find_all() 方法 搜索当前tag的所有tag子节点 ,并判断是否符合过滤器的条件： find_all( name , attrs/class_ , recursive , string , **kwargs ) name：标签名搜索 attrs/class_：属性/类名搜索 recursive：限定直接子节点 string：文档字符串搜索 详解 1. 标签名搜索——name 2. 基于标…
python数据分析与机器学习实战—79430人已学习 课程介绍 课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预…
如何使用 将一段文档传入BeautifulSoup 的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串或一个文件句柄. from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(open("index.html")) soup1 = BeautifulSoup("<html>data</html>") print(soup)…
aiohttp介绍 官网上有这样一句话介绍：Async HTTP client/server for asyncio and Python 翻译过来就是 基于asyncio和Python实现的异步HTTP客户端/服务器 asyncio可以实现单线程并发IO操作。也就是做异步操作。 如果仅用在客户端，发挥的威力不大。如果把asyncio用在服务器端，例如Web服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因…
python3 直接cydia搜索python3下载就好了 pip 重头戏来了 安装pip：给电脑下载这个 get-pip.py 然后导入手机 手机运行python3 git-pip.py 总结 这是一个用py3写的下载pip的脚本 版权声明：本文为qq_42568693原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接：https://blog.csdn…
1.安装OpenCv pip install opencv-python 2.安装NumPy pip install numpy 3.安装 scipy pip install scipy 4.测试 import cv2 as cv import numpy as np # 读入图片文件 src =cv.imread('timg.jpg') # 创建一个名字加 “ input image ” 的窗口…
介绍 每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题，以及该问题的解决方案的核心。这样你就能一次又一次地使用该方案而不必做重复劳动。—— Christopher Alexander 软件危机 催生了设计模式，面向对象，软件工程。 是什么 每一个设计模式系统地命名、解释和评价了面向对象系统中一个重要的和重复出现的设计。 热身 既然是针对面向对象的，让我们先来回顾一下面向的三大特性和接口 面向对象的…
给定N个学生的基本信息，包括学号（由5个数字组成的字符串）、姓名（长度小于10的不包含空白字符的非空字符串）和3门课程的成绩（[0,100]区间内的整数），要求输出总分最高学生的姓名、学号和总分。 输入格式： 输入在一行中给出正整数N（≤10）。随后N行，每行给出一位学生的信息，格式为“学号 姓名 成绩1 成绩2 成绩3”，中间以空格分隔。 输出格式： 在一行中输出总分最高学生的姓名、学号和总分，…
来源丨数据STUDIO 探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA Python包可以用几行Python代码执行EDA。在本文中整理了10个可以自动执行EDA并生成有关数据的见解的Python包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决EDA的需求。 DTale Panda…
简单抓取网页的代码 import requests#导入requests包 from bs4 import BeautifulSoup#从bs4中导入BeauifulSoup包 import re#导入正则表达式的包 r= requests.get("http://baidu.com") r.encoding= "utf-8"#就没有进行其他异常判断了，做个简单的HTML网页的爬虫 soup =B…