直接像下面这样写，可能会收到多余的数据sk.recv(1000)正确的做法是用json,struct封装待发送的数据1 首先用json创建好本次数据的信息，报头2 获得报头信息，使用struct封装然后发送3 再发送json数据4 再发送最终的数据 header_dic = {'total_size': len(data.encode())} header_json = json.dumps(header_dic) # 构造json大小 header_bytes

直接pip或者conda是下载不来的只能去官网下对应版本的.whl文件https://pytorch-geometric.com/whl/然后 pip install 安装

列出环境conda env list激活某个名为emp的环境activate emp

Anaconda和Jupyter用得多，但是对于配置非常头痛，昨天jupyter无论如何都启动不了服务，重装了anaconda两次终于找到错误原因在哪了背景我的Pycharm下面有很多Project，每个Project一个Anaconda环境，昨天新开了一个Project叫CLRS_Code，Anaconda环境名也叫然后我之前没有在Pycharm里面用过Jupyter，突然想试试这个功能，然后就新建...

文章目录数据集HTML页面分析爬虫代码运行时间百度网盘链接数据集数据集是MovieLens提供的https://grouplens.org/datasets/movielens/试了几个数据集，这个数据集效果比较好10万条评分记录，3600个用户对电影打的标签，9000部电影，600个用户数据集的格式是这样的link.csv ：存放电影的imdb id和tmdb idmovies.csv ：存放电影的id 名称 类型ratings.csv ：用户对电影的评分，范围是0.5~5tags.

文章目录用到的库分析HTML编写代码完整代码结果用到的库lxmlrequestsbeautifulsoup4分析HTML最外面一层是class为board-wrapper的dl里面每个电影都用dd标签包裹dd标签里面包括排名，海报，名称，主演，上映时间，评分分别在i img a p p p这几个标签里面这几个标签有class，可以很方便的定位每部电影对应一个dd标签...

原帖地址https://stackoverflow.com/questions/16878715/how-to-find-the-index-of-n-largest-elements-in-a-list-or-np-array-python代码 K=[4, 5, 1, 6, 2, 5, 2, 10] T=sorted(range(len(K)), key=lambda x: ...

解决方法：在__init__.py文件夹中添加import pymysqlpymysql.install_as_MySQLdb()

文章目录Python 技巧文件相关读取文件文件定位操作写入文件字符串相关逆置strstr转list，int按照规则分隔字符将list中的元素转成strint相关取到int的某一位Python 技巧文件相关读取文件打开文件的话可以先写路径，再写open，open里面可以指定操作，编码等path='./data.txt'fb=open(path,encoding='UTF-8')但是上...

(梅森素数)如果一个素数可以写成2p−12^p-12p−1形式，其中p是一个正整数， 那么该数就称作梅森素数这个比较有意思函数功能是查找n范围内的梅森素数先打出素数表然后对每个素数这样判断我们已知假设n是梅森素数，则n=2p−1n=2^p-1n=2p−1很显然 n+1=2pn+1=2^pn+1=2p既然n+1是2的p次幂，那用位运算符就很好判断了2的p次幂，在二进制中，只有最高...

def f30(): n=int(input()) L=[i for i in range(2,n+1) if 0 not in [i%j for j in range(2,int(math.sqrt(i))+1)]] print(L)关键就是L那行代码

如 12可以拆分成2+3+7，或5+7实际上可以用深搜解决def judge_prime(n): if (n == 0 or n == 1): return False if (n == 2): return True if (n % 2 == 0): return False # 判断 if 0 in [n % i for i in range(2, ...

文章目录页面分析代码运行结果页面分析首先定位到个人信息那一块,在这里可以通过find(id)来定位到这一个标签往下查看，我们分别需要这两块信息，两个div标签，初步判断需要取到这两个标签打开其中一块div标签我们发现，下面的dl标签中title对应数量，dt标签对应文字，其余dl标签同理。打开另一个div标签我们发现有如下结构至此我们发现，定位到最外面那一个i...

梁友栋算法是很简单的一个裁剪算法，但是只适用于裁剪范围是矩形框并且矩形框边界平行于坐标轴的情况。实验结果：完整代码：注意代码没有写到线是平行和垂直的情况，也没有考虑线不经过框的情况，所以输入的时候要注意##梁友栋import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import animationim...

python模拟Breaseman算法绘制直线代码实现了任意斜率任意起点终点的绘制功能重点是理解Breasenman算法的核心内容 根据di的状态来绘制i+1个点，并计算di+1算法解释 给定两个点，计算出ed点在st点的哪个象限其中第二象限是第一象限关于y轴对称第四象限是第一象限关于x轴对称第三象限直接交换st和ed即可效果图python不是很熟练，请无视我丑陋的代码风格...