早在几年前，内卷一词就已家喻户晓，而近两年受到各种不可抗力的影响，则进一步加剧了“卷”的程度。为缓解压力摆脱内卷，有越来越多人在开辟副业兼职赚钱，毕竟，不能指望资本家给涨工资，做副业更明智。 而得益于人工智能、大数据与物联网的爆火，在这个全民副业的时代，若是能掌握与这些领域关系密切的 Python 技术，则能在兼职副业方面获得极其显著的特殊优势。 本月的 Python 兼职订单记录 现在互联网领域对 Python 技术服务有着迫切的需求，相应的服务报酬也很丰厚，特别是与 Python 爬虫技术相关的服务，
装饰器在python中扮演着很重要的作用，例如插入日志等，装饰器可以为添加额外的功能同时又不影响业务函数的功能。
在python2中字节类型同字符类型区分不大，但是在python3中最重要的特性是对文本和二进制数据做了更加清晰的区分，文本总是Unicode，由字符类型表示，而二进制数据则由byte类型表示，python3不会以任意隐式方式混用字节型和字符型，也因此在python3中不能拼接字符串和字节包（python2中可以，会自动进行转换），也不能在字节包中搜索字符串，也不能将字符串传入参数为字节包的函数。
大家好！ 说个冷知识，由于大数据、区块链、物联网、人工智能、虚拟现实等新兴科技的极速发展与广泛应用，全球对 Python 技术服务的需求量开始呈指数级增长，这导致需求远远大于供给，供不应求或成为常态。 之所以会这样，是因为无论是哪一类风头正盛的科技热点，其在技术上都与 Python 有着不可或缺的紧密关联。不平衡的供需关系，使 Python 技术服务的报酬变得极高。目前几乎所有的 Python 圈内人，都在做 Python 副业赚外快，赚 W 又快又轻松。 本月 Python 副业兼职记录 每年 6 月
Numpy–Numerical Python，是一个基于Python的可以存储和处理大型矩阵的库。几乎是Python 生态系统的数值计算的基石，例如Scipy，Pandas，Scikit-learn，Keras等都基于Numpy。使用Numpy, 可以进行：
Python的版本众多，而且其内部的库Package也五花八门，这就导致在同时进行几个项目时，对库的依赖存在很大的问题。这个时候就牵涉到对Python以及依赖库的版本管理，方便进行开发，就需要进行虚拟环境的配置。 一方面：我们初学python的时候，下载第三方库的时候其实是在全局或者是整个系统中都可以使用，但对于一些项目来说，需要的库可能是与你电脑中安装的库不同版本的库，然而，一个系统不能包含两个不同版本的库，所以需要使用虚拟环境； 另一方面：以后工作中你跟别人交接项目的时候会存在不同库的版本，所以我们需要使用虚拟环境，新手来说是不必在意的，但是最好早点学习。
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
整个IT产业只是在共同做好一件事--------信息（数据）的处理，对有用信息提取，存、增、删、改、查，然后更好的呈现在客户面前。 本文主要涵括博主以Python为主的后端体系技术点介绍，以及关于工作、学习的心得，与同行、同好交流分享。
近几年的科技发展趋势十分有趣，关注科技圈的朋友应该都能有一种共识，那就是人类科技进化的“技能点”似乎都点在了 AI、VR、大数据、物联网与区块链上，相关技术在短时间内被广泛普及并大量应用。其速度之快，应用之广，令人惊叹。 而 Python 则与它们在技术上有着不可或缺的紧密关联，这使得各行业对 Python 技术服务的需求量越来越大，尤以爬虫技术服务为甚，现在早已供不应求。 由于需求明显大于供给，长此以往，不平衡的供需关系使爬虫技术服务的报酬变得极高。所以包括我在内的很多 Python 圈内人，都会在业余
大家好！ 先说个冷知识，现在业界对 Python 爬虫技术服务的需求量正在暴涨，当下早已供不应求，且有愈演愈烈的趋势。极不平衡的供需关系，使爬虫服务的价格变得极高。几乎所有的 Python 圈内人，都在利用爬虫技术接私活赚钱。 近期爬虫私活接单记录，大家随意感受一下👇 爬虫之所以会大受欢迎，是因为在这个万物互联的时代，人们在网络世界中的行为产生了大量数据，这些数据有着极大的商业价值！而爬虫作为最好的数据采集技术，自然会受到广泛关注。 虽说爬虫私活的订单多、需求大、报酬也很丰厚，但这钱也不是轻轻松松就能赚到
一年一度的“金三银四”即将到来，接下来这两个月，不仅是传统意义上的跳槽涨薪旺季，更会是Python技术接私活的高潮期！圈子里的朋友们这下有的忙了，都会趁着旺季接单赚一笔。 所以，近段时间公众号后台收到很多关于技术进阶 & 技术变现方面的留言，在一一回复过大家的困惑之后，大体上可以归纳为这几种情况： * 能接单，但技术实在一般，搞不定高难度项目 * 几乎无实战经验，想接单赚钱无从下手 * 想学技术涨收入，但不知道怎样系统性学习 其实就目前来说，需求大、报酬高、合作稳定的Python私活项目，大多都是网络爬虫
每年的九月，是 Python 圈里的传统兼职接单旺季，爬虫类的私活订单会在此期间集中爆发，数量多价格高。 其实，这些年业界对爬虫技术服务的需求量一直在暴增，当下早已供不应求，不平衡的供需关系使爬虫服务的价格变高。几乎所有的 Python 圈内人，都在利用爬虫技术接私活。 爬虫私活接单记录，大家随意感受一下 👇 在这个万物互联的时代，人们在网络世界中的行为产生了大量数据，这些数据有着极大的商业价值。爬虫作为最好最快的数据采集技术，其重要程度不言而喻！ 虽说当前业界对爬虫服务的需求很大，且订单多报酬丰厚，但这
如何区分你看到的目录是一个Python Package包呢？其实很简单，你只要看这个名录下是否有“__init__.py”这个文件就好了，如果有那么就是Python Package包，如果没有，就说嘛你看到的就是个普通的目录，如下图，你就可以看出来”calcuate”和”Log”就是一个Python Package包，而”yinzhengjie”就是一个目录，而判断的依据就是是否包含_init__.py文件
最近公众号后台收到超多朋友的留言，几乎全是关于爬虫技术的问题咨询。包括数据逆向、请求参数逆向、多重加密解析、逆向登录、AES 算法、RSA 算法、Js 混淆、二进制压缩、Js 二次加密、Js 逆向调试在内的爬虫相关技术，不断地被无数人反复问及。 看得出，大家都迫切地想要掌握爬虫技术。 爬虫之所以会广受欢迎，是因为在这个万物互联的时代，人们在网络世界中的行为产生了大量数据，这些数据有着极大的商业价值！而爬虫作为最好的数据采集技术，自然会受到广泛关注。 于是业界对爬虫技术服务的需求量越来越大，当下早已供不应求，
说个冷知识，当下业界对爬虫技术服务的需求量正在暴增，现在早已供不应求，且有愈演愈烈的趋势。极不平衡的供需关系，使爬虫服务的价格一涨再涨，现已变得极高。于是，几乎所有的 Python 圈内人，都在利用爬虫技术接私活赚钱。 这是近期 Python 爬虫私活接单记录，大家可以随意感受一下。 爬虫之所以会大受欢迎，是因为在这个万物互联的时代，人们在网络世界中的行为产生了大量数据，这些数据对各大商业巨头来说，有着极大的商业价值，他们称其为数字黄金。而爬虫作为最好的数据采集技术，可谓是“掘金神器”，自然会受到广泛关注
想从零基础开始学习 Python，可以把爬虫可以作为切入点。利用爬虫将基础知识学起来。毕竟兴趣是最好的学习老师。我当初觉得爬取网站数据挺有趣，所以才靠开始学习 Python。
Linux下源码的安装一般由3个步骤组成：配置（configure）、编译（make）、安装（make install）。
SVM 支持向量机 原理就不赘述了，相关文章可以看这里 支持向量机(SVM)用于上证指数的预测 支持向量机（SVM）入门详解（续）与python实现 支持向量机SVM入门详解：那些你需要消化的知识 SVM是一种十分优秀的分类算法，使用SVM也能给股票进行一定程度上的预测。 核心 因为是分类算法，因此不像ARIMA一样预测的是时序。分类就要有东西可分，因此将当日涨记为1，跌记为0，作为分类的依据。使用历史数据作为训练数据。 处理数据： 股票历史数据来源于yahoo_finance api，获取其中Op
我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
不同参数解释,小伙伴们根据自己情况进行下载即可(此处博主用的是3.7.3版本):
在Python开发过程中，使用pip安装库时偶尔会遇到“ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement”的错误。本文将详细解析此问题的原因及解决方案，内容包括错误诊断、常见原因、具体解决步骤以及代码示例。适合所有级别的Python开发者，特别是对初学者友好。通过本文，您将学会如何高效解决pip版本匹配问题，确保项目顺利进行。关键词：Python, pip, 版本匹配错误, 软件依赖, 代码示例, 错误解决。
在ubuntu服务器下安装包的时候，经常会用到sudo apt-get install 包名 或 sudo pip install 包名，那么两者有什么区别呢？
在这个万物互联的大数据时代，互联网几乎将世界上所有的人和事物都紧密连接了起来，我们在这个网络世界中的生活与行为，无时无刻不在产生着大量的行为数据。 这些数据对区块链、物联网、人工智能、大数据和虚拟现实技术来说有着极大的价值。所以，在很大程度上来说，掌握了数据，就掌握了未来。 而爬虫作为最好的数据采集技术，自然会受到广泛关注，业界对爬虫技术服务的需求量极高，当下早已供不应求。不平衡的供需关系使爬虫服务的价格越来越高，几乎所有的 Python 圈内人，都在利用爬虫技术接私活。 近期爬虫私活接单记录 虽说需求大
ngxtop实时解析nginx访问日志，并且将处理结果输出到终端，功能类似于系统命令top，所以这个软件起名ngxtop。有了ngxtop，你可以实时了解到当前nginx的访问状况，再也不需要tail日志看屏幕刷新，由于ngxtop是python编写，我们使用pip安装，本文先介绍pip的一些用法。 image.png 1、Pip介绍 Pip类似RedHat里面的yum，安装Python包非常方便。本节详细介绍pip的安装、以及使用方法。 Pip下载地址：https://pypi.python.org/py
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wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.1/Python-3.8.1.tgz
People cry， not because they're weak。It's because they've been strong for too long。哭泣，不代表脆弱，只因坚强了太久。
python之所以被广泛使用，倒不见得是本身语法简单，而是而nodejs/javascript一样把三方库的依赖管理简化了，而不用和java一样非得通过maven管理，而且还得打包后在classpath中才能允许，这导致写一些小功能特别省事，但是巨型工程管理就很乱了。
在安装python的相关模块和库时，我们一般使用“pip install 模块名”或者“python setup.py install”，前者是在线安装，会安装该包的相关依赖包；后者是下载源码包然后在本地安装，不会安装该包的相关依赖包。所以在安装普通的python包时，利用pip工具相当简单。但是在如下场景下，使用python setup.py install会更适合需求：
1. TensorFlow 手册中文译版 手册源自谷歌官方英文版，在开源社区诸多热心用户的鼎力支持下翻译完成，覆盖了 TensorFlow 从下载到安装的完整过程，另外还介绍了 MNIST机器学习入
根据(https://bbs.csdn.net/topics/110051940)认为引入 jcommon.jar,log4j.jar 可以解决这个问题，事实证明，的确如此!
到此这篇关于详解python环境安装selenium和手动下载安装selenium的方法的文章就介绍到这了,更多相关python 手动安装selenium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！
在平时的工作中当我们要总结一些知识的时候就需要一款工具来画画流程图，这里推荐 XMind 软件,用 Xmind 绘制的思维导图看起来思路清晰，那么今天的文章介绍关于思维导图的相关知识以及用 Python 如何操作 Xmind 绘制思维导图。
一、选择Python2还是Python3 在2008年的时候，python3.0发布。python2.x的最后版--v2.7也于2010年年中发布，并且声明了对最后一版的延长支持。在这之后，python2.x分支就没有任何主要的新属性发布。3.x版本一直持续开发，并且已经发布了5年的稳定版本。2012年发布3.3，2014年发布3.4，2015年发布3.5，2016年发布3.6。这意味着新开发的标准库只在python3.x中展现。 简而言之，python2.x是过去，python3.x是现在、是将来。抱着
PS： 有时候第1步，安装完ipykernel后，打开jupyter notebook,就自动检测到本地的conda环境的. 所以可以安装完ipykernel后，先打开jupyter notebook看看有没有自动检测到了自己的conda环境：
1. 首先去官网 https://www.python.org/downloads/source/下载 Gzipped source tarball
Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性，使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。
很多人按照我之前的Python安装教程可以成功，但是方法之下必定有BUG，所以还有一部分人（电脑）无法配置成功，有没有一个软件可以自带一系列常用的安装包！！！ 在此，小编整理一个通俗易懂、只需要你NEXT、NEXT、NEXT.然后FINISH.的方法，安装Python.更重要的是，你的所有安装包的过程，都会变得很简单并且，有很多常用的库已经是装好了的！！！ 1、你要下载一个anaconda.的启动安装包 下载地址如下： https://www.continuum.io/downloads
包是从逻辑上来组织模块的，也就是说它是用来存放模块的，如果想导入其他目录下的模块，那么这个目录必须是一个包才可以导入。
https://pan.baidu.com/s/14x2Cno96vp67qPz0Ee4weA
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/12489834.html
4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm Python基础：列表/元组/字典/类/文件 Taylor展式的代码实现 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 多元高斯分布 泊松分布、幂律分布 典型图像处理
XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度。
提起python爬虫，大家想起的是requests还是bf4或者是scrapy？但是有一款爬虫库在GitHub上已经拿了3k+的小星星，那就是MechanicalSoup：
pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None；
Python的一个优秀的地方在于它提供了丰富的库模块。但是这样的结果是，如果你不下意识的避免，很容易你会遇到你自己的模块的名字与某个随Python附带的标准库的名字冲突的情况（比如，你的代码中可能有一个叫做email.py的模块，它就会与标准库中同名的模块冲突）。
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