出现"object is not subscriptable"错误的常见原因之一是,你尝试对一个非可迭代对象进行下标操作。以字典为例,当你使用字典的键来访问对应的值时,需要使用字典的下标操作符[]。而如果你尝试对一个非字典对象(如整数、字符串等)进行下标操作,就会出现该错误。 另一个可能的原因是,你尝试对一个可迭代对象的属性进行下标操作。例如,对一个自定义类的实例进行下标操作的时候,需要确保该类实现了__getitem__()方法来支持下标访问。
上一讲中我给你讲了如何使用八爪鱼采集数据,对于数据采集刚刚入门的人来说,像八爪鱼这种可视化的采集是一种非常好的方式。它最大的优点就是上手速度快,当然也存在一些问题,比如运行速度慢、可控性差等。
使用for循环,例如 a=['ac','ab','dc'] for i in a: print(i)
在接口测试中,断言是一项非常重要的操作,它是用来校验接口返回结果是否符合预期的一种手段。一般来说,接口测试断言大致可以分为以下几类:
JSON吸引了工具构建者的注意,它们开发了用于重新格式化、验证和解析JSON的众多工具,这不足为奇。这些工具既有在Web浏览器中运行的在线实用程序,又有面向代码编辑器和IDE的插件,比如Visual Studio Code和Eclipse。
链接:developer.51cto.com/art/201910/604745.htm
JSON吸引了工具构建者的注意,它们开发了用于重新格式化、验证和解析JSON的众多工具,这不足为奇。这些工具既有在Web浏览器中运行的在线实用程序,又有面向代码编辑器和IDE的插件,比如Visual Studio Code和Eclipse
developer.51cto.com/art/201910/604745.htm
我们进行数据分析以及挖掘时,前提条件就是需要有数据;如果在公司里作业,我们可以从数据库中导入数据,但同时我们也可以对采集数据来进行分析。采集数据最常用就是我们听到的爬虫,通过爬虫爬取网页上的信息,如购物网站用户评论进行产品调研,微博留言等来进行舆论分析,那么今天我就来了解如何使用爬虫采集数据。
天气查询python小程序第0步:导入工具库第一步:生成查询天气的url链接第二步:访问url链接,解析服务器返回的json数据,变成python的字典数据第三步:对字典进行索引,获取气温、风速、风向等天气信息第四步:遍历forecast列表中的五个元素,打印天气信息完整Python代码 本案例是一个非常有趣的python小程序,调用网络API查询指定城市的天气,并打印输出天气信息。
在进行数据处理和分析时,我们经常会使用Python的NumPy库来处理数组和矩阵。然而,在将NumPy数组转换为JSON格式时,有时会遇到一个常见的错误:Object of type 'ndarray' is not JSON serializable。这个错误意味着NumPy数组不能直接被转换为JSON格式。
insert(index, object) 在指定位置index前插入元素object
字符串余弦相似性算法是通过利用我们初中就学过的三角函数中的余弦定理来计算两个字符串的相似度,它是定义在向量空间模型(Vector Space Model)中的。
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上,并提供了一套全面的向量化字符串操作,它们成为处理(阅读“清理”部分)实际数据时所需的重要部分。在本节中,我们将介绍一些 Pandas 字符串操作,然后使用它们来部分清理从互联网收集的,非常混乱的食谱数据集。
python 读取文件有三种方法:read(), readline(), radlines()
字典是 Python 中基础的数据结构之一,字典的使用,可以说是非常的简单粗暴,但即便是这样一个与世无争的数据结构,仍然有很多人 "看不惯它" 。
前天 OpenAI 开放了两个新模型的api接口,专门为聊天而生的 gpt-3.5-turbo 和 gpt-3.5-turbo-0301。
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JSON是计算机程序通讯的一种常见格式。在我们日常运维或者开发过程中经常需要解析json文件 ,但是部分文件内容有非常不利于人工阅读。如何解决呢?jq来帮忙。
JSON 吸引了工具构建者的注意,它们开发了用于重新格式化、验证和解析 JSON 的众多工具,这不足为奇。这些工具既有在 Web 浏览器中运行的在线实用程序,又有面向代码编辑器和 IDE 的插件,比如 Visual Studio Code 和 Eclipse。
字典{key:value,key:value},dict(key=value,key=value):
编译:丁一 黄念 丁雪 校对:席雄芬 姚佳灵 程序验证:郭姝妤 序言 在Python中调用R或在R中调用Python,为什么是“和”而不是“或”? 在互联网中,关于“R Python”的文章,排名前十的搜索结果中只有2篇讨论了一起使用R和Python的优点,而不是把这两种语言对立起来看。这是可以理解的:这两种语言从一开始都具有非常显著的优缺点。从历史上看,尽管把两者分割开来是因为教育背景:统计学家们倾向用R,而程序员则选择了Python语言。然而,随着数据科学家的增加,这种区别开始变得模糊
JSON是一个轻量级数据交换格式,其可读性好,数据量比XML格式小,被广泛作为网络传输的数据格式。
导读:本文要介绍的这些技法,会用Python读入各种格式的数据,并存入关系数据库或NoSQL数据库。
在Python中调用R或在R中调用Python,为什么是“和”而不是“或”? 在互联网中,关于“R Python”的文章,排名前十的搜索结果中只有2篇讨论了一起使用R和Python的优点,而不是把这两种语言对立起来看。这是可以理解的:这两种语言从一开始都具有非常显著的优缺点。从历史上看,尽管把两者分割开来是因为教育背景:统计学家们倾向用R,而程序员则选择了Python语言。然而,随着数据科学家的增加,这种区别开始变得模糊起来: 数据科学家就是这样一种人:软件工程师中最懂统计学,统计学家中最会编程的人。
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,具有易读易写的特点,广泛应用于Web开发和数据传输领域。本文将介绍JSON的基本概念、语法结构以及常见的使用方法,帮助读者快速上手JSON数据格式。
最近世界变化太大,在大浪潮的冲击下没有人可以幸免,对于我这代人从来没有这么近距离的观测过时代的转折点。不过好在,事情渐渐的明朗了起来,我对于未来的顾虑开始慢慢消散,所以回到学习上来,开始重新静下心来做自己那点微小的工作。
本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =。以后还是要按时完成任务。废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量)。 键值对(PaiRDD) 1.创建 1 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 2 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByKey,fo
官方文档:http://docs.python.org/library/json.html
Python语言比起C++、Java等主流语言,语法更简洁,也更接近英语,对编程世界的新人还是很友好的,这也是其显著优点。最近总有人问我Python相关的问题,这些问题也偏基础,自古有句话,授人以鱼不如授人以渔,刚好趁五一时间总结了几篇Python的知识点,帮助小伙伴成功入坑Python,将这门工具语言顺利掌握起来。
一、双层装饰器 def w1(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwargs) return innerdef w2(func): def inner(*args,**kwargs): # 验证1 # 验证2 # 验证3 return func(*args,**kwarg
函数内部定义的作用范围只有在函数内部 函数外部定义的作用范围都可以 在满足需求的前提下,选择作用域最小的
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本文是本人学完Python后的一遍回顾,加深理解顺便留作手册以备查阅。 学习Python的这几天来,觉得Python还是比较简单,容易上手的,就基本语法而言,但是有些高级特性掌握起来还是有些难度,需要时间去消化。Python给我最大的印象就是语法简洁,就像写伪代码一样,很多其他语言要用很多行才能实现的操作Python可能几行就搞定了,这让人摆脱了繁杂的语法而专注于问题本身,这也正是我为什么不太喜欢Java的原因之一,虽然它很强大。 一、Python简介 Python是一种用来编写应用程序的高级程序设计语言
移动测试 Appium源码初探 介绍 Appium 是一个自动化测试开源工具,支持 iOS 平台和 Android 平台上的原生应用,web 应用和混合应用。 “移动原生应用”是指那些用 iOS 或者 Android SDK 写的应用。 “移动 web 应用”是指使用移动浏览器访问的应用(Appium 支持 iOS 上的 Safari 和 Android 上的 Chrome)。 “混合应用”是指原生代码封装网页视图——原生代码和 web 内容交互。 文档 首先我们先看下Appium的官方文档地址: 入门手册
#1)Python可以用于Web客户端和Web服务器端编程吗?哪一个最适合Python?
本文实例为爬取拉勾网上的python相关的职位信息, 这些信息在职位详情页上, 如职位名, 薪资, 公司名等等.
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文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此,非结构化文本数据变得非常普遍,分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。
WebDriver是用于与实时Web浏览器进行交互的可编程界面。它使测试自动化能够打开浏览器,发送点击,键入键,刮擦文本并最终干净地退出浏览器。WebDriver界面是W3C建议书。WebDriver标准的最受欢迎的实现是Selenium WebDriver,它是免费和开放源代码。
我发现现在不用标题党的套路还真不好吸引人,最近在做相关的事情,从而稍微总结出了一些文字。我一贯的想法吧,虽然才疏学浅,但是还是希望能帮助需要的人。博客园实在不适合这种章回体的文章。这里,我贴出正文的前两个部分,算个入口吧。
python常用模块 什么是模块? 常见的场景:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块名字加上.py的后缀。 但其实import加载的模块分为四个通用类别: 1 使用python编写的代码(.py文件) 2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展 3 包好一组模块的包 4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块 为何要使用模块? 如果你退出python解释器然后重新进入,那么你之前定义的函数或者变量都将丢失,因此我们通常将程序写到文
1.定义了一个体积太大的局部变量或者参数,参数和局部变量一般都是存储在栈中的,但是栈所占的内存空间很小,在32位下只占有8M的空间,因此如果没有使用malloc和new来在堆上创建内存空间的话,栈溢出就会很容易发生。
w3c http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp
我们知道再爬虫的过程中我们对于爬取到的网页数据需要进行解析,因为大多数数据是不需要的,所以我们需要进行数据解析,常用的数据解析方式有正则表达式,xpath,bs4,这次我们来介绍一下另一个数据解析库--jsonpath,在此之前我们需要先了解一下什么是json。
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