其实这个bug一眼看出来就是没有一个值可以让你来进行转换成字符串。说白了就是有一个值可能为空，但是看出来没有用，毕竟他这里面包含了6个参数，不确定到底是哪一个参数。 这时候我们就只需要打断点或者是一步一步打印变量就行了，这里我选择的是将老哥的方法进行改写，他选择的是直接将所有的变量一次性全部传给一个对象，我选择的是一个一个传，对比一下，大家就知道了。 老哥的方法：
算法：图像行程编码是将一扫描行中颜色值相同的相邻像素用两个字段表示，第一个字段是一个计数值，用于指定像素重复的次数；第二个字段是具体像素的值，主要通过压缩除掉数据中的冗余字节或字节中的冗余位，从而达到减少文件所占空间的目的。
嗯，今天还是挑战了爬取电影，因为我发现从别的页面进去就不是Ajax的页面了，步骤和书单差不多hhh
闲了的时候还是要学一点金融知识，先不说金融懂多少，但是通过金融的目的来编程其实也还行。总之美好的一天不要浑浑噩噩的度过。我觉得都是值得回忆的美好岁月。我们都知道股票市场有很多交易数据，有人亏损有人盈利。但是赚的人肯定是赚了很久了。赔的人也许会一直亏，但也可能厚积薄发。作为一只初来乍到的程序员，咋没有那种科班背景，所以很多时候唯一能派上用场的的好好学习。那么最基础的肯定需要知道基本知识吧，因为我本人是一只目的和好奇心驱动的猿，所以让我系统的学习某个专业会让我很难接受，主要是学过之后不一定能够形成系统的认知能力。可能效果总比我这样凭感觉的好的多的多。后期再看情况，先不扯这些话题。今天的目标就是记录一下我是如何获取股票数据的。没错我用的是开源的组件，没有写爬虫。因为股票数据是有专业的组织开放的api，里边比较好的是tushare和baostack。然后之前使用tushare还好，还是自从他们升级之后就需要积分了，然后发现自己的积分不够。所以我采用了baostack，但是baostack的问题是“数据不全”。其实也不是数据不全，而是获取全部股票信息的时候返回的数据总是隔三差五。让我对此产生了怀疑。纠结之下发现tushare能够获取全部股票列表，然后我把之前baostack中没有返回的股票代码作为参数调baostack其实也是能返回数据的。那么就是baostack的rs=bs.query_stock_basic()接口的问题？反正已经呵呵哒了，所以我最终采用的策略是使用tushare获取上证和深证的股票，然后调用baostack获取股票的历史交易数据并保存到文件中。
728. Self Dividing Numbers 描述： 给定一个整数n,判断1-n之间的数字，输出字符串。如果一个数是3的倍数，输出“FIzz”；如果一个数是5的倍数，输出“Buzz”；如果
BeautifulSoup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构，每个节点都是python对象，所有对象可以归纳为4种
RESP协议是Redis客户端和服务端之间的通讯协议，这是它的官方文档：https://redis.io/topics/protocol。
版权声明：本文为博主原创文章，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。
之前一直对爬虫有兴趣，但是一直没有真正静下心来去好好学习过，这一段时间跟着b站上的一个教程做了自己人生中第一个爬虫程序，还是很有成就感的。
Python实现获取目录下所有文件名称，其中不包含目录名称，使用os类，并将输出存入列表中，下面一起来看代码吧！
在一次将数据库查询结果手动转化为json数据（obj转json）的过程中，发现前端得到的每条数据都是一样的，，，，简述为，列表存入字典值后值会变化，代码如下：
pickle模块实现了一个算法可以将任意的Python对象转换为一系列字节。这个过程也被称为串行化对象。可以传输或存储表示对象的字节流，然后再重新构造来创建有相同性质的新对象。
原是弱电集成的设计员，纠结很久后参加了python培训机构转职后的一员小白，由于一次工作中需要翻译一份近100页word表格，纯手工翻译大概三个小时，为了解决这种重复又耗时的劳动，并重温python相关知识所以制作了该小程序。
def redis(start_time=0,end_time=0,fields=None): import redis import json client = redis.StrictRedis(host='192.168.31.49') addres = fields.split(",") data = [] for dd in addres: for key in client.keys(str("*")+str(dd)+str
小结：用python自带的库进行读取的时候可能稍快，但对于大型的多维数据处理，使用pandas可进行更方面，灵活，可视化的操作。
对象:程序中使用的所有值都是对象，对象由内部属性和方法组成 这些方法会执行与数据相关的各种操作，前面操作列表类型数据时 我们已经用过了方法：
Python 是最流行、功能最强大的编程语言之一。由于它是自由开源的，因此每个人都可以使用。大多数 Fedora 系统都已安装了该语言。Python 可用于多种任务，其中包括处理逗号分隔值（CSV）数据。CSV文件一开始往往是以表格或电子表格的形式出现。本文介绍了如何在 Python 3 中处理 CSV 数据。
# -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'YongCong Wu' # @Time : 2019/12/30 12:45 # @Email : : 1922878025@qq.com class Pagenation(object): def __init__(self,data_list,page,per_data_num = 10): ''' 初始化 :param data_list: 所有数据
这段时间，在北京游荡了好几圈，黑了3层皮，做了好几家的笔试题，我将整理分享出来，以供大家求职找工作参考。
Python主要是简单的爬虫实战，步骤清晰，容易理解和入门。建议最好用自己本地环境测试，仅供学习参考，请勿做其他用途。重点是学习Python正则表达式的应用，python的BeautifulSoup、request模块的使用等。
到目前为止，复旦的不倒翁问答系统只能回答事实类问题，不具备闲聊功能，为了真正做到“不倒问答”，我使用 fasttext 做了一个问句类型分类器，用来判断是事实类问题还是闲聊问题，效果好的出奇。
今天我要用python赋能一下自己 背景：最近会用excel处理数据，需要把表格中每一行第三列之后所有列的内容进行合并，然后还要删掉第一列 因为excel玩得不够六，我都是手动合并，做多了感觉很浪费时间，所以就产生了用python来处理的想法 例如，原始表格如下
我们能强制解释器来指定类的列表对象使用__slots__命令： 把这个看完基本上就理解了 通过简单地添加元素，创建一个100,000的数组，并查看内存消耗: data = []for p in range(100000):data.append(DataItem("Alex", 42, "middle of nowhere"))snapshot = tracemalloc.take_snapshot()top_stats = snapshot.statistics('lineno')total = sum
前面我们把大量数据已经爬取到了本地，但这些数据如果不存储起来，那么就会变得无效.开始本文之前，请确保已经阅读。
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。 原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做。
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人）就是模拟浏览器发送网络请求，接收请求响应，一种按照一定的规则，自动地抓取互联网信息的程序。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 转载于：https://www.bilibili.com/video/BV12E411A7ZQ?spm_id_from=333.337.search-card
对比其它编程语言，我们都知道Python最大的优势是代码简单，有丰富的第三方开源库供开发者使用。伴随着近几年数据分析的热度，Python也成为最受欢迎的编程语言之一。而对于数据的读取和存储，对于普通人来讲，除了数据库之外，最常见的就是微软的Excel。
本文不是讲解如何定义变量，也不打算按照市面上的教程逻辑讲解，希望我能让你对变量带来一些新的理解。
Python 并没有提供数组功能，虽然列表 (list) 可以完成基本的数组功能，但它并不是真正的数组，而且在数据量较大时，使用列表的速度就会慢的让人难受。为此，Numpy 提供了真正的数组功能，以及对数据快速处理的函数。Numpy 还是很多更高级的扩展库的依赖库，例如： Scipy，Matplotlib，Pandas等。此外，值得一提的是：Numpy 内置函数处理数据的速度是 C 语言级别的，因此编写程序时，应尽量使用内置函数，避免出现效率瓶颈的现象。一切计算源于数据，那么我们就来看一看Numpy.gen
在vue axios post 请求注册用户时，刚开始通过如上字符拼接形式调用api时，在服务器后端出现了utf-8汉语乱码：
最近文档比对测试的时候，同事传了两个一百多页的文档进行比对，然后反馈说总是比对失败，系统的同事反馈说是引擎出问题了。
代码下载：here。 已知训练数据如下： 预处理代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2017 11.17 @author: liupeng """
直接复制粘贴就行。 若要更改爬取网站，则需要更改URL以及相应的html格式（代码中的“item”）
本项目为从串口读取GPS/北斗设备接收数据，进行处理后使用百度地图api实时显示定位。
pickle 模块可以实现任意的 Python 对象转换为一系列字节 (即序列化对象) 的算法。这些字节流可以被传输或存储，接着也可以重构为一个和原先对象具有相同特征的新对象。
📷 # 生成一个0-4的list data = list(range(5)) # 轮询10次 for i in range(10): # pop掉第0个，并append到最后一个 data.append(data.pop(0)) # 输出 print(data[0])
使用Python爬取简单数据 闲暇时间学习Python,不管以后能否使用，就算了解计算机语言知识。 因为有一点Java基础，所以Python的基本语法就很快的过了一遍，表达或许有点混乱，以后慢慢改进。 一、导入爬取网页所需的包。
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境（IDE），为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能在线编程。详情请看：Cloud Studio（云端 IDE）简介
列表 基本概念 列表是有序的元素集合，所有元素放在一对中括号中，用逗号隔开，没有长度限制； 列表索引值以0为开始值，-1为从未尾的开始位置。 列表可以使用+操作符进行拼接，使用*表示重复。 当列表元素增加或删除时，列表对象自动进行扩展或收缩内存，保证元素之间没有缝隙； 列表中的元素可以是不同类型的 列表的使用方式 list = ["zeruns","blog","blog.zeruns.tech",9527,[0,1,2,[1,2]]]#创建一个列表，一个列表里可以有多种数据类型，甚至可以嵌套列表来做二或三
beforeRead (file) { return new Promise((resolve, reject) => { if (file.type !== 'image/jpeg') { let msg = '请上传 jpg 格式图片' Toast(msg) reject(msg) } else { token().then(res => { let dat
ActFramework 1.6.0 是一个很重要的版本,包括 22 项新特性和增强, 以及 7 个 bug 修正. 这里列出一些值得关注的特性和增强. 更多详细的信息, 可以关注 https://g
前面已经分享了几种计算Fibonacci数列第n项的方法，详见Python快速计算Fibonacci数列中第n项的方法和三种Fibonacci数列第n项计算方法及其优劣分析，本文分享第7种（过几天分享第8种），主要演示列表的append()和pop()这两个方法和反向索引的用法。如果n小的话，可以只append()不pop()（注意，这样的话append()的参数要改为data[-1]+data[-2]），但是如果n很大的话会导致内存崩溃。 下面的代码使用第800万项对本文的第7种方法和前面6种中最快的方法
栈是最简单的数据结构，也是最重要的数据结构。它的原则就是后进先出（LIFO），栈被使用于非常多的地方，例如浏览器中的后退按钮，文本编辑器中的撤销机制，接下来我们用Python来具体实现这个数据结构。
文章目录 list转数据框（Dataframe） pandas读取无头csv 重新采样 pandas 读取 excel list转数据框（Dataframe） # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python # 字典转数据框（Dataframe） from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a, "b" : b}#将列表a，b转换成字典 data=Da
需求是有两个Excel文件：1.xlsx，2.xlsx，比较2.xlsx中的A,B列和1.xlsx中的A,B列；查找1.xlsx中存在，2.xlsx中不存在的行数据，输出到result.xlsx文件中
数字温湿度传感器DHT11是一种复合传感器，包含温度和湿度的校准数字信号输出。采用专用数字模块采集技术和温湿度传感技术，确保产品具有高可靠性和优异的长期稳定性。 该传感器包含一个电阻湿感元件和一个NTC温度测量设备，并与一个高性能8位微控制器连接。其精度：湿度+-5%RH， 温度+-2℃。量程：湿度20-90%RH， 温度0~50℃。采样周期：大于等于1秒/次。 在我们刚开始练习写传感器的时序时，DHT11非常适合新手入门练习如何写时序。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个值都有对应的位置值，称之为索引，第一个索引是 0，第二个索引是 1，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。 此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。 列表都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型。
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