python

Scrapy 升级前面python抓取全部图集谷女孩图片，这次抓取某女孩全部写真集，有能力自己改写抓取全部，要替换自己喜欢女孩地址首先创建ImagesRename在spiders里面创建ImgRename.py输入代码importscrapyfromImagesRename.itemsimportImage

Python报错：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 3……报错信息用Python做数据处理时，报如下错误：pandas.errors.ParserError:Errortokenizingdata.Cerror:Expected3fieldsinline28,saw4错误原因首先我们先看一下报错：pandas.errors.ParserError:Errortokenizingdata.Ce…

python爬取网站m3u8视频，将ts解密成mp4，合并成整体视频「建议收藏」一些网站会提供m3u8视频地址，以供下载观看。或者一些网站经过分析后发现是使用m3u8格式进行播放的，这时使用m3u8的地址链接就可以下载到相应的视频。一、关于m3u8：（https://blog.csdn.net/baidu_34418350/article/details/64922512）m3u8是苹果公司推出一种视频播放标准，是m3u的一种，不过编码方式是utf-8，是一种…

Python 递归函数递归函数在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。递归函数特性：必须有一个明确的结束条件； 每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少 相邻两次重复之间有紧密的联系，前一次要为后一次做准备（通常前一次的输出就作为后一次的输入）。 递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实…

python中cPickle用法「建议收藏」在python中，一般可以使用pickle类来进行python对象的序列化，而cPickle提供了一个更快速简单的接口，如python文档所说的：“cPickle–Afasterpickle”。cPickle可以对任意一种类型的python对象进行序列化操作，比如list，dict，甚至是一个类的对象等。而所谓的序列化，我的粗浅的理解就是为了能够完整的保存并能够完全可逆的恢复。在cPi…

Py之dlib：Python库之dlib库的简介、安装、使用方法详细攻略Py之dlib：Python库之dlib库的简介、安装、使用方法详细攻略目录dlib库的简介dlib库的安装dlib库的使用函数0、利用dlib.get_frontal_face_detector函数实现人脸检测可视化1、hog提取特征的函数2、CNN提取特征的函数dlib库的简介一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算…

Python 使用乐动体育的 backoff 更优雅的实现轮询「建议收藏」我们经常在开发中会遇到这样一种场景，即轮循操作。今天介绍一个Python库，用于更方便的达到轮循的乐动体育效果——backoff。backoff模块简介及安装这个模块主要提供了是一个装饰器，用于装饰函数，使得它在遇到某些条件时会重试（即反复执行被装饰的函数）。通常适用于我们在获取一些不可靠资源，比如会间歇性故障的资源等。此外，装饰器支持正常的同步方法，也支持异步asyncio代码。bac…

python 递归排序[通俗易懂]python递归    对序列排序，使用二分冒泡排序，将序列分割为两部分    第一步：首先，设定一个初始值，假设为序列的第一个值，    第二步：将序列中大于初始值的值，放置于初始值的左边    第三步： 将序列中小于初始值的值，放置于初始值的右边    第四步：将序列一分为二，存放小值的列表作为一个列表进入递归…

python2.7安装matplotlib_Matplotlib安装Matplotlib安装教程有很多不同的方法来安装matplotlib，最好的方法取决于你正在使用什么操作系统，你已经安装了什么，以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节（和潜在的并发症），有几个方便的选择。安装预建的软件包大多数平台：科学的Python发行第一个选择是使用已经提供matplotlib内置的预包装的python发行版之一。Continuum.ioPython发行版（Anac…

Python 数据可视化,常用看这一篇就够了文章目录前言可视化视图分为4类，散点图折线图直方图条形图箱线图饼图热力图蜘蛛图二元变量分布成对关系总结前言如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。可视化视图分为4类，比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图；联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图；构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百