get_detail（）任务提交到线程池执行 if __name__ == '__main__': main() View Code 涉及知识：多线程多进程 计算密集型任务：使用多进程，因为能Python
再次把获取详情页 get_detail（）任务提交到线程池执行 if __name__ == '__main__': main() 涉及知识：多线程多进程 计算密集型任务：使用多进程，因为能Python
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本篇是在学习Python基础知识之后的一次小小尝试，这次将会爬取熊猫TV网页上的王者荣耀主播排名，在不借助第三方框架的前提下演示一个爬虫的原理。 一、实现Python爬虫的思路 第一步：明确目的 1.找到想要爬取数据的网页 2.分析网页结构，找到需要爬取数据所在的标签位置 第二步：模拟Http请求，提取数据，加工数据 1.模拟Http网络请求 Html源码.png 三、实现Python爬虫的具体实践 下面就是实现爬取数据的具体操作了，这里是创建了一个爬虫类Spider，然后使用不同的正则获取Html标签里的数据，进而将其重新整理后打印显示，具体的代码如下
默认的安装依赖位置 可以通过下面操作查看sys.path的路径 $ python3 Python 3.5.2 (default, Jan 26 2021, 13:30:48) [GCC 5.4.0 .zip', '/usr/lib/python3.5', '/usr/lib/python3.5/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.5/lib-dynload ', '/usr/local/lib/python3.5/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages'] 所以，如果需要使用一些第三方的库，除了通过 有上文可知，python import 时候会遵循一定的查找顺序。 交互命令进行查看 guotianwei@office-desktop[SJC]~$ python3 Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) [GCC
http://media.blackhat.com/bh-us-11/Slaviero/BH_US_11_Slaviero_Sour_Pickles_WP.pd...
本文将简单讲述一下 Python 探针的实现原理。 同时为了验证这个原理，我们也会一起来实现一个简单的统计指定函数执行时间的探针程序。 关于 sys.meta_path 更详细的资料请查阅 python 文档中 sys.meta_path 相关内容以及 PEP 0302 。 那么有没有办法在启动 python 解释器的时候自动执行 import hook 的操作呢？ 答案就是可以通过定义 sitecustomize.py 的方式来实现这个功能。 至此，我们就实现了一个简单的 python 探针程序。当然，跟实际使用的探针程序相比肯定是有 很大的差距的，这篇文章主要是讲解一下探针背后的实现原理。 原文：https://mozillazg.com/2016/04/apm-python-agent-principle.html
前言 在 python 中引入 Module 是再常见不过了，那么当我们 import 时它做了什么事情呢？它是如何加载 Module 使用的呢？ 1. 什么是 module？ # demo.py print(__name__) # main.py import demo >>> python main.py demo 如果 module 为入口文件，则__name__为 # demo.py print(__name__) >>> python demo.py __main__ 2. 什么是 Package? __init__.py print("demo __init__") # main.py import demo print(demo) print(globals()["demo"]) >>> python >>> import os >>> globals()["os"] <module 'os' from '/usr/lib64/python3.6/os.py'> >>> os.cpu_count()
程序执行的原理： 1.程序未执行之前，保存在硬盘中； 2.当要运行一个程序时： 操作系统首先会让cpu把程序复制到内存中； 然后cpu执行内存中的程序代码； 简而言之，程序要执行，首先要加载到内存。 python程序执行的原理： python是一门解释性语言，不是编译性语言。解释性语言的特点是需要解释器进行逐行解释代码，没有编译阶段。 （1）操作系统首先让cpu把python解释器的程序复制到内存中； （2）python解释器语法规则：从上向下让cpu翻译python程序中的代码； （3）cpu负责执行翻译完成的代码； Python解释器有哪些 cpython：基于c语言的； jython：基于jav语言的； pypy：基于python语言的；
Python中的列表基于PyListObject实现，列表支持元素的插入、删除、更新操作，因此PyListObject是一个变长对象（列表的长度随着元素的增加和删除而变长和变短），同时它还是一个可变对象 创建过程大致是： 检查size参数是否有效，如果小于0，直接返回NULL，创建失败 检查size参数是否超出Python所能接受的大小，如果大于PY_SIZE_MAX（64位机器为8字节，在32位机器为 参考： listobject.h listobject.c 来自：LiuZhiJun https://foofish.net/python-list-implements.html 程序员共读整理发布，
DES加密算法原理及实现 DES是一种对称加密算法【即发送者与接收者持有相同的密钥】，它的基本原理是将要加密的数据划分为n个64位的块，然后使用一个56位的密钥逐个加密每一个64位的块，得到n个64位的密文块 0' + no_full result += no_full return result 2.1.3 P盒置换 p盒置换作用也是为了混淆，用到了【P盒置换表】，原理与其他置换一样
本篇博客写于学完 金角大王Alex和海峰老师 于 老男孩2016年周末班S14期第4周03~08章节 装饰器 的相关内容，为对该部分视频的一个思考与...
with 与with之后的object一起，起到了抛出异常和单独生成一个空间让代码在空间里运行的效果。
来源：@mozillazg 链接：https://mozillazg.com/2016/04/apm-python-agent-principle.html 本文将简单讲述一下 Python 探针的实现原理 同时为了验证这个原理，我们也会一起来实现一个简单的统计指定函数执行时间的探针程序。 关于 sys.meta_path 更详细的资料请查阅 python 文档中 sys.meta_path 相关内容以及 PEP 0302 。 程序命令 # sys.executable 是 python 解释器程序的绝对路径 ``which python`` <span 当然，跟实际使用的探针程序相比肯定是有 很大的差距的，这篇文章主要是讲解一下探针背后的实现原理。
Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码）， 然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte 然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是， Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine 这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大， 而是说和Java 或.NET相比， Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远 或者可以这么说，Python的Virtual Machine是一种抽象层次更高的Virtual Machine。 基于C的Python编译出的字节码文件，通常是.pyc格式。 ?
在学习 Python 类的时候，会碰见类中有 __init__() 这样一个函数，其实它就是 Python 的构造方法。 __init__(self) # self.sound = 'Squawk' def sing(self): print self.song() 原理：在调用了一个实例的方法时 __init__() self.sound = 'Squawk' def sing(self): print self.song() 原理：它会查找所有的超类，以及超类的超类，
Python大多数运算符可以作用于多种不同类型的操作数，并且对于不同类型的操作数往往有不同的表现，这本身就是多态，是通过特殊方法与运算符重载实现的， >>> class Animal(object):
Python循环引用是允许的，但在极端情况下仍然会挂挂。 testpy\a.py", line 6, in <module> from b import c ImportError: cannot import name 'c' a,start b a 原理很简单 ，python中import module会执行以下几步： 1.检查sys.modules中是否有这个模块 2.如果没有，将sys.modules[module] = empty_pyc 3.执行
，x_i为模板中某个像素值，x为当前像素结果阶值 主要思想还是计算当前像素X的邻域范围内不同像素的加权求和，与 x_1 像素值接近的点权重比较大，反之权重较小，以此来保留边缘信息，平滑平坦区域； python 代码： 参考了网络流行的Python版本，做了一点点优化和修正 使用了numba cpu加速，可以提速10倍，但还是没有c++快 @nb.jit(nopython=True) def Surface_blur
Gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 基于上述原理 , 我们只需为 0 ～ 255 之间的每个整数执行一次预补偿操作 , 将其对应的预补偿值存入一个预先建立的 gamma 校正查找表 (LUT:Look Up Table) ,
梯度下降算法是一个很基本的算法，在机器学习和优化中有着非常重要的作用，本文首先介绍了梯度下降的基本概念，然后使用Python实现了一个基本的梯度下降算法。 好了，下面到了代码实现环节，我们用Python来实现一个梯度下降算法，求解: y=2x1+x2+3 ，也就是求解: y=ax1+bx2+c 中的a，b，c三个参数 。
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