acsunqi的博客

pyhon3.4 requests模块的使用　　之前一直在研究爬虫的使用，网上的有关python爬虫的资料虽然虽然比较多，但是也很杂，有些程序使用的urllib2，有些使用http.client,比较杂，说的比较模糊，研究了一个星期才明白怎么post登陆抓取登陆信息，以及爬虫主要注意的一些方面POST的抓取 　　我使用的是Fiddler进行抓包分析，可以获得申请的requests,返回的resp

xpath是基于路径来寻找相关的内容，区别于re，有时候re爬网页内容的时候会出现爬了多余的信息，造成信息整理的时候由于长度问题（当然这是可以进行内容检查的）进行规律的整理 - 参考Xpath用法 - 相关视频有一个关于Xpath - 看视频以后自己结合内容写的代码如下：这里写代码from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPoolfro

Flask框架中操作最著名的操作数据库的扩展包非sqlalchemy莫属了　　关于Python3最蛋疼的就是内容的版本的兼容性！！！跟着视频上的代码敲出来结果报错，如何是好．．．． 　　由于为了将Project工厂化，提取变量方便，程序上是app=Flask(_name_) 实例 与 db = SQLAlchemy()实例 分开的，会出现问题，虽然可以用数组返回解决 但是不够美观 　　from

这几天得准备考研复试了，紧张,就没怎么更新博客 把自己这几天爬虫的知识代码总结下本来准备用BeautifulSoup进行获取标签的，但是没找到好的方法，发现自己还是最适合使用xpath…..对内容中的同样li标签进行迭代获取信息单线程太慢了，慢的报警，网络返回实在慢，（实际点开网页又不是太慢，很奇怪，下次有空探究一下）总结上次的的包装好的多进程Pool模块 把资源分配给多个CPU进行同时处理

一并写的参考了前人的资料，修复了一些程序中存在的bug，对于中文附件文件名解析的时候会出现需要迭代解码的情况， 写邮箱登陆容易，对邮箱的解析确是一件麻烦的事情遇到不懂的地方，多用Pycharm调试，看看错在哪config.ini配置文件[mail]smpthost=mail.bjtu.edu.cnpophost=mail.bjtu.edu.cnname=xxxxxxxxxxxxxxpass

感知机　　感知机是二类分类的线形模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取值为-1/+1两种值。 　　感知机对应于输入空间的特征向量，将其中的实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。 　　目的：旨在求出将训练数据进行线形划分的分离超平面。前提条件:数据集是线形可分类的。（例如：XOR规则就是线形不可分的。） 损失函数:基于无分类的距离超平面的距离和函数。学习算法：基于损失函数的

BP算法的核心步骤 1. 求得在特定输入下实际输出与理想输出的平方误差函数。 2. 利用误差函数对神经网络中的阈值以及连接权值根据导数的“链式求导”法则对各种变量求导。 3. 根据梯度下降算法，对极小值进行逼近，当满足条件时，跳出循环　由于对单个样本来说可以不断更新权值阈值，无限逼近期望值：标准BP算法，计算量大，对于不同样本训练后可能会使得前一个效果变坏。 　对多个样本来说。误差函数是单个

tasks.json{ "version": "0.1.0", "command": "python", "isShellCommand": true, "args": ["${file}"], "options": { "env": { "PYTHONIOENCODING": "UTF-8" }

lanunch.json{ "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "C++ Launch (GDB)", // 配置名称，将会在启动配置的下拉菜单中显示 "type": "cppdbg", // 配置类型，这里只能为cppdbg "re

animatedtiles.py 总结：这个小程序，主要涉及到控件的布局（boundingRect Method），形状的绘制（shape函数重载来自定义控件的形状），控件图片的加载（资源文件的引入pyrcc，Button对象将资源对象最为初始化参数），整个界面的大体布局（scene view graphicsitem 各种qt对象之间的依赖关系），动态绘图过程（QState状态机）注释即是笔记，

最大最小蚁群算法求解TSP商旅问题算法要点每条路径上的信息素浓度都有一个最大最小值，最小信息素增加对于更优解探索的可能性，最大信息素浓度保证经验对于蚁群的启发性。对于蚂蚁的下一次选择使用轮盘赌的方式进行选择，每条路径的权重是根据启发公式进行计算，合适的alpha beta能够加速算法的收敛，这是经验性的参数蚂蚁的数量一般不宜过多，一般与城市数量差不多就可以了。经过多次迭代可以发现，当前的最优可

Fraction Slider.py的qt4代码修改后的qt5版本import platformimport PyQt5from PyQt5.QtCore import QPointF,QRectF,QSize,Qt,QObject,pyqtSignalfrom PyQt5.QtGui import QColor,QFont,QFontMetricsF,QPainter,QPalette,QP

from PyQt5.QtCore import (pyqtSignal,QPointF,QPoint,QPropertyAnimation,QRect, QRectF,QState,QEasingCurve,QStateMachine,Qt)from PyQt5.QtWidgets import (QApplication,QGraphicsS

懒得再写一遍了，对照官方文档做的笔记百度网盘下载pdf

在Deepin下运行Python的pyopengl库的时候，会莫名其妙的出现如下错误libGL error: unable to load driver: i965_dri.so.....根据网上的资料是Anaconda（我使用的是这个商业的python发行版）里面的libstdc++.so文件的问题，它关联不到系统的该驱动，所以我们把它移除，使用Linux自带的libstdc++.so 创建一个

使用Map简化并发的复杂度，生产者消费者模型实在看的头疼 参考这篇帖子说明的很清楚 结合极客学院这位老师视频的参考代码如下from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPoolimport requestsimport timeurls=[]#定义网页资源集合for i in range(1,21): newpage= 'htt

对于一些项目我们需要保留配置文件，以便继续访问，python明文项目配置文件.ini格式的读取方法 　　import configparserclass ConfigReader(object): def __init__(self,path): self.CReader=configparser.ConfigParser() self.CReader.re

神之编辑器－sublime 想必大家都知道，用它可以编辑多种程序，并且进行调试，但是一旦程序报错，调试输出的调试信息就显得有点蛋疼了　 　　输出的编译路径dir cmd信息根本不是我们需要的，而且一大段调试窗口就那么大，这个不算bug的bug严重影响观察调试(原谅我没有21寸的显示器…….TAT) 　　为了删除程序bug时输出的不必要[cmd]:xxxxx [dir]:xxxxx 等编译信息

前几天看着论坛上做了一个天气预报的小程序，今天自己也学着做了一个：天气预报api 　使用的是DT阿凡达数据平台的天气接口api比较简单，就是返回数据的结构真是复杂，我在想能不能用类似re的直接找出相关的属性值。这种json结构一旦改变，程序修改起来也是麻烦的要命get请求的模块 　使用的是requests模块，requests大法吼。==#天气预报查询接口import requests

穷举法算24点　　之前闲着无聊看了到知乎推荐的一个qq群里面的python程序设计题，大概意思是对于A~K 相当于1-13对于抽到的4个数进行运算，数字顺序不能打乱，进行加减乘除，允许添加括号，计算出所有的24点的可能无聊使用最笨的方法穷举出来了，没有任何算法，计算输出好慢from collections import OrderedDict#对于定序数字计算24点,可以用括号改变计算顺序d

找到以前刚刚开始学习Python时的一个小程序，顺便记下来吧，记下曾经的小脚印…..哈哈 　　汉诺塔：汉诺塔（又称河内塔）问题是源于印度一个古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定，在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。

有时候我们需要将吸入到文本的试验数据，导入到程序中进行绘制图像观察分析，下面介绍一个比较简单的数据导入的方法 from numpy import *from pylab import *x=arange(0,5,0.2)y=x*x#写入数据，使用with语法可以避免程序还在运行被突然关闭，文档还在内存未写入的问题with open('D:\\test.txt','w') as f:

代码片段分析：from flask import *from flask import make_response,render_template,request,sessionfrom contextlib import closingimport sqlite3import osbasedir=os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))pa

@app.route('/') #装饰器定义路由函数def show_entries(): cur = g.db.execute('select title, text from entries order by id desc') #查询数据库是否有数据 将数据以数组的形式存储在字典中 将数组传入网页 entries = [dict(title=row[0], text=

1.标准的导入模块 2.嵌套import 1.顺序嵌套 2.循环嵌套 3.包 import标准的导入模块在python中所有加载到内存中的模块都存在于sys.modules当 import 一个模块时首先会在这个列表中查找是否已经加载了此模块：如果加载了则只是将模块的名字加入到正在调用 import 的模块的 Local 名字空间中。如果没有加载则从 sys.path 目录中按照模块名称查找

Flask Sqlalchemy数据的创建，坑真是多，一不小心就吊坑里TAT, 不同的Python版本也有一些小的不同，哎 学了一天终于基本搞懂了　　大部分时候出错都是因为跨文件引用变量出了问题，虽然都在同一个文件类变量名字是一样，但是实际上已经不是原来的变量，文件内的全局变量是不能跨文件共享的，我将User,Role单独放在一个文件类，db来自与主文件类的db，实际运行的时候主文件db和Rol

利用requests调用OCRKing接口前几天看到一个PIL制作验证码的文字这几天想怎么学习接口破解简单验证码OcrKing 对于验证码的效果还行，虽然不如uu云 但是对于免费的来说够用了，只是学习而已apikey建议自己获取一个反正也是免费的，异地调用会被封号==import requests,re#apikey 发邮件给ok@ocrking.com 主题必须填写 apiKey 内容随

​ flask_sqlalchemy数据库的数据类型分为:String(有长度限制的字符串), Text(较长的unicode文本) , Integer, DateTime, Float, Boolean, PickleType(存储为一个持久化的 Python 对象),LargeBinary(任意大的二进制数据)。对于其中的Datetime,属性字段的设置，如果是获取自动获取当前的

​ flask_sqlalchemy数据库的数据类型分为:String(有长度限制的字符串), Text(较长的unicode文本) , Integer, DateTime, Float, Boolean, PickleType(存储为一个持久化的 Python 对象),LargeBinary(任意大的二进制数据)。对于其中的Datetime,属性字段的设置，如果是获取自动获取当前的

使用windows sublime编译python基本都会遇到这个问题，每次都是Windows的锅，微软好苦==，其实是sublime自己的锅……打开sublime找到这个文件C:\Users\sunqi\AppData\Roaming\Sublime Text 3\Packages\Python\Python.sublime-build 添加以后就好了写小文件就sublime测试吧，大的工程还

做出类似微信消息动态提示的效果以QQ图标为素材进行处理需要用到Python的PIL库from PIL import Image,ImageFilter,ImageFont,ImageDrawim=Image.open(r'C:\Users\sunqi\Desktop\00.png')front_path = r'C:\Windows\Fonts\Arial.ttf'imgcolor=(2

笔记本配置清单sudo apt-get install inxi 安装相关的命令行工具inxi -Fxxx 获得笔记本具体配置信息deepin 版本 15.7 如图是安装后的结果，可以看到笔记本是使用NVIDIA来进行绘图。System: Host: sunqi-PC Kernel: 4.15.0-29deepin-generic x86_64 bits: 64 compile...