伴们需要资料的话可以私信我回复01,可以获得大量PDF书籍和视频! 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 ,Unicode文本工具 unidecode ,ascii和Unicode文本转换函数。 xpinyin ,将汉字转换为拼音的函数库。 pangu.py ,调整对中日韩文字当中的字母、数字间距。 pyfiglet ,Python写的figlet程序,使用字符组成ASCII艺术图片。 uniout ,提取字符串中可读写的字符。 awesome slugify ,一个Python slugify库,用于处理Unicode。 python-slugify ,转换Unicode为ASCII内码的slugify函数库。 unicode-slugify ,生成unicode内码,Django的依赖包。 ply ,Python版的lex和yacc的解析工具。 phonenumbers ,解析电话号码,格式,存储和验证的国际电话号码。 python-user-agents ,浏览器的用户代理(user-agents)的解析器。 sqlparse ,SQL解析器。 pygments ,一个通用的语法高亮工具。 python-nameparser ,解析人名,分解为单独的成分。 pyparsing ,通用解析器生成框架。 tablib ,表格数据格式,包括,XLS、CSV,JSON,YAML。 python-docx ,docx文档读取,查询和修改,微软Word 2007 / 2008的docx文件。 xlwt/xlrd ,读写Excel格式的数据文件。 xlsxwriter ,创建Excel格式的xlsx文件。 xlwings ,利用Python调用Excel csvkit ,CSV文件工具包。 marmir ,把Python[数据结构],转化为电子表格。 pdfminer ,从PDF文件中提取信息。 pypdf2 , 合并和转换PDF页面的函数库。 Python-Markdown ,轻量级标记语言Markdown的Python实现。 Mistune ,,快速、全功能的纯Python编写的Markdown解释器。 arrow ,更好的日期和时间处理Python库 chronyk ,一个Python 3版函数库,用于解析人写的时间和日期。 delorean ,清理期时间的函数库。 when.py ,为见的日期和时间,提供人性化的功能。 moment ,类似Moment.js的日期/时间Python库 pytz ,世界时区,使用tz database时区信息[数据库] BeautifulSoup ,基于Python的HTML/XML解析器,简单易用, 功能很强大,即使是有bug,有问题的html代码,也可以解析 lxml ,快速,易用、灵活的HTML和XML处理库,功能超强,在遇到有缺陷、不规范的xml时,Python自带的xml处理器可能无法解析。报错时,程序会尝试再用lxml的修复模式解析。 xmltodict ,类似JSON的XML工具包。 xhtml2pdf ,HTML / CSS格式转换器,看生成pdf文档。 untangle ,把XML文档,转换为Python对象,方便访问。 htmlparser ,官方版解析HTML DOM树,偶尔搞搞命令行自动表单提交用得上。 pyyaml ,Python版本的YAML解释器。 html5lib ,-标准库,解析和序列化HTML文档和片段。 pyquery ,类似[jQuery]的的HTML解释器函数库。 cssutils ,Python CSS库。 MarkupSafe ,XML或HTML / XHTML安全字符串标记工具。 cssutils - A CSS library for Python., MarkupSafe - Implements a XML/HTML/XHTML Markup safe string for Python., bleach ,漂白,基于HTML的白名单函数库。 dateutil ,标准的Python官方datetime模块的扩展包,字符串日期工具,其中parser是根据字符串解析成datetime,而rrule是则是根据定义的规则来生成datetime。 Python文件处理的库简单了解一波 Mimetypes ,Python标准库,映射文件名到MIME类型。 imghdr ,Python标准库,确定图像类型。 python-magic ,libmagic文件类型识别库,Python接口格式。 path.py ,os.path模块的二次封装。 watchdog ,一组API和shell实用程序,用于监视文件系统事件。 Unipath ,面向对象的文件/目录的操作工具包。 ConfigParser ,Python标准库,INI文件解析器。 configobj ,INI文件解析器。 config ,分层次配置,logging作者编写。 profig ,多格式配置转换工具。 logging ,Python标准库,日志文件生成管理函数库。 logbook ,logging的替换品。 Sentry ,实时log服务器。 Raven ,哨兵Sentry的Python客户端。 Sphinx ,斯芬克斯(狮身人面像),Python文档生成器。 reStructuredText ,标记语法和解析工具,Docutils组件。 mkdocs ,Markdown格式文档生成器。 pycco ,简单快速、编程风格的文档生成器。 pdoc ,自动生成的Python库API文档 epydoc ,从源码注释中生成各种格式文档的工具。 pathlib ,-(Python 3.4版已经作为Python标准库),一个跨平台,面向path的函数库。 pickle/cPickle ,python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储;通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象。 cPickle是[C语言]实现的版本,速度更快。 Python图像处理的库简单了解了解 PIL(Python Image Library) ,基于Python的图像处理库,功能强大,对图形文件的格式支持广泛,内置许多图像处理函数,如图像增强、滤波[算法]等 Pillow ,图像处理库,PIL图像库的分支和升级替代产品。 Matplotlib ,著名的绘图库,提供了整套和matlab相似的命令API,用以绘制一些高质量的数学二维图形,十分适合交互式地进行制图。 brewer2mpl ,有一个专业的python配色工具包,提供了从美术角度来讲的精美配色。 Pymunk ,类似box2d的开源物理图形模拟库 OpenCV , 目前最好的开源图像/视觉库,包括图像处理和计算机视觉方面、[机器学习]的很多通用算法。 SimpleCV ,计算机视觉开源框架,类似opencv。 cgkit ,Python Computer Graphics Kit,其module 主要分两个部分, 1. 与3d相关的一些python module 例如the vector, matrix and quaternion types, the RenderMan bindings, noise functions 这些模块可以在maya houdini nuke blender 等有Python扩展的程序中直接用; 2. 提供完整的场景操作的module, 他类似其他三维软件,在内存中保留完整的描述场景的信息。不能直接用于maya 等。 PyGame 基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块,包含大量游戏和图像处理功能 Box2d ,开源的2d物理引擎,愤怒的小鸟就是使用了这款物理引擎进行开发的,Box2d物理引擎内部模拟了一个世界,你可以设置这个世界里的重力,然后往这个世界里添加各种物体,以及他们的一些物理特性,比如质量,摩擦,阻尼等等。 VTK ,视觉化工具函式库(VTK, Visualization Toolkit)是一个开放源码,跨平台、支援平行处理(VTK曾用于处理大小近乎1个Petabyte的资料,其平台为美国Los Alamos国家实验室所有的具1024个处理器之大型系统)的图形应用函式库。 Aggdraw ,开源图像库,几乎涵盖了2d image操作的所有功能,使用起来非常灵活 Pycairo ,开源矢量绘图库Cairo开罗的python接口,cairo提供在多个背景下做2-D的绘图,高级的更可以使用硬件加速功能。 CGAL ,Computational Geometry Algorithms Library,计算几何算法库,提供计算几何相关的数据结构和算法,诸如三角剖分(2D约束三角剖分及二维和三维Delaunay三角剖分),Voronoi图(二维和三维的点,2D加权Voronoi图,分割Voronoi图等),多边形(布尔操作,偏置),多面体(布尔运算),曲线整理及其应用,网格生成(二维Delaunay网格生成和三维表面和体积网格生成等),几何处理(表面网格简化,细分和参数化等),凸壳算法(2D,3D和dD),搜索结构(近邻搜索,kd树等),插值,形状分析,拟合,距离等。 wand ,Python绑定魔杖工具(MagickWand),C语言API接口。 thumbor , -智能成像工具,可调整大小和翻转图像。 imgSeek ,查询相似的图像。 python-qrcode ,纯Python的二维码(QR码)生成器。 pyBarcode ,创建条码,无需PIL模块。 pygram ,Instagram像图像过滤器。 Quads ,基于四叉树的计算机艺术。 nude.py ,裸体检测函数。 scikit-image ,scikit工具箱的图像处理库。 hmap ,图像直方图工具。 bokeh ,交互的Web绘图。 plotly ,Web协同的Python和Matplotlib绘制。 vincent ,文森特,Python Vega的函数库。 d3py ,Python绘图库,基于D3.JS, ggplot -API兼容R语言的ggplot2。 Kartograph.py ,在Python绘制漂亮的SVG地图。 pygal , SVG图表的创造者。 pygraphviz ,Graphviz的Python接口。 Fonttlools ,ttf字体工具函数包,用于fontforge、ttx等字体软件。 Python游戏开发与多媒体的库简单了解了解 audiolazy,数字信号处理(DSP)的Python工具包。 audioread,跨平台(GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg)音频解码库。 beets,音乐库管理。 dejavu,音频指纹识别算法。Dejavu 听一次音频后就会记录该音频的指纹信息,然后可通过麦克风对输入的音频进行识别是否同一首歌。 django-elastic-transcoder,Django +亚马逊elastic转码。 eyeD3,音频文件工具,特别是MP3文件包含的ID3元数据。 id3reader,用于读取MP3的元数据。 mutagen,处理音频元数据。 pydub,-操纵音频和简单的高层次的接口。 pyechonest,Echo Nest API客户端。 talkbox,语音和信号处理的Python库。 TimeSide,开放的网络音频处理框架。 tinytag,读取音乐文件元数据,包括的MP3,OGG,FLAC和wave文件。 m3u8,用于解析m3u8文件。 moviepy,多格式视频编辑脚本模块,包括GIF动画。 shorten.tv,视频摘要。 scikit视频,SciPy视频处理例程。 GeoDjango,一个世界级的地理Web框架。 geopy,Geo地理编码的工具箱。 pygeoip,纯Python写的GeoIP API。 GeoIP,Python API接口,使用高精度GeoIP Legacy Database数据库。 geojson,GeoJSON函数库 django-countries,一个Django程序,提供国家选择,国旗图标的静态文件,和一个国家的地域模型。 Pygame,Python游戏设计模块。 Cocos2d,2D游戏框架,演示,和其他的图形/交互应用,基于pyglet。 Cocos2d- cocos2d is a framework for building 2D games, demos, and other graphical/interactive applications. It is based on pyglet., PySDL2,SDL2的封装库。 Panda3D- 3D游戏引擎,迪士尼开发。用C++写的,完全兼容Python。 PyOgre,OGRE 3D渲染引擎,可用于游戏,模拟,任何3D。 PyOpenGL,绑定OpenGL和它相关的API。 PySFML,Python绑定SFML RenPy,视觉小说引擎。 了解一下Python大数据与科学计算的库 pycuda/opencl,GPU高性能并发计算。 Pandas,python实现的类似R语言的数据统计、分析平台。基于NumPy和Matplotlib开发的,主要用于数据分析和数据可视化,它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像,特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制,非常不错。 Open Mining,商业智能(BI),Pandas的Web界面。 blaze,NumPy和Pandas大数据界面。 SciPy,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学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用,Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。 ScientificPython,一组经过挑选的Python程序模块,用于科学计算,包括几何学(矢量、张量、变换、矢量和张量场),四元数,自动求导数,(线性)插值,多项式,基础统计学,非线性最小二乘拟合,单位计算,Fortran兼容的文本格式,通过VRML的3D显示,以及两个Tk小工具,分别用于绘制线图和3D网格模型。此外还具有到netCDF,MPI和BSPlib库的接口。 NumPy科学计算库,提供了矩阵,线性代数,傅立叶变换等等的解决方案, 最常用的是它的N维数组对象. NumPy提供了两种基本的对象:ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。 Cvxopt,最优化计算包,可进行线性规划、二次规划、半正定规划等的计算。 Numba,科学计算速度优化编译器。 pymvpa2,是为大数据集提供统计学习分析的Python工具包,它提供了一个灵活可扩展的框架。它提供的功能有分类、回归、特征选择、数据导入导出、可视化等 NetworkX,复杂网络的优化软件包。 zipline,交易算法的函数库。 PyDy, Python动态建模函数库。 SymPy,符号数学的Python库。 statsmodels,Python的统计建模和计量经济学。 astropy,天文学界的Python库。 orange,橙色,数据挖掘,数据可视化,通过可视化编程或Python脚本学习机分析。 RDKit,化学信息学和机器学习的软件。 Open Babel,巴贝尔,开放的化学工具箱。 cclib,化学软件包的计算函数库。 Biopython,免费的生物计算工具包。 bccb,生物分析相关的代码集。 bcbio-nextgen,提供完全自动化、高通量、测序分析的工具包。 visvis, 可视化计算模块库,可进行一维到四维数据的可视化。 MapReduce是Google提出的一个软件[架构],用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(归纳)”,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的MapReduce函数库。Framworks and libraries for MapReduce., PySpark,[Spark]的Python API。 dpark,Spark的Python克隆,Python中的MapReduce框架。 luigi,为批量工作,建立复杂的管道。 mrjob,运行在[Hadoop],或亚马逊网络服务的,MapReduce工作。 这个东西是真的难搞,我有点体会到总监他的辛苦了,我看都看累了。 Python人工智能与机器学习的库简单了解一下 NLTK(natural language toolkit),是python的自然语言处理工具包。2001年推出,包括了大量的词料库,以及自然语言处理方面的算法实现:分词, 词根计算, 分类, 语义分析等。 Pattern,数据挖掘模块,包括自然语言处理,机器学习工具,等等。 textblob,提供API为自然语言处理、分解NLP任务。基于NLTK和Pattern模块。 jieba,结巴,中文分词工具。 snownlp,用于处理中文文本库。 loso,中文分词函数库。 genius,中文CRF基础库,条件随机场(conditional random field,简称 CRF),是一种鉴别式机率模型,是随机场的一种,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列 Gensim,一个相当专业的主题模型Python工具包,无论是代码还是文档,可用于如何计算两个文档的相似度 LIBSVM,是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它[操作系统]上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题;并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题,包括基于一对一算法的多类模式识别问题。 scikits.learn,构建在SciPy之上用于机器学习的 Python 模块。它包括简单而高效的工具,可用于数据挖掘和数据分析。涵盖分类,回归和聚类算法,例如SVM, 逻辑回归,朴素贝叶斯,随机森林,k-means等算法,代码和文档都非常不错,在许多Python项目中都有应用。例如在我们熟悉的NLTK中,分类器方面就有专门针对scikit-learn的接口,可以调用scikit-learn的分类算法以及训练数据来训练分类器模型。 PyMC,机器学习采样工具包,scikit-learn似乎是所有人的宠儿,有人认为,PyMC更有魅力。PyMC主要用来做Bayesian分析。 Orange,基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。侧重数据挖掘,可以用可视化语言或Python进行操作,拥有机器学习组件,还具有生物信息学以及文本挖掘的插件。 Milk,机器学习工具箱,其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析:SVMs(基于libsvm),K-NN,随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。这些分类可以在许多方面相结合,形成不同的分类系统。对于无监督学习,它提供K-means和affinity propagation聚类算法。 PyMVPA(Multivariate Pattern Analysis in Python),是为大数据集提供统计学习分析的Python工具包,它提供了一个灵活可扩展的框架。它提供的功能有分类、回归、特征选择、数据导入导出、可视化等 NuPIC,开源人工智能平台。该项目由Grok(原名 Numenta)公司开发,其中包括了公司的算法和软件架构。 NuPIC 的运作接近于人脑,“当模式变化的时候,它会忘掉旧模式,记忆新模式”。如人脑一样,CLA 算法能够适应新的变化。 Pylearn2,-基于Theano的机器学习库。 hebel,GPU加速,[深度学习]Python库。 gensim,机器学习库。 pybrain,机器学习模块,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。pybrain包括神经网络、强化学习(及二者结合)、无监督学习、进化算法。以神经网络为核心,所有的训练方法都以神经网络为一个实例 Mahout,是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外,通过使用 Apache Hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中。 Crab,灵活的,快速的推荐引擎。 python-recsys,娱乐系统分析,推荐系统。 vowpal_porpoise,Vowpal Wabbit轻量级Python封装。 Theano,用来定义、优化和模拟数学表达式计算,用于高效的解决多维数组的计算问题的python软件包。它使得写深度学习模型更加容易,同时也给出了一些关于在GPU上训练它们的选项。小编推荐一个学Python的学习q u n【 二二七 】 【四三五 】 【四五零 】,无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!很多干货和技术资料分享!希望新手少走弯路 Python常用数据库的库简单的介绍 MySQLdb,成熟的[MySQL]数据库模块, Baresql,SQL数据库包 ZODB,Python本地对象数据库。一个K-V对象图数据库。 pickledb,简单和轻量级的K-V键值存储。 TinyDB,轻量级,面向文档的数据库。 mysql-python,MySQL的Python工具库。 mysqlclient,mysql-python分支,支持Python 3., PyMySQL,纯Python写的 MySQL驱动程序,兼容mysql-python。 mysql-connector-python,MySQL连接器,来自[Oracle],纯Python编写。 oursql,MySQL连接器,提供本地话指令语句和BLOBs支持。 psycopg2,最流行的Python PostgreSQL适配器。 txpostgres,于Twisted的异步驱动,用于PostgreSQL。 queries,psycopg2函数库,用于PostgreSQL。 dataset,存储Python字典数据,用于SQLite,MySQL和PostgreSQL。 cassandra-python-driver,开源分布式NoSQL数据库系统Apache Cassandra系统的Python驱动. pycassa,简化的cassandra数据库Python驱动。 HappyBase,友好的Apache [Hbase]的函数库。 PyMongo,MongoDB官方客户端。 Plyvel,LevelDB快速和功能丰富的Python接口。 redis-py,redis客户端。 py2neo,Python客户端(基于Neo4j的RESTful接口). telephus,基于Twisted的cassandra客户端。 txRedis,基于Twisted的Redis客户端。 【网络】 Curl,Pycurl包是一个libcurl的Python接口,它是由C语言编写的。与urllib相比,它的速度要快很多。 Libcurl是一个支持FTP, FTPS, HTTP, HTTPS, GOPHER, TELNET, DICT, FILE 和 LDAP的客户端URL传输库.libcurl也支持HTTPS认证,HTTP POST,HTTP PUT,FTP上传,代理,Cookies,基本身份验证,FTP文件断点继传,HTTP代理通道等等。 Requests,用Python语言编写,基于 urllib的开源 HTTP 库。它比 urllib 更加方便,更加 Pythoner。支持 Python3。 httpie,命令行HTTP客户端,用户友好的cURL的替换工具。 s3cmd,命令行工具,用于管理Amazon S3和CloudFront。 youtube-dl,命令行程序,从YouTube下载视频。 you-get,Python3写的视频下载工具,可用于YouTube/Youku优酷/Niconico视频下载 Coursera,从coursera.org下载视频,可重新命名文件 wikiteam,wiki下载工具。 subliminal,命令行工具,搜索和下载字幕的函数库 requests,HTTP函数库,更加人性化。 grequests,异步HTTP请求+ Gevent(高性能高并发函数库)。 urllib3,一个线程安全的HTTP连接池,支持文件post。 httplib2,综合HTTP的客户端函数库。 treq, Python API接口,Twisted的HTTP客户。 Mininet,流行的网络仿真器,API采用python编写。 POX,基于Python的开源软件定义网络(SDN)控制开发平台的应用,如OpenFlow的SDN控制器。 Pyretic,SDN的编程语言,提供了强大的抽象在网络交换机或仿真器。 SDX Platform,基于SDN的IXP实现,利用最小网络,痘和热。 inbox.py,Python的SMTP服务器。 imbox, Python版本IMAP库。 inbox,收件箱,开源邮件工具包。 lamson,SMTP服务器。 flanker,侧卫,电子邮件地址和MIME解析库。 marrow.mailer,高性能可扩展邮件交付框架。 django-celery-ses, Django电子邮件后台,使用AWS SES和Celery。 modoboa,邮件托管和管理平台,包括现代和简化Web UI。 envelopes,邮件工具。 mailjet,批量邮寄mailjet API接口,带统计。 Talon,利爪,Mailgun库,提取消息和签名。 mailjet- Mailjet API implementation for batch mailing, statistics and more., Talon - Mailgun library to extract message quotations and signatures., pyzmail,编写,发送和解析电子邮件。 furl,燃料,小型的的URL解析库库。 purl,简单的,干净的API,操纵URL。 pyshorteners,纯Python库,URL短网址编辑。 short_url,短网址生成。 Scrapy,快速屏幕截取和网页抓取的框架。 portia,波西亚,Scrapy的可视化扩展。 feedparser,信息源解释器 RoboBrowser,简单的网页浏览Python函数库,没有使用Web浏览器。 MechanicalSoup,网站自动化互动测试工具包。 mechanize,网页浏览编程工具。 Demiurge,造物主,-PyQuery的轻量级工具。 newspaper,提取报纸新闻。 html2text,转换HTML为 Markdown格式的文本。 python-goose,HTML内容提取器。 lassie,莱西,人性化的网站内容检索。 micawber,通过UR抓提网页的函数库。 sumy,概要,文本和HTML网页的自动文摘模块。 Haul,距离,可扩展的图像爬虫。 python-readability,可读性工具Arc90,快速的Python接口。 opengraph,OpenGraphProtocol协议解析模块, textract,从任何文件,Word,PowerPoint,PDF文件中提取文本,等。 sanitize,消毒,使混乱的数据变的理智。 AutobahnPython, WebSocket和WAMP的函数库,使用 Twisted和Python WebSocket-for-Python,websocket客户端和服务器端函数库。 SimpleXMLRPCServer,python标准库,简单的XML-RPC服务器,单线程。 SimpleJSONRPCServer,JSON-RPC规范实施函数库。 zeroRPC,基于ZeroMQ和MessagePack的RPC实现。 apache-libcloud,所有云服务的Python接口库。 wifi,WiFi -一套个Python库和命令行工具与WiFi,用于[Linux]。 streamparse,运行Python代码和数据的实时流。集成了Apache Storm。 boto,亚马逊网络服务接口。 twython,Twitter推特API。 google-api-python-client,谷歌客户端API。 gspread,谷歌电子表格的Python API。 facebook-sdk,facebook平台Python SDK。 facepy,简易的facebook图形API gmail,Gmail的Python接口。 django-wordpress,Django的WordPress的模型和视图。 【Web框架】 Django,最流行的Python-Web框架,鼓励快速开发,并遵循MVC设计,开发周期短 ActiveGrid企业级的Web2.0解决方案 Karrigell简单的Web框架,自身包含了Web服务,py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite webpy一个小巧灵活的Web框架,虽然简单但是功能强大 CherryPy基于Python的Web应用程序开发框架 Pylons基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架 Zope开源的Web应用服务器 TurboGears基于Python的MVC风格的Web应用程序框架 Twisted流行的网络编程库,大型Web框架 QuixoteWeb开发框架 Flask,轻量级web框架 Bottle,快速,简单和轻量级的WSGI模式Web框架。 Pyramid,轻量级,快速,稳定的开源Web框架。 web2py,简单易用的全堆栈Web框架和平台。 web.py,强大、简单的Web框架。 TurboGears,便于扩展的Web框架。 CherryPy,极简Python Web框架,支持,HTTP 1.1和WSGI线程池。 Grok,基于Zope3的Web框架。 Bluebream,开源的Web应用服务器,原名Zope 3。 guava,轻量级,高性能的Python-Web框架,采用c语言编写。 django-cms,基于Django企业级开源CMS。 djedi-cms轻量级但功能强大的Django CMS的插件,内联编辑和性能优化。 FeinCMS,基于Django的先进内容管理系统。 Kotte,高层次的Python的Web应用框架,基于Pyramid。 Mezzanine,强大,一致,灵活的内容管理平台。 Opps,基于Django的CMS,用于高流量的报纸、杂志和门户网站。 Plone,基于Zope的开源应用服务器Zope。 Quokka,灵活,可扩展的,轻量级的CMS系统,使用Flask和MongoDB。 Wagtail,Django内容管理系统。 Widgy,CMS框架,基于Django。 django-oscar,Django奥斯卡,开源的电子商务框架。 django-shop,基于Django的网店系统。 merchant,支持多种付款处理工具。 money,可扩展的货币兑换解决方案。 python-currencies,货币显示格式。 cornice,Pyramid的REST框架。 django-rest-framework,Django框架,强大灵活的工具,可以很容易地构建Web API。 django-tastypie,创造精美的Django应用程序API接口。 django-formapi,创建JSON API、HMAC认证和Django表单验证。 flask-api,提供统一的浏览器体验,基于Django框架。 flask-restful,快速构建REST API支持扩展。 flask-api-utils,flask的扩展。 falcon,猎鹰,高性能的Python框架,构建云API和Web应用程序后端。 eve,夏娃,REST API框架,使用Flask,MongoDB和良好意愿。 sandman,睡魔,为现有的数据库驱动的系统,自动生成REST API。 restless,类似TastyPie的框架。 savory-pie,REST API构建函数库(Django,及其他) Jinja2,现代设计师友好的语言模板。 Genshi,网络感知输出模板工具包。 Mako,马可,Python平台的超高速、轻型模板。 Chameleon,变色龙,一个HTML / XML模板引擎。仿照ZPT,优化速度。 Spitfire,快速的Python编译模板。 django-haystack,大海捞针,Django模块搜索。 elasticsearch-py,Elasticsearch官方低级的Python客户端。 solrpy,solr客户端。 Whoosh,呼,快速,纯Python搜索引擎库。 Feedly,建立新闻和通知系统的函数库,使用Cassandra和Redis。 django-activity-stream,Django活动流,从你网站上的行动,产生通用的活动流。 Beaker,烧杯,一个缓存和会话使用的Web应用程序,独立的Python脚本和应用程序库。 dogpile.cache,是Beaker作者的下一代替代作品。 HermesCache,Python的缓存库,基于标签的失效及预防Dogpile效果。 django-cache-machine,Django缓存机,自动缓存失效,使用ORM。 django-cacheops,自动颗粒事件驱动,ORM缓存失效。 johnny-cache,约翰尼高速缓存框架,Django应用程序。 django-viewlet,渲染模板部件扩展缓存控制。 pylibmc,在libmemcached接口。 WTForms-JSON,JSON表单数据处理扩展。 Deform, HTML表单生成的函数库。 django-bootstrap3,bootstrap3,集成了Django。 django-crispy-forms,Django程序,可以创建优雅的表单。 django-remote-forms,Django的远程表单,Django表格的序列化程序。 django-simple-spam-blocker,Django简单的垃圾邮件拦截器。 django-simple-captcha,Django简单验证码,简单的和高度可定制的Django应用程序,用于添加验证码图像 Ajenti,服务器管理面板。 Grappelli,界面花哨的django皮肤。 django-suit,Django替代o界面(仅用于非商业用途)。 django-xadmin,Django管理面板替代工具。 flask-admin,简单的flask管理界面框架 flower,实时监控和Web管理面板。 Pelican,鹈鹕,Markdown或ReST,字王内容主题。支持 DVCS, Disqus. AGPL。 Cactus,仙人掌,设计师的网站静态生成器。 Hyde,海德, 基于Jinja2的静态网站生成器。 Nikola,尼古拉-一个静态网站和博客生成器。 Tags,标签,最简单的静态网站生成器。 Tinkerer,工匠,基于Sphinx的静态网站生成器。 asyncio,(在Python 3.4 +是Python标准库),异步I/O,事件循环,协同任务。 gevent,基于Python的网络库。 Twisted,扭曲,事件驱动的网络引擎。 Tornado,龙卷风,Web框架和异步网络的函数库。 pulsar,脉冲星,事件驱动的并行框架的Python。 diesel,柴油,绿色的,基于事件的I/O框架。 eventlet,WSGI支持异步框架。 pyzmq, 0MQ消息库的Python封装。 txZMQ,基于Twisted的0MQ消息库封 Crossbar,开源统一应用路由器(WebSocket和WAMP)。 wsgiref,Python标准库,WSGI封装实现,单线程。 Werkzeug,机床,WSGI工具函数库,很容易地嵌入到你自己的项目框架。 paste,粘贴,多线程,稳定的,久经考验的WSGI工具。 rocket,火箭,多线程服务,基于Pyramid。 netius,快速的、异步WSGI服务器, gunicorn,forked前身,部分用C写的。 fapws3,异步网络,用C写的。 meinheld,异步WSGI服务器,是用C写的。 bjoern,-快速的、异步WSGI服务器,用C写的。 【安全】 Permissions函数库,允许或拒绝用户访问数据或函数。 django-guardian,Django守护者,管理每个对象的权限,用于Django 1.2 + Carteblanche,管理导航和权限。 Authomatic,简单强大的认证/授权客户端。 OAuthLib, 通用,规范,OAuth请求签约工具。 rauth,用于OAuth 1.0,2.0,的Python库。 python-oauth2,利用全面测试,抽象接口来创建OAuth的客户端和服务器。 python-social-auth,易于安装的社会认证机制。, django-oauth-toolkit,Django OAuth工具包 django-oauth2-provider,Django OAuth2工具包。 django-allauth,Django认证的应用程序。 Flask-OAuthlib,Flask的OAuth工具包 sanction,制裁,简单的oauth2客户端。 jose,[JavaScript]对象签名和加密(JOSE)草案实施,标记状态。 python-jwt,JSON的Web令牌生成和验证模块。 pyjwt,JSON的Web令牌草案01。 python-jws,JSON的Web令牌草案02。 PyCrypto,Python的加密工具包。 Paramiko,sshv2协议的实现,提供了客户端和服务器端的功能。 cryptography,密码开发工具包。 PyNac,网络和密码(NaCl)函数库。 hashids,hashids的 Python函数库。 Passlib,安全的密码存储/哈希库,非常高的水平。 hashlib,md5, sha等hash算法,用来替换md5和sha模块,并使他们的API一致。它由OpenSSL支持,支持如下算法:md5,sha1, sha224, sha256, sha384, sha512。 Python系统与命令行的库简单介绍 threading,Python标准线程库,更高级别的线程接口。 envoy,特使,Python子线程的函数库。 sh,成熟的子线程替换函数库。 sarge,封装线程。 subprocess,调用shell命令的神器。 argparse,写命令行脚本必备,强大的命令行差数解析工具。 timeit,计算代码运行的时间等等。 unp,命令行工具,解压文件。 eventlet,开销很少的多线程模块,使用的是 green threads 概念,例如,pool = eventlet.GreenPool(10000) 这样一条语句便创建了一个可以处理 10000 个客户端连接的线程池。类似Gevent线程库。 Gevent,多线程模块。 pytools,著名的python通用函数、工具包。 SendKeys,键盘鼠标操作模块, 模拟键盘鼠标模拟操作。 pyHook,基于Python的“钩子”库,主要用于监听当前电脑上鼠标和键盘的事件。这个库依赖于另一个Python库PyWin32,如同名字所显示的,PyWin32只能运行在Windows平台,所以PyHook也只能运行在Windows平台。 pstuil,跨平台地很方便获取和控制系统的进程,以及读取系统的CPU占用内存占用等信息。 cement,一个轻量级的、功能齐全的命令行工具。 click,简单优雅的的命令行接口。 clint,Python命令行工具。 cliff,创造多层次指令的命令行程序框架。 Clime,可以转换任何模块为多的CLI命令程序,无任何配置。 docopt,Python命令行参数分析器。 pycli,命令行应用程序,支持的标准命令行解析,测井,单元[测试]和功能测试。 Gooey,打开命令行程序,作为为一个完整的GUI应用程序, cookiecutter,命令行工具,从cookiecutters(项目模板)创建项目。例如,Python包项目,jQuery插件项目。 percol,为UNIX传统管道pipe命令,添加交互式选择风格。 rainbowstream,聪明和漂亮的推特客户终端。 Django Models,Django的一部分 SQLAlchemy,Python SQL工具包和对象关系映射。 peewee,小型的ORM解析器。 PonyORM,为ORM提供了一种面向SQL的接口。 MongoEngine,Python对象文件映射,使用[MongoDB]。, Django MongoDB引擎MongoDB , Django后台。 django-mongodb-engine,Django后台. redisco,一个简单的模型和容器库,使用[Redis] flywheel,Amazon DynamoDB对象映射。 butterdb,谷歌电子表格的ORM,Python版。 celery,芹菜,异步任务队列/工作,基于分布式消息队列。 huey,休伊,轻量级,多线程任务队列。 mrq,队列先生,分布式任务队列,使用redis & Gevent。 rq,简单的工作队列。 Queue,Queue模块可以用来实现多线程间通讯,让各个线程共享数据,生产者把货物放到Queue中,供消费者(线程)去使用。 simpleq,简单的,可扩展的队列,Amazon SQS基础队列。 Psyco,超强的python性能优化工具,psyco 的神奇在于它只需要在代码的入口处调用短短两行代码,性能就能提升 40% 或更多,真可谓是立竿见影!如果你的客户觉得你的程序有点慢,敬请不要急着去优化代码,psyco 或许能让他立即改变看法。psyco 堪称 Python 的 jit。 fn.py,Python函数编程:缺失的功能享受FP的实现。 funcy,函数编程工具。 Toolz,函数编程工具:迭代器、函数,字典。 CyToolz,Toolz的Cython实现,高性能的函数编程工具。 Ansible,安塞波,极为简单的自动化平台。 SaltStack,基础设施的自动化管理系统。 Fabric,织物,一个简单,远程执行和部署的语言工具。 Fabtools,Fabric的工具函数。 cuisine,热门的Fabric的工具函数。 psutil,跨平台的过程和系统工具模块。 pexpect,控制互动节目。 provy,易于使用的配置系统的Python。 honcho,Foreman的Python接口,用于管理procfile应用工具。 gunnery,多任务执行工具,与网络接口的分布式系统。 fig,快速。独立的开发环境中使用泊坞窗。 APScheduler,轻量级、但功能强大的在线任务调度程序。 django-schedule,Django日程应用程序。 doit,任务流道/生成工具。 Joblib,Python提供的轻量级的流水线工具函数。 Plan,简易生成crontab文件。 Spiff,纯Python实现的,功能强大的工作流引擎。 schedule,Python作业调度。 TaskFlow,有助于使任务执行简单。 ctypes,Python标准库,速度更快,Python调用C代码的外部函数接口。 cffi,Python调用C代码外部函数接口,类似于ctypes直接在python程序中调用c程序,但是比ctypes更方便不要求编译成so再调用。 Cytoolz,python 加速库 SWIG,简化封装和接口生成器。, Cython,Python优化静态编译器。 PyPy,Python解释器的 Python实现。 Stackless Python,一个增强版本的Python。它使程序员从基于线程的编程方式中获得好处,并避免传统线程所带来的性能与复杂度问题。Stackless为 Python带来的微线程扩展,是一种低开销、轻量级的便利工具 Pyston,使用LLVM和现代JIT技术,对python进行性能优化。 pythonlibs,非官方的Windows(32 / 64位)的Python扩展包 scapy,优秀的数据包处理库。 ino,Arduino命令行工具。 Pyro,Python的机器人工具包。 pluginbase,一个简单而灵活的Python的插件系统。 itsdangerous,数据安全传输工具。 blinker,快速Python中的信号/事件调度系统。 pychievements,用于创建和跟踪成果框架。 python-patterns,Python中的设计模式。 pefileWindows PE文件解析器。 SIP,自动为C和C++库生成Python扩展模块的工具。 Python GUI的库名字和简单介绍 PyGtk,基于Python的GUI程序开发GTK+库。 PyQt用于Python的QT开发库。 WxPythonPython下的GUI编程框架,其消息机制与MFC的架构相似,入门非常简单,需要快速开发相关的应用可以使用这个。 TkinterPython下标准的界面编程包,因此不算是第三方库了。 PySide,跨平台Qt的应用程序和用户界面框架,支撑Qt v4框架。 wxPython,混合wxWidgets的C++类库。 kivy,创建应用程序GUI函数库,看运行于Windows,Linux,MAC OS X,[Android]和[iOS]。 curse,用于创建终端GUI应用程序。 urwid,创建终端GUI应用程序窗体的函数库,支持事件,色彩丰富。 pyglet,跨平台的窗口和多媒体库的Python。 Tkinter,是Python事实上的标准GUI软件包。 enaml,创建漂亮的用户界面,语法类似QML。 Toga,托加,OS原生GUI工具包。 【构建封装】 pyenv,简单的Python版本管理。 virtualenv,创建独立的Python环境,用于同时安装不同版本的python环境。 virtualenvwrapper,是virtualenv的一组扩展。 pew,一套管理多个虚拟环境的工具。 vex,使运行指定的virtualenv命令。 PyRun,一个单文件,无需安装的Python版本管理工具。 PIP,Python包和依赖的管理工具。 easy_install,软件包管理系统,提供一个标准的分配Python软件和 函式库的格式。是一个附带设置工具的模块,和一个第三方函式库。旨在加快Python函式库的分配程式的速度。类似Ruby语言的RubyGems 。 conda,跨平台,二进制软件包管理器。, Curdling,一个管理Python包的命令行工具。 wheel,Python发行的新标准,旨在替代eggs. cx-Freeze,跨平台的,用于打包成可执行文件的库 py2exe, Windows平台的Freeze脚本工具,Py2exe ,将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序 py2app,MAC OS X平台的Freeze脚本工具 pyinstaller,-转换成独立的可执行文件的Python程序(跨平台)。 pynsist,构建Windows安装程序的工具,用Python编写。 dh-virtualenv,建立和分发virtualenv(Debian软件包格式) PyPI,新一代的Python包库管理工具。 warehouse,新一代的Python包库(PyPI)管理工具。 devpi,PyPI服务器和包装/测试/发布工具。 localshop,PyPI官方包镜像服务器,支持本地(私人)包上传。 buildout,创建,组装和部署应用程序的多个部分,其中一些可能是非基于Python的。 SCons,软件构造工具。 platformio,一个控制台的工具,构建的代码可用于不同的开发平台。 bitbake,特殊设计的工具,用于创建和部署[嵌入式]Linux软件包 fabricate,自动为任何编程语言,生成依赖包。 django-compressor,Django压缩机,压缩和内联JavaScript或CSS,链接到一个单一的缓存文件。 jinja-assets-compressor,金贾压缩机,一个Jinja扩展,通过编译,压缩你的资源。 webassets,优化管理,静态资源,独特的缓存清除。 fanstatic,球迷,包优化,提供静态文件。 fileconveyor,监控资源变化,,可保存到CDN(内容分发网络)和文件系统。 django-storages,一组自定义存储Django后台。 glue,胶胶,一个简单的命令行工具,生成CSS Sprites。 libsass-python,Sass (层叠样式表)的Python接口。 Flask-Assets,整合应用程序资源。 【代码调试】 unittest,Python标准库,单元测试框架。 nose,鼻子,unittest延伸产品。 pytest,成熟的全功能的Python测试工具。 mamba,曼巴,Python的权威测试工具。出自BDD的旗下。 contexts,背景,BDD测试框架,基于C#。 pyshould,should风格的测试框架,基于PyHamcrest. pyvows,BDD风格测试框架 Selenium,web测试框架,Python绑定Selenium。 splinter,分裂,测试Web应用程序的开源工具。 locust,刺槐,可扩展的用户负载测试工具,用Python写的。 sixpack,语言无关的A/B测试框架。 mock,模拟对象(英语:mock object,也译作模仿对象),模拟测试库。 responses,工具函数,用于mock模拟测试。 doublex-强大的测试框架。 freezegun,通过时间调整,测试模块。 httpretty, HTTP请求的模拟工具。 httmock,mock模拟测试。 coverage,代码覆盖度量测试。 faker,生成模拟测试数据的Python包。 mixer,混频器,产生模拟数据,用于Django ORM,SQLAlchemy,Peewee, MongoEngine, Pony ORM等 model_mommy,在Django创建测试随机工具。 ForgeryPy,易用的模拟数据发生器。 radar,雷达,生成随机日期/时间。 FuckIt.py,测试Python代码运行。 Code Analysispysonar2,Python类型索引。 pycallgraph,可视化的流量(调用图)应用程序。 code2flow,转换Python和JavaScript代码到流程图。 LinterFlake8,源代码模块检查器 pylama,Python和JavaScript代码审计工具。 Pylint,源代码分析器,它查找编程错误,帮助执行一个代码标准和嗅探一些代码味道。注意:相比于PyChecker,Pylint是一个高阶的Python代码分析工具,它分析Python代码中的错误。 Pyflakes,一个用于检查Python源文件错误的简单程序。Pyflakes分析程序并且检查各种错误。它通过解析源文件实现,无需导入。 pdb,Python标准库,Python调试器。 ipdb,IPython使用的PDB。 winpdb独立于平台的GUI调试器。 pudb,全屏,基于python调试控制台。 pyringe,-可附着于及注入代码到Python程序的调试器。 python-statsd,statsd服务器客户端。 memory_profiler, 内存监视。 profiling,交互式Python分析器。 django-debug-toolbar, Django调试工具栏,显示各种调试信息:当前请求/响应。 django-devserver,Django调试工具。 flask-debugtoolbar,flask调试工具。 妈耶 !终于看完了 小伙伴你们有什么不同的看法吗?
本文面向:有Python基础,刚接触web框架的Django初学者。 环境:windows7 python3.5.1 pycharm Django 1.10版 pip3 一、Django简介 百度百科:一个开放源代码的Web框架,由Python语言编写...... 重点:一个大而全的框架,啥都替你考虑好了。 1. web框架介绍 具体介绍Django之前,必须先介绍WEB框架的概念。 web框架: 别人已经设定好的一个web网站模板,你学习它的规则,然后“填空”或“修改”成你自己需要的样子。 一般web框架的架构是这样的: 其它基于Python的web框架,如tornado、flask、webpy都是在这个范围内进行增删裁剪的。例如Tornado用的是自己的异步非阻塞“wsgi”,flask则只提供了最精简和基本的框架。Django直接使用WSGI,并实现了大部分Web应用相关的功能。 我在文末左侧有为你准备Python flask的零基础系统学习课程,点击:了解更多就可以看见了,希望大家多多支持! 2. MVC/MTV介绍 MVC百度百科:全名Model View Controller,是模型(model)-视图(view)-控制器(controller)的缩写,一种软件工程典范,用业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业务逻辑。 通俗解释:一种代码和文件的组织和管理形式!不要被缩写吓到了,这其实就是把不同类型的文件放到不同的目录下的一种方法,然后取了个高大上的名字。当然,它带来的好处有很多,比如前后端分离,松耦合等等,在使用中你慢慢体会就会逐渐明白它,具体就不详细说明了。 其中: 模型(model):定义数据库相关的内容,一般放在models.py文件中。 视图(view):定义HTML等静态网页文件相关,也就是那些HTML、css、js等前端的东西。 *控制器(controller):定义业务逻辑相关,就是你的主要代码。 MTV: Django觉得MVC的字面意思很别扭,不太符合它的理念,就给它改了一下。view不再是HTML相关,而是主业务逻辑V了,相当于控制器。HTML被放在Templates中,称作模板T,于是MVC就变成了MTV。这其实就是一个文字游戏,和MVC本质上是一样的,换了个名字和叫法而已,换汤不换药。 小编推荐一个学Python的学习q u n【 二二七 】【四三五 】【四五零 】,无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!裙内有开发工具,很多干货和技术资料分享!希望新手少走弯路 3.Django的MTV模型组织 目录分开,就必须有机制将他们在内里进行耦合。在Django中,典型的业务流程如下图所示: 二、Django项目实例 1. 程序安装 python3.5、pip3及pycharm请自行安装。 (1)安装Django: 这里只介绍较为简单的pip3命令安装方式。 win+r,调出cmd,运行命令:pip3 install django,自动安装Pypi提供的最新版本。 安装完成后如下图所示: (2)配置系统环境 成功安装Django后,在下图中的路径可找到django-admin.exe文件,将它加入操作系统环境变量中。这样在以后的调用会比较方便。 运行:django-admin help,能看到下面的内容表示安装过程OK。 2. 创建django项目 在linux等命令行界面下,使用django提供的命令和vim也能进行项目开发。但是,这里推荐使用pycharm这个目前最好的Python开发IDE,它功能强大,界面友好。(下面所有的操作都在pycharm中进行。) 点击:file-->new project,出现下面的对话框。 选择Django栏目,输入项目名称,这里采用国际惯例的mysite。选择Python解释器版本,点击create创建。 Django将自动生成下面的目录结构: 与项目同名的目录中是配置文件,templates目录是HTML文件存放处,也就是MTV中的T。manage.py是django项目管理文件。 3. 创建APP 在每个Django项目中可以包含多个APP,相当于一个大型项目中的分系统、子模块、功能部件等等,相互之间比较独立,但也可以有联系。 所有的APP共享项目资源。 在pycharm下方的terminal终端中输入命令: python manage.py startapp cmdb 这样就创建了一个叫做cmdb的APP,django自动生成“cmdb”文件夹。 4. 编写路由 路由都在urls文件里,它将浏览器输入的url映射到相应的业务处理逻辑。 简单的urls编写方法如下图: 5. 编写业务处理逻辑 业务处理逻辑都在views.py文件里。 通过上面两个步骤,我们将index这个url指向了views里的index()函数,它接收用户请求,并返回一个“hello world”字符串。 6. 运行web服务 现在我们已经可以将web服务运行起来了。 命令行的方式是:python manage.py runserver 127.0.0.1:8000 但在pycharm中,你可以这么干: 在上部工具栏中找到下面图示的图标。 点击下拉箭头 点击edit configurations 在host中填入:127.0.0.1 port中填入:8000 OK确定之后,点击绿色的三角,web服务就运行起来了。 按图所示,自动跳转到浏览器程序界面。显示的却是下图的404页面: 修改一下url,添加“/index”,就一切ok了! 至此,一个最简单的django编写的web服务就启动成功了。 7. 返回HTML文件 上面我们返回给用户浏览器的是什么?一个字符串!实际上这肯定不行,通常我们都是将HTML文件返回给用户。 下面,我们写这么一个index.html文件: 再修改一下views文件: 为了让django知道我们的HTML文件在哪里,需要修改settings文件的相应内容。但默认情况下,它正好适用,你无需修改。 接下来,我们可以重新启动web服务。在浏览器刷新一下,你会看到带有样式的“hello world”。 注:这里有个小技巧,在多次频繁重启服务时,由于端口未释放的原因,容易启动不了服务,修改一下端口就OK了。 8. 使用静态文件 我们已经可以将HTML文件返还给用户了,但是还不够,前端三大块,HTML、CSS、js还有各种插件,它们齐全才是一个完整 的页面。在django中,一般将静态文件放在static目录中。接下来,在mysite中新建个static目录。 你的CSS,JS和各种插件都可以放置在这个目录里。 为了让django找到这个目录,依然需要对settings进行配置: 同样,在index.html文件中,可以引入js文件了: 重新启动web服务,刷新浏览器,查看结果。 9. 接收用户发送的数据 上面,我们将一个要素齐全的HTML文件返还给了用户浏览器。但这还不够,因为web服务器和用户之间没有动态交互。 下面我们设计一个表单,让用户输入用户名和密码,提交给index这个url,服务器将接收到这些数据。 先修改index.html文件 ="en"> ="UTF-8"> 首页 用户输入: ="/index/" method="post"> ="text" name="username" /> ="password" name="password" /> ="submit" value="提交" /> 然后修改views.py文件 此时 ,重启web服务时,会出错,因为django有一个跨站请求保护机制,我们在index.html文件中加入一行{% csrf_token %}。 ="en"> ="UTF-8"> 首页 用户输入: ="/index/" method="post"> {% csrf_token %} ="text" name="username" /> ="password" name="password" /> ="submit" value="提交" /> 再次进入浏览器,刷新页面: 输入点东西,然后我们在pycharm中可以看到相应的数据。 10. 返回动态页面 我们收到了用户的数据,但返回给用户的依然是个静态页面,通常我们会根据用户的数据,进行处理后在返回给用户。 这时候,django采用自己的模板语言,类似jinja2,根据提供的数据,替换掉HTML中的相应部分,详细语法入门后再深入学习。 先改造views.py文件: 再改造index.HTML文件: ="en"> ="UTF-8"> 首页 用户输入: ="/index/" method="post"> {% csrf_token %} ="text" name="username" /> ="password" name="password" /> ="submit" value="提交" /> 用户展示: ="1"> 用户名 密码 {% for line in data %} {{ line.user }} {{ line.pwd }} {% endfor %} 重启服务,刷新浏览器: 可以看到,我们获得了用户实时输入的数据,并将它实时展示在了用户页面上,这是个不错的交互过程。 11. 使用数据库 流程走到这里,django的MTV框架基本已经浮出水面了,只剩下最后的数据库部分了。 上面我们虽然和用户交互得很好,但并没有保存任何数据,页面一旦关闭,或服务器重启,一切都将回到原始状态。 使用数据库是毫无疑问的,django通过自带的ORM框架操作数据库,并且自带轻量级的sqlite3数据库。下面我们来看一看: 首先是注册app: 不注册它,你的数据库就不知道该给哪个app创建表。 然后我们在settings中,配置数据库相关的参数,如果使用自带的sqlite,不需要修改。 再编辑models.py文件,也就是MTV中的M。 这里我们创建了2个字段,分别保存用户的名字和密码。 接下来要在pycharm的teminal中通过命令创建数据库的表了。有2条命令,分别是: Python manage.py makemigrations 再输入命令:Python manage.py migrate 修改views.py中的业务逻辑 重启web服务后,刷新浏览器页面,之后和用户交互的数据都能保存到数据库中。任何时候都可以从数据库中读取数据,展示到页面上。 至此,一个要素齐全,主体框架展示清晰的Django项目完成了,其实很简单是不是? 三、 Django总结 作为Python必学web框架的Django,它的功能强大,内容全面,但同时也意味着限制颇多,灵活性低,可修改性差,这就是鱼和熊掌不可兼得了。我们学习Django,其实就是学习一个软件,要理解它的基本原理,把握它整体框架,牢记一些基本规则,剩下的就是不断深入细节,然后熟能生巧、经验多少的问题了,不存在多高深的不可掌握技术。 关于学习方法的建议:学习任何东西,不要直接扎入细节,应该先了解它的外围知识,看看它的整体架构,再学习它的基本内容,然后才是深入学习,打磨技巧! 全文完,有不对之处恳请指正,觉得不错,就点赞支持一下。 文末知识点摘要:Python入门后再看点什么好? 不止一次在头条、微信、知乎有读者朋友跑过来问:看完了基础书,甚至看两遍了,但自己写的时候还是没思路,我该怎么办? 编程在我看来就是一门手艺活,绝不是简单通过看书就能学会的,跟学游泳、学车、学钢琴一个道理,没别的,掌握了最基本的理论之后就是干,只有通过大量的练习、实战才能掌握编程这门技能,之后再回过来头来继续深入理论 这个问题在知识星球也同样被问题,于是在那里我们设了每日一题的专题,每周会出三道题给大家,做完之后要求提交到 GitHub,我会统一对代码进行 review。这些题一般都是出自于一些真实应用场景,通过这种方式来提高编程水平。 下面这道题我们在星球中的第三题,在你往下翻之前,不妨梳理下你的编程思路。 题目: 统计一个文件中每个单词出现的次数,列出出现频率最多的5个单词。 前言: 这道题在实际应用场景中使用比较广泛,记得哪里看到说李笑来就利用他的编程技能出版过一本背单词的畅销书,统计历年来四六级、托福考试中出现的高频词汇,学生根据词频来记单词,这种方式深受大家喜欢。这就是一个把编程技能用来解决实际问题的典型场景。 所以,哪怕你不是程序员,如果能掌握编程技能的话,也能给你的工作带来极大的便利。 另外,在做数据分析时,那些词云效果本质上都是基于词频统计来控制字体的大小,如果你能熟练运用Python中的知识来解决问题的话,那说明你真正入门Python了。 分析: 本题主要考察以下几个方面的知识点: 1、如何正确读写文件 在 Python 中读写文件可以使用内置函数open(),而 open 函数在python2 和 python3 中有一定的区别,比如 Python 中可以指定读写文件的编码格式,而 Python 则不可以,为了同时兼容2和3,我们通常会使用io模块下面的 open 函数,大家可以查文档搞清楚它们之间的区别,培养主动学习能力和查资料的习惯。 另外一点是读写文件完成之后是需要关闭文件描述符的,除了可以使用 try...except...finally的语法之后,我们还可以使用更优雅的 with … as 的语法来自动关闭文件。 2、如何对数据进行排序 sorted函数是一个使用频率很高的内置函数,它的用法也很强大,因为它可以通过指定参数 key 来进行自定义排序,也就意味着你不仅可以对数字排序、对字母排序、还可以对列表、字典、自定义的对象进行排序,你只需要要告诉 sorted 函数的排序规则是什么,比如一个people对象,我既可以根据年龄排序也可以根据身高体重来排序,所以这个函数时非常灵活的,另外,对于列表对象有自带的 sort 方法,如果能区分清楚 list.sort 与 sorted 之间区别那说明你已经能灵活运用了。 3、匿名函数的使用 刚说了sorted函数可以指定一个参数来控制排序的规则,这个参数可以是一个函数,这种场景往往匿名函数,就是我们常说的lambda函数显得很应景。 4、字典类型的运用 做词频统计,用字典无疑是最合适的数据类型,单词作为字典的key, 单词出现的次数作为字典的 value,很方便地就记录好了每个单词的频率,字典很像我们的电话本,每个名字关联一个电话号码。另外,字典最大的特点就是它的查询速度会非常快。理想情况下时间复杂度为O(1),我是说理想情况。 5、正则表达式的运用 处理文本、字符串,正则表达式简直是神器,无论是做数据爬虫还是表单验证使用非常广泛,当然,正则表达式并不是 Python 特有的东西,所有编程语言都支持,我们除了学习正则表达式的基本规则之外就是Python中的re模块提供的各种函数了,只有熟悉了API 我们才能运用到实际场景中去。 以上5点,每个点都可以整理出一篇文章出来 实现: 分析完之后,我们实现起来其实是非常快的。所以我们在拿到一个需求的时候,首先肯定是把需求弄清楚,想想大概可以用哪些技术来实现,随后才是动手写代码,其实我们在工作上,真正写代码的时间还不到一半。 打印结果: 总结 当然,实现方法不是唯一的。比如Python模块本身就提供了一个collections.Counter的类,它继承自dict类,就是用于做统计的,细心的你可能发现了,我实现的这个Counter和collections下面那个Counter很像,其实这就是造轮子,造轮子可以锻炼我们的编程思维,当然在工作上有现成的东西就没必要自己造轮子了,除非你有信心做得更好。你也可以思考假如Python没有提供Counter这个工具,你该怎么做。 另外,该模块还提供一个有序的字典对象 OrderedDict,使用它可以免去我们手动排序的操作。对于上面提及的知识点你是否都了然于心了,如果回答是的话,恭喜你,我想你应该掌握差不多了,进阶吧,如果你还有很多不清楚的地方,那么需要你更多的总结、练习。
曾几何时Python对我说:"时日已不多,速度学Python"。于是乎上天让我看到了一个基于python的微信开源库:itchat,玩的不亦乐乎,接着我做了一个程序,可以把微信好友撤回的信息收集起来,然后会自动发送到我的个人微信的文件传输助手。 代码了解一下: 将接收到的消息存放在字典中,当接收到新消息时对字典中超时的消息进行清理 | 不接受不具有撤回功能的信息。 收到note通知类消息,判断是不是撤回并进行相应操作。 代码分成上面三部分了! 本程序阔以直接在终端运行,在终端扫码成功就能成功登录,也可以打包在window系统运行(注意修改一下路径,推荐使用相对路径)。 效果图了解一下: itchat 上面都是编程逻辑的小事,我还是记录一下itchat微信这个开源库。 查看客户端 更多项目实战资料在评论回复 更多更多 更多
最近老板爱上了吃鸡(手游:全军出击),经常拉着我们开黑,只能放弃午休的时间,陪老板在沙漠里奔波。 上周在在微信游戏频道看战绩的时候突发奇想,是不是可以通过这个方式抓取到很多战斗数据,然后分析看看有什么规律。 首先,神枪镇楼 第一步、分析数据接口 使用Charles抓包 https加密流量的处理 经过研究,可以通过在手机和电脑都安装Charles根证书的方式来实现对Https流量的分析 数据接口 接下来就根据这些数据来找出我们需要的接口了,经过分析,主要涉及三个接口 获取用户信息接口 获取用户战绩列表接口 获取用户指定战绩详细信息接口 下面我们一个一个看 1. 获取用户信息接口 request response 同理获取用户战绩列表接口和获取用户战绩详情接口 第二步、爬取数据 使用requests请求接口获取数据 使用redis来标记已经爬取过的信息 使用celery来管理队列 然后在task中控制API请求和Redis数据实现完整的任务逻辑,如: 开始抓取 有入口之后我们就用celery来启动worker去开始爬虫 通过flower,我们可以看到运行的效率还是非常不错的。 第三步、数据分析 分析结果 1. 平均用户日在线时长2小时 从分布图上看大部分用户都在1小时以上,最猛的几个人超过8小时。 注:我这里统计的是每一局的存活时间,实际在线时长会比我这个更长。 2. 女性角色被救次数高于男性 终于知道为什么有那么多人妖了,原来在游戏里面可以占便宜啊。 3. 女性角色救人次数高于男性 给了大家一个带妹上分的好理由。 4. 周五大家最忙 估计周五大家都要忙着交差和写周报了。 5. 晚上22点是游戏高峰 凌晨还有那么多人玩,你们不睡觉吗? 6. 最远击杀距离639米 我看了一下98K、SKS 和 AWP 的有效射程,大致都在 800 米以内,所以这个值可信度还是可以的。 反过来看抖音上的那些超远距离击杀应该都是摆拍的。 7. 能拿到「救死扶伤」称号才是最高荣耀 从分布情况可以看出来,救死扶伤比十杀还要难。 能拿到救死扶伤称号的大部分都是女性角色,再一次证明玩游戏要带妹。 回归到这个游戏的本质,那就是生存游戏,没什么比活下来更重要的了。小编推荐一个学Python的学习q-u-n 二二七, 四三五, 四五零 无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!希望新手少走弯路 结尾 这次爬虫主要是利用了微信游戏频道可以查看陌生人数据的场景才能提取到这么多数据。我们可以通过同样的手段来分析王者荣耀和其它游戏的数据,有兴趣的同学可以尝试一下。
十五道Python的小案例,不知道各位都会了多少! 一、猜数字 1到4能组成多少个互不相同且不重复数字的三位数?分别是? 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: 二、公司发放的奖金的计算 分析:请利用数轴来分界,定位。注意定义时需把奖金定义成长整型。 程序源代码: 三、一个整数加上100后是一个完全平方数,再加168又是一个完全平方数,请问该数是多少? Python的学习 q-u n 二二七,四三五,四五零 ,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!内有开发工具,很多干货和技术资料分享!希望新手少走弯路 分析: 程序源代码: 四、输入*年*月*日,判断这一天是这一年的第几天? 分析:以3月5日为例,先把前两月的加起来,再加上5天就是本年的第几天,特殊情况下闰年且输入月份大于2时需考虑多加一天: 程序源代码: 以上实例输出结果为: 五、输入三个整数x,y,z,把这三个数由小到大输出 Python的学习 q-u n 二二七,四三五,四五零 ,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!内有开发工具,很多干货和技术资料分享!希望新手少走弯路 分析:我们把最小数放到x上,先将x与y进行比较,如果x>y则将x与y的值进行交换,再用x与z进行比较,当x>z则将x与z的值进行交换,这样能使x最小。 程序源代码: 六、斐波那契数列 分析:斐波那契数列(Fibonacci sequence),又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……。 在数学上,费波那契数列是以递归的方法来定义: 程序源代码: 方法一 方法二 以上实例输出了第10个斐波那契数列,结果为: 55 方法三 以上程序运行输出结果为: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] 七、将一个列表的数据复制到另一个列表中 程序分析:使用列表[:] 程序源代码: 以上实例输出结果为: [1, 2, 3] 八、输出 9*9 乘法口诀表 分析:分行与列考虑,共9行9列,i控制行,j控制列。 源代码: 以上实例输出结果为: 九、暂停一秒输出 分析:使用 time 模块的 sleep() 函数 程序源代码: 以上实例输出结果为(会有停顿效果): 1 a 2 b 十、暂停一秒输出,并格式化当前时间 源代码: 以上实例输出结果为: 2015-10-21 17:48:40 2015-10-21 17:48:41 十一、有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少? 程序分析:兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21.... 程序源代码: 以上实例输出结果为: 十二、判断101-200之间有多少个素数,并输出所有素数 分析:判断素数的方法:用一个数分别去除2到sqrt(这个数),如果能被整除,则表明此数不是素数,反之是素数。 代码: 以上实例输出结果为: 十三、打印出所有的"水仙花数" 程序源代码: 以上实例输出结果为: 153 370 371 407 十四、将一个正整数分解质因数 程序源代码: 以上实例输出结果为: 90 = 2 * 3 * 3 * 5 100 = 2 * 2 * 5 * 5 十五、利用条件运算符的嵌套来完成学习成绩计算 学习成绩>=90分的同学用A表示,60-89分之间的用B表示,60分以下的用C表示。 分析:(a>b)?a:b这是条件运算符的基本例子。 代码: 以上实例输出结果为: 输入分数: 89 89 属于 B
零基础学习Python必须明确的几点: 1.明确你将来是做什么工作的,需要掌握哪些技能,很多人连这个就不知道就盲目的学,你首先清楚,现在公司需要什么人才,你应该奔着什么目标努力。Python的学习方向有很多,主要还是爬虫 Pythonweb 数据分析,人工智能等等 2.系统的学习规划,规划好你每天学习的新知识和每天做的作业和练习,很多人想自学Python,两个就看完了,这样的能找到工作算是出奇了,现在学习Python想找到工作,没有4-6个月的根本不行,所以规划是一定要有的,我建议半年时间 3.注意学习方法,很多人在学习Python的时候,开始学那一刻起就选择了错误的学习方法,所以最后注定会放弃,回到原来的岗位继续做着自己不喜欢的事情,学习Python需要一定的技巧,在开始学之前多跟别人问问,不要自己盲目的自学,浪费时间。 需要视频资料软件可以再评论区留言
这是我根据这个流程实现的代码,网址:LiuRoy/github_spider 递归实现 运行结果 因为每个请求延时很高,爬虫运行效率很慢,访问了几千个请求之后拿到了部分数据,这是按照查看数降序排列的python项目: 这是按粉丝数降序排列的用户列表 运行缺陷 作为一个有追求的程序员,当然不能因为一点小成就满足,总结一下递归实现的几个缺陷: 因为是深度优先,当整个用户图很大的时候,单机递归可能造成内存溢出从而使程序崩溃,只能在单机短时间运行。单个请求延时过长,数据下载速度太慢。 针对一段时间内访问失败的链接没有重试机制,存在数据丢失的可能。 异步优化 队列实现 实现原理 采取广度优先的遍历的方式,可以把要访问的网址存放在队列中,再套用生产者消费者的模式就可以很容易的实现多并发,从而解决上面的问题2。如果某段时间内一直失败,只需要将数据再仍会队列就可以彻底解决问题3。不仅如此,这种方式还可以支持中断后继续运行,程序流程图如下: 运行程序 为了实现多级部署(虽然我就只有一台机器),消息队列使用了rabbitmq,需要创建名为github,类型是direct的exchange,然后创建四个名称分别为user, repo, follower, following的队列,详细的绑定关系见下图:
batch_file_rename.py This batch renames a group of files in a given directory, once you pass the current and the new extensions. create_dir_if_not_there.py 检查目录是否存在用户的主目录,如果没有然后创建它。Python的学习q-u n 二二七,四三五,四五零 ,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!内有开发工具,很多干货和技术资料分享!希望新手少走弯路 Youtube快速下载器 使用aria2c迅速与并行线程下载youtube视频 谷歌图片下载器 查询特定的术语从谷歌图片数据库和检索图像。 create_dir.py create_dir.py ~ 图像grapper.py 图像grapper.py ~ dir_test.py 测试来看看目录testdir存在,如果不是它将为你创建该目录。 env_check.py 这个脚本会检查所需的所有环境变量设置。 fileinfo.py 显示了对于一个给定的文件信息文件 folder_size.py 扫描当前目录及其所有子目录并显示大小 logs.py 该脚本将搜索所有*.log给定目录中的文件,压缩他们使用您所指定的计划,然后日期戳。 move_files_over_x_days.py 移动超过240天从源目录的所有文件到目标目录中 nslookup_check.py 这个简单的脚本打开文件server_list.txt然后做一个为每一个网路资讯查询检查DNS条目。 osinfo.py 显示一些信息关于你的操作系统运行这个脚本 ping_servers.py 这个脚本,根据提供的参数,将ping服务器相关的应用程序组。 ping_subnet.py 提供第一个3八位字节这个文件扫描后的最终范围可用地址 powerdown_startup.py 这个文件经过服务器列表和ping机器,如果是将负载腻子会话,如果不是它会通知你。 puttylogs.py 这个文件中的所有日志的拉链给目录 script_count.py 这个文件扫描的脚本目录,并给出了一个计算不同类型的脚本。 script_listing.py 这个文件将列表中的所有文件目录,以及经历的所有子目录。 testlines.py 这个简单的脚本打开一个文件,并打印出100行线的任何一组变量。 tweeter.py 这个脚本允许你发送文本或图片的终端 serial_scanner.py 包含一个方法叫做ListAvailablePorts返回一个列表的串行端口的名字在电脑使用,这种方法只能在Linux和Windows(mac osx可以扩展)。 如果没有找到港口,将返回一个空列表。 get_youtube_view.py 这是非常简单的python脚本得到多个视图的youtube视频, 用于重复歌曲在youtube上。 CountMillionCharacter.py和CountMillionCharacter2.0. py 统计字符脚本,或多少字符出现在任何基于文本的文件。 xkcd_downloader.py 下载最新的XKCD漫画和地点在一个名为“漫画”的新文件夹 timymodule.py 一个伟大的替代蟒蛇“时间”模块和更容易使用。 calculator.py 使用Python的eval()函数来实现一个计算器 Google_News.py 使用BeautifulSoup提供最新新闻标题与新闻链接 cricket_live_score 使用BeautifulSoup提供活的板球得分 youtube.py 以歌曲名称作为输入和获取最佳匹配的歌曲和戏剧的youtube url
我相信如果看电影的都知道,不管是爱奇艺还是腾讯视频还是优酷很多的电影电视都是需要VIP的,但是为了看这么一个电视或者电影开个vip又不是很划算。 小编今天教大家如何利用Python来下载VIP的视频,这个方法还是挺实用的,希望能帮到那些喜欢看电视或者想学的Python的小伙伴们学习!案例说难也不难,对零基础的小伙伴来讲就可能相对来说有点难..... 好了,废话不多说。现在开始我们的实战之旅吧! 实战背景 爱奇艺的VIP视频只有会员能看,普通用户只能看前6分钟。 比如加勒比海盗5的URL:http://www.iqiyi.com/v_19rr7qhfg0.html#vfrm=19-9-0-1 我们怎么免费看VIP视频呢?一个简单的方法,就是通过旋风视频VIP解析网站。 URL:http://api.xfsub.com/ 这个网站为我们提供了免费的视频解析,它的通用解析方式是: http://api.xfsub.com/index.php?url=[播放地址或视频id] 比如,对于绣春刀这个电影,我们只需要在浏览器地址栏输入: http://api.xfsub.com/index.php?url=http://www.iqiyi.com/v_19rr7qhfg0.html#vfrm=19-9-0-1 这样,我们就可以在线观看这些VIP视频了: 但是这个网站只提供了在线解析视频的功能,没有提供下载接口,如果想把视频下载下来,我们就可以利用网络爬虫进行抓包,将视频下载下来。 实战升级 分析方法相同,我们使用Fiddler进行抓包: 我们可以看到,有用的请求并不多,我们逐条分析。我们先看第一个请求返回的信息。 可以看到第一个请求是GET请求,没有什么有用的信息,继续看下一条。 我们看到,第二条GET请求地址变了,并且在返回的信息中,我们看到,这个网页执行了一个POST请求。 POST请求是啥呢? 它跟GET请求正好相反,GET是从服务器获得数据,而POST请求是向服务器发送数据,服务器再根据POST请求的参数,返回相应的内容。这个POST请求有四个参数,分别为time、key、url、type。 记住这个有用的信息,我们在抓包结果中,找一下这个请求,看看这个POST请求做了什么。 很显然,这个就是我们要找的POST请求,我们可以看到POST请求的参数以及返回的json格式的数据。其中url存放的参数如下: xfsub_api\/url.php?key=02896e4af69fb18f70129b6046d7c718&time=1505724557&url=http%3A%2F%2Fwww.iqiyi.com%2Fv_19rr7qhfg0.html&type=&xml=1 这个信息有转义了,但是没有关系,我们手动提取一下,变成如下形式: xfsub_api/url.php?key=02896e4af69fb18f70129b6046d7c718&time=1505724557&url=http://www.iqiyi.com/v_19rr7qhfg0.html&type=&xml=1 我们已经知道了这个解析视频的服务器的域名,再把域名加上: http://api.xfsub.com/xfsub_api\url.php?key=02896e4af69fb18f70129b6046d7c718&time=1505724557&url=http://www.iqiyi.com/v_19rr7qhfg0.html&type=&xml=1 这里面存放的是什么东西?不会视频解析后的地址吧?我们有浏览器打开这个地址看一下: 果然,我们可以看到视频地址近在眼前啊,URL如下: http://disp.titan.mgtv.com/vod.do?fmt=4&pno=1121&fid=1FEA2622E0BD9A1CA625FBE9B5A238A6&file=/c1/2017/09/06_0/1FEA2622E0BD9A1CA625FBE9B5A238A6_20170906_1_1_705.mp4 我们再打开这个视频地址: 瞧,我们就这样得到了这个视频在服务器上的缓存地址。根据这个地址,我们就可以轻松下载视频了。 PS:需要注意一点,这些URL地址,都是有一定时效性的,很快就会失效,因为里面包含时间信息。所以,各位在分析的时候,要根据自己的URL结果打开网站才能看到视频。 接下来,我们的任务就是编程实现我们所分析的步骤,根据不同的视频播放地址获得视频存放的地址。 现在梳理一下编程思路: 用正则表达式匹配到key、time、url等信息。 根据匹配的到信息发POST请求,获得一个存放视频信息的url。 根据这个url获得视频存放的地址。 根据最终的视频地址,下载视频。 编写代码 编写代码的时候注意一个问题,就是我们需要使用requests.session()保持我们的会话请求。 简单理解就是,在初次访问服务器的时候,服务器会给你分配一个身份证明。我们需要拿着这个身份证去继续访问,如果没有这个身份证明,服务器就不会再让你访问。这也就是这个服务器的反爬虫手段,会验证用户的身份。 思路已经给出,希望喜欢爬虫的人可以在运行下代码之后,自己重头编写程序,因为只有经过自己分析和测试之后,才能真正明白这些代码的意义。上述代码运行结果如下: 我们已经顺利获得了mp4这个视频文件地址。 根据视频地址,使用 urllib.request.urlretrieve() 即可将视频下载下来。编写代码如下: urlretrieve()有三个参数,第一个url参数是视频存放的地址,第二个参数filename是保存的文件名,最后一个是回调函数,它方便我们查看下载进度。代码量不大,很简单,主要在于分析过程。代码运行结果如下: 下载速度挺快的,几分钟视频下载好了。 小编推荐一个学Python的学习q u n 二二七,四三五,四五零,无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!对于这个程序,感兴趣的朋友可以进行扩展一下,设计出一个小软件,根据用户提供的url,提供PC在线观看、手机在线观看、视频下载等功能。
链接: 1 背景和功能 2 分析喜马拉雅接口 Django Model设计: 先设计两张表,一张用来存储专辑(专辑名,封面图,专辑id,添加时间),另外一张存储专辑下每一集的信息(所属的专辑,序号,trackid,音频地址,添加时间) 为了防止正在爬的时候,有人再次提交。加一个status表。 前端布局: 首页的布局什么的就简单写了,只需要一个输入框,能输入新的专辑id,再来个列表,展示已经爬过的专辑。 输入框的样式是不是很熟悉呀?没错,直接抄的喜马拉雅主页的,连css名字都不想改。 输入了albumId之后,post到服务器,开始抓取index---trackid: 首页路由url配置: View中处理: 把之前的两个接口封装到class ScrapManager中,没啥特别的地方,只是看起来要简洁些: 接下来完善播放页面具体功能。
Python是一种面向对象的解释型编程语言,源代码与解释器CPython遵守GPL协议,Python语法简洁清晰。 语法简洁清晰,那么我们用少量的Python代码能做哪些有趣的东西?温馨提示:文末必看。 一、画爱心表白 1、图形都是由一系列的点(X,Y)构成的曲线,由于X,Y满足一定的关系,所以我们就可以建立模型,建立表达式expression,当满足时,两个for循环(for X in range;for Y in range)就会每行每列的打印。 2、Python代码与注释: 理清思路一行代码实现: 看上去是三行,在IDE中写作一行Python代码即可实现,如图: 此图为静态图,效果并不如意,那么我们把它做成动态图并实现图文表白如何?(可自行更改字母内容) 更改后代码如下: 二、快递查询工具 1、此Python小项目需要用到json与requests两个库,还需调用API。 2、代码注解: 3、查询效果: 三、Python爬虫入门级别教程之图片爬取 1、很多因为兴趣而学习Python的朋友大多是看到别人爬取视频、图片吧,我是以前看到别人爬取小电影,我才有动力学的。 2、Python代码: 3、效果图 四、佛祖镇楼 代码有点那个......但是效果是出来了。同理,可画其它的图形,这个需要你自己的想象力。 五、做动画手绘 示例: 源代码: 六、(压轴)连连看暴力辅助 连连看我相信大家都有玩过,不多介绍。要完成它的辅助,首先我们能想到的有哪些? 图像识别,鼠标模拟。图像识别可不一定要什么难度很高的算法。OpenCV这个神级框架,轻松帮我们搞定了,要善于利用工具。 由python win32的API就可以实现鼠标模拟点击。 想破解QQ的连连看,必须config.py里的配置改成QQ连连看对应的配置,但配置是什么我不会说出来。假如你能够靠自己做出来,偷着乐就好了,不要宣扬,假如说你一定要张牙舞爪的到处显摆... 我的确也不会说啥,毕竟小编也正在这样做。 源代码: 需要视频资料的软件的可以在评论区留言