其实这个很好解释，反着拼肯定能出结果，且出来的序列和正常拼接必然是反向互补的关系。大家稍微思考一下应该可以明白。...如R1序列是abcd，R2序列就是dcba，正常拼出来的是abcd，而反着拼出来是dcba。 为了验证，我拿了一些数据测试，也证实了确实是反向互补的关系。 ?...继续往下思考，不管是正常的序列还是反向互补序列，序列之间的相似度并不会改变，因此对于OTU的生成是不会产生影响的，且对于只用OTU进行的任何分析也不会有任何影响。...但是也必须注意，正常拼接和反着拼接刚拼完的序列肯定是反向互补的，但是由于后续的质量控制可能会切掉序列的一部分，这就导致正常拼接和反着拼接的序列不能严格对应上了。...但是序列主体还是一样的，对物种注释应该不会产生太大的影响。 综上，只能说反着拼对OTU没影响，对基于RDP的物种注释影响不大。但是对于其他的物种注释算法是否有影响还不清楚。
使用python写字符串常量时，raw string是个很好用的东东，比如在C里我要写一个Windows下的路径，得这么 写： char *path = "C:\\mydir\\myfile.txt...而在python下用raw string就不用这么麻烦了： path = r"C:\mydir\myfile.txt" 一个r搞定，是不是很简单？ 真的这么简单吗？未必。...那么对应到开头那个路径r"C:\mydir\mysubdir\"，最后那个引号也是由于反斜杠的魔力，不被视为终结，python认为其后应该还有东西，结果没有，就报错了。...由于正则表达式使用反斜杠来转义特殊字符，而python自身处理字符串时，反斜杠也是用于转义字符，这样就产生了一个双重转换的问题，要匹配字符串中1 个反斜杠应该怎么写正则表达式？"\\"，这样行吗？...在python中写正则表达式时用得最多的是raw字符串，原生字符串，什么意思？
USERAGENT：很多的爬虫请求头就是默认的一些很明显的爬虫头python-requests/2.18.4，诸如此类，当运维人员发现携带有这类headers数据包，直接拒绝访问，返回403错误 解决方法...验证码验证：当某一用户访问次数过多后，就自动让请求跳转到一个验证码页面，只有在输入正确的验证码之后才能继续访问网站 解决办法：python可以通过一些第三方库如(pytesser,PIL)来对验证码进行处理...很多网页的运维者通过组合以上几种手段，然后形成一套反爬策略，就像之前碰到过一个复杂网络传输+加速乐+cookies时效的反爬手段。...案例：加速乐 这样的一个交互过程仅仅用python的requests库是解决不了的，经过查阅资料，有两种解决办法： 第一种将返回的set-cookie获取到之后再通过脚本执行返回的eval加密的js代码...，当然也不是无法破解，这就需要我们对各个反爬技术及原理都很清楚， 梳理清楚服务器的反爬逻辑，然后再见招拆招，就可以让我们的爬虫无孔不入。
python本身使用 \ 来转义一些特殊字符，比如在字符串中加入引号的时候 s = 'i\'m superman' print(s) # i'm superman 为了防止和字符串本身的引号冲突，使用...知识点扩展： 怎么在 python 中单独输出反斜杠\为字符串 情况是这样的，有个文件文件名为’\u5feb\u901f\u4e0a\u4f20′ 然后我用os.listdir(‘.’)显示的时候它自动给反斜杠转义了...我尝试用字符串的 replace ，可是a.replace(‘\\’, ‘\’)会因为反斜杠把单引号转义了而找不到字符串结束符报错，用a.replace(r’\\’, r’\’)也不行。...u4f20' print [name] ['\u5feb\u901f\u4e0a\u4f20'] print [name][0] \u5feb\u901f\u4e0a\u4f20 到此这篇关于python...如何输出反斜杠的文章就介绍到这了,更多相关python怎么输出反斜杠内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
反爬虫与反反爬虫的斗争是无止境的，但是，道高一尺魔高一丈，无他，见招拆招。 设置头 这是一种比较低级的反爬手段，主要是验证请求头中的User-Agent字段，判断发起请求的是否是真正的浏览器。...28/999 43 44 UC Opera 45 Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; ) Opera/UCWEB7.0.2.37/28/999 代理IP池 稍微常见的反爬虫手段是封杀...使用命令安装whl文件 1python -m pip install tesserocr-2.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 最后检查是否已安装pillow 1python...-m pip install pillow 注意，坑来了，最后我们还需将之前安装的tesseract目录下的tessdata拷贝至Python解释器的根路径下，否则报错无法运行。...数据是通过JavaScript在浏览器中动态渲染出来的，因此爬虫无法获得动态渲染的数据 加密验证 网页中的URL接口添加了token验证，这时需要人工破译网页中经过混淆的JavaScript加密算法 在以上反爬手段中
> a = 'I love you' >>> b = list(a) >>> b ['I', ' ', 'l', 'o', 'v', 'e', ' ', 'y', 'o', 'u'] max() 返回序列或者参数集合中的最大值...min() 返回序列或者参数集合中的最小值 >>> max(1,5,4,8,3,11,13) 13 >>> number = ['a','v','r','e','x','o','k'] >>> max...(number) 'x' sum(iterable[. start=0]) 返回序列iterable和可选参数start的总和 >>> tuple1 = (1,3,1,4.5,9.1) >>> sum(
反爬虫常见套路 判断user-agent 校验referer头 校验cookie 同一IP访问次数限制 js/ajax动态渲染页面 反反爬虫应对策略 1、user-agent
参考资料：Python爬虫，你是否真的了解它？： https://www.bilibili.com/read/cv4144658 爬虫：通过计算机去获取信息，以节约人力成本，不节约的就不需要用了。...反爬虫的最终：区别计算机和人，从而达到，排除计算机的访问，允许人的访问。 最终结论：爬虫与反爬虫都是有尽头的。...反爬虫的尽头就是机器无法识别而人类可以识别的验证码。 所以，省事的话，不如只学一招自动化？好像也是可以，虽然就是慢了点。...对于反爬来说，需要能解决验证码的问题。常见的验证码，Google的reCAPTCHA，极验。 6、ip限制 网站可能识别的ip永久封杀，这种方式需要的人力比较大，误杀用户代价很高。...7、网站内容反爬 有一些网站将网站内容用只有人类可以接收的形式来呈现，比如将内容用图片的形式显示。图片识别可以使用ocr。
对于那些新手开发者，总有一些使用反模式的理由，我已经尝试在可能的地方给出了这些理由。 但通常这些反模式会造成代码缺乏可读性、更容易出bug且不符合Python的代码风格。...迭代 range的使用 Python编程新手喜欢使用range来实现简单的迭代，在迭代器的长度范围内来获取迭代器中的每一个元素： ? 应该牢记：range并不是为了实现序列简单的迭代。...3.需要迭代序列的一部分。在这种情况下，仅需要迭代序列切片就可以实现，注意添加必要的注释注明用意： ? 有一个例外： 当你迭代一个很大的序列时，切片操作引起的开销就比较大。...在用来迭代序列之外，range的一个重要用法是当你真正想要生成一个数字序列而不是用来生成索引： ? 正确使用列表解析 如果你有像这样的一个循环： ? 你可以使用列表解析来重写： ? 为什么要这么做？...通常情况下，在Python里None是一个比较好的哨兵值，即使它不是一贯地被Python标准类型使用（例如：str.find [2]） 外作用域 Python程序员新手经常喜欢把所有东西放到所谓的外作用域
写在前面的话 Python在爬虫方面的优势，想必业界无人不知，随着互联网信息时代的的发展，Python爬虫日益突出的地位越来越明显，爬虫与反爬虫愈演愈烈。...image.png python_anti_spider_521_requests_20190505.png 3）百度查资料，推荐为文首的【参考文献】 继续参照资料修改代码，Python执行JS首选execjs...image.png python_anti_spider_521_js_debug_20190505.png 注意，在调试过程中，不难发现，js变量是动态生成的。...最初还嵌套有document.createElement('div')，Python的execjs包不支持处理这类代码，需要做相应处理。 5）综上分析，完整代码如下： #!...reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') class YiDaiYiLuSpider(object): """ 中国一带一路网（521反爬
需要进行反编码之后才能获取正确的结果。 下面使用ipython演示一下。...url编码以及反编码演示 In [50]: import urllib.parse ## 首先模仿浏览器生产的编码格式，不管是中文或者空格都会转码 In [51]: urllib.parse.quote...('终极肥仔白') Out[51]: '%E7%BB%88%E6%9E%81%E8%82%A5%E4%BB%94%E7%99%BD' ## 使用 unquote 进行反编码，这个步骤基本都是服务端接受浏览器传递的数据时候处理
OpenCV 版本：3.0.0 Python版本：2.7.10 实现图像反色： 实现原理： 读取每个像素值P，再将255-P写入新的图片中; 对于灰度图，只有一个通道，所以 img2[i,j] =...res=cv2.resize(img,(width,height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) return res 遍历目录下所有图片并将图片进行反色处理
对于那些新手开发者，总有一些使用反模式的理由，我已经尝试在可能的地方给出了这些理由。 但通常这些反模式会造成代码缺乏可读性、更容易出bug且不符合Python的代码风格。...迭代 range的使用 Python编程新手喜欢使用range来实现简单的迭代，在迭代器的长度范围内来获取迭代器中的每一个元素： 应该牢记：range并不是为了实现序列简单的迭代。...这种情况下，可以用zip来实现： 3.需要迭代序列的一部分。...在这种情况下，仅需要迭代序列切片就可以实现，注意添加必要的注释注明用意： 有一个例外： 当你迭代一个很大的序列时，切片操作引起的开销就比较大。...在用来迭代序列之外，range的一个重要用法是当你真正想要生成一个数字序列而不是用来生成索引： 正确使用列表解析 如果你有像这样的一个循环： 为什么要这么做？
# 在平时的爬虫中，如果遇到没有局部刷新，没有字体加密，右键检查也能看到清晰的数据，但是按照已经制定好的解析规则进行解析时，会返回空数据,这是为什么呢，这时可以...
本文内容：Python 反爬虫与反反爬虫 ---- Python 反爬虫与反反爬虫 1.什么是爬虫 2.为什么要反爬虫 3.反爬虫的手段 3.1 基于请求头 3.2 基于用户行为 4.反反爬虫 4.1...---- 2.为什么要反爬虫 反爬虫，即使用任何技术手段，阻止别人批量获取自己网站信息的一种方式。...这对网站官方会造成极大的负面影响，所以要反爬虫。...---- 3.反爬虫的手段 3.1 基于请求头 反爬虫首先是基于请求头的，爬虫程序的请求头通常与用户使用的浏览器的请求头不同，通过请求头，可以筛除很大一部分的程序请求。...time库是 Python 内置的标准库，直接导入就可以使用： import time time库提供了一个sleep()方法，它可以根据输入的参数暂停程序一段时间： import time
本文内容：Python 序列类型 更多内容请见 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 序列类型 1.什么是序列类型 2.通用序列类型操作...Python 中的序列类型就能很好地解决这些问题。 序列类型是组合数据类型的一类，能够将多个同类型或不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操作更有序更容易。...Python中的主要序列类型： 字符串（str）：由按照一定顺序组合在一起的字符来构成的，如： 'Python' 列表（list）：包含0个或多个不同类型元素的可变序列类型，用方括号将元素包含在一起...，如： ['Python', 1, 3.14, [2, 2.71], '555'] 元组（tuple）：包含0个或多个不同类型元素的不可变序列类型，用圆括号将元素包含在一起，如： ('Python'...Python', 1, 3.14, [2, 2.71], '555'] print(l[2]) 除了可以从左往右地从0开始索引，也可以从右往左由-1开始索引，也可以混合使用： l = ['Python
Python中的序列包括字符串、列表、元组，下面以字符串为例进行演示，列表和元组效果同字符串 >>> a='0123456789' >>> a[0:2] '01' >>> a[3:5] '34' >>>
Python的iterator就是一个惰性序列，要说明什么是惰性序列，首先我们得知道什么是惰性计算。 事实上，很多如Java在内的高级语言都支持惰性序列。...Python惰性序列 Python的惰性序列多数指iterator，其特点正如同上文所述，具有惰性计算特点的序列称为惰性序列。...博主的解读：Python的iterator是一个惰性序列，意思是表达式和变量绑定(比如：调用iter()得到了一个iterator并赋值给一个变量)后不会立即进行求值，而是当你用到其中某些元素的时候才去求某元素对的值...一是这样我们就可以实现的无限序列的表示，比如全部的自然数(无穷尽)，而不需要真的在内存中计算出所有的自然数(那根本不可能，因为内存也不是无限的)，而是需要哪个数，计算到哪个数，或者需要哪些数，计算到那些数...而惰性序列就可以解决这个问题，它把计算的步骤延迟到了要实际使用该数据的时候。 惰性序列可以看作是一个”流”，需要的时候从其中取一滴水。
最近在学习python，总结了一下关于序列的的用法，希望帮到初学者 #主要序列类型 str list tuple #列表 list ls=[1,2,3,4] #末尾追加 ls.append(...,其实和remove一样 ls.pop(5) #统计个数 lss=ls*4 #重复4数 lsscount=lss.count(6) # 查看元素的索引值 index x=list('hello python...tp2=4, # 统计个数 tp1.count(1) #查看索引值 tp1.index(3) # 列表的可变 ls[2] = 'abc' ls[-1] = 'xxx' tp3 = 1,2,'python...',[4,5,6] # 字符串的方法 # 不可变对象 ss1 = 'hello python' #判断是否以某个元素结束，是则返回true，否则返回false ss1.endswith...将字符串中的小写字母转为大写字母ss1.upper() ss1 = ss1.upper() #将字符串中的大写字母转为小写字母 ss1 = ss1.lower() ss1.replace(ss1 = ss1 +'python
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