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Python-01-编程语言简介
一、编程与编程语言 1. 编程的目的 计算机的发明，是为了用机器取代/解放人力，而编程的目的则是将人类的思想流程按照某种能够被计算机识别的表达方式传递给计算机，从而达到让计算机能够像人脑/电脑一样自动执行的效果。 2. 什么是编程语言？ 上面提及的能够被计算机...
2019-07-24 09:12:39 网络游戏网络游戏开发编程语言分类C++语言linux开发基于linux文档文件定义硬件
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Django安装和使用---python
一、安装 一般使用cmd 安装就可以 pip install django // 这是最新版本 pip install django==2.0.2(自定义安装2.0.2版本) 手动安装通过下载方式 django官方网站：https://www.djangoproject.com/ python官方仓库：https://pypi.python.org/pypi/Django 二、配置使用 1...
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pyspider 数据存入Mysql--Python3
一、不写入Mysql 以爬取哪儿网为例。 以下为脚本： from pyspider.libs.base_handler import *class Handler(BaseHandler): crawl_config = { } @every(minutes=24 * 60) def on_start(self): self.crawl('https://travel.qunar.com/travelbook/list.htm', callback=se...
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PackagesNotFoundError: The following packages are not availa
Collecting package metadata: done Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - easydict Current channels: - https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64 - https://repo.anaconda....
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Django中信号signals简单使用
在平时的开发过程中，我们会遇到一些特殊的应用场景，如果你想要在执行某种操作之前或者之后你能够得到通知，并对其进行一些你想要的操作时，你就可以用Django中的信号（signals）。Django 提供一个信号分发器，允许解耦的应用在框架的其它地方发生操作时会被通知到，...
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day01 爬虫基本原理以及requests请求库
一、爬虫基本原理 1.什么是爬虫 爬虫就是爬取数据 2.什么是互联网 有一堆网络设备，把一台台的计算机互联到一起称为互联网 3.互联网建立的目的 数据的传递与数据的共享 4.什么是数据 例如： 电商平台的商品信息 链家，自如租房平台的房源信息 ... 12306，票务信息 5.什...
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【第二篇】python初识
一、Python安装 以python3.6为例，python2版本的安装方式与python3类似 1.1 windows下安装 1 1 .下载安装包 2 https://www.python.org/downloads/ 3 2 .执行可执行程序，直接下一步即可： 4 默认安装路径：C:\python36 5 3 .配置环境变量(如果在安装时勾选配置环境变量...
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day02 request请求库应用以及selenium请求库
一、request请求库爬取豆瓣电影信息 -请求url https://movie.douban.com/top250 -请求方式 GET -请求头 user-agent cookies ''' 爬取豆瓣电影相关信息 电影名称、电影url、电影导演、电影主演、电影年份、 电影类型、电影评分、电影评论、电影简介、电影排名分析每页的...
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Python的魔术方法浅析
构造和初始化 __init__ 我们很熟悉了,它在对象初始化的时候调用,我们一般将它理解为"构造函数". 实际上, 当我们调用 x = SomeClass() 的时候调用, __init__ 并不是第一个执行的, __new__ 才是。所以准确来说,是 __new__ 和 __init__ 共同构成了"构造函数". __new__ 是...
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matplotlib系列——饼图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib import sys 1.主体函数 # 饼图 def die(labels,sizes,s= 0): figure() # 突出最大部分 explode = np.zeros(len(sizes)) explode[np.argmax(sizes)] =0.1 explode = tuple(explode) plt.pie(size...
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