网小鱼的学习笔记-优快云博客

原创 python基础：数据存储（文件存储

优点：简单的存储文件，简单易用，操作起来简单。

2025-08-27 11:47:18 148

德州扑克基础术语解析跟注（Call）：投入等额筹码继续牌局。加注（Raise）：追加下注施压，可体现强牌或诈唬，用于隔离对手或争夺主动权。弃牌（Fold）：放弃劣势手牌。下注（Bet）：主动进攻起点，用于建立底池或获取信息。其他术语包括过牌（Check）、全押（All-in）、盲注（Blind）等。策略指标： VPIP（主动入池率）反映玩家松紧程度，低VPIP（<10%）为紧手，高VPIP（>30%）为松手。 PFR（翻前加注率）衡量攻击性，低PFR（<10%）偏保守，高PFR（&gt

2025-08-15 18:32:36 1458

原创 python基础：数据解析BeatuifulSoup，不需要考虑前端形式的一种获取元素的方法

beautifulSoup（简称bs4）是python的一个第三方库，用于解析html和xml文档中提取数据的python库。它能够将复杂的文档转化为树形结构，方便快速定位和提取所需数据以及查找和修改，常常与爬虫框架如requests结合使用：还需要安装解析器（如lxml或者html.parse）导包使用②访问元素例如：获取字符串中的某个标签，通过标签名来进行访问。

2025-08-04 21:54:52 364

原创 python基础：XPath解析网页数据：xpath简介、xpath语法、xpath节点、节点关系、xpath练习实战

本文介绍了XPath的基本概念和使用方法。XPath是一种用于定位XML/HTML文档节点的语言，现在主要用于HTML文档解析。文章讲解了HTML标签结构区分、父子关系等基础知识，并详细说明了XPath语法，包括节点选取、谓语过滤和通配符使用。通过Python的lxml库进行实践演示，包括安装方法、HTML文档解析和多种XPath表达式应用。最后提供了一个爬取百度首页并使用XPath解析的完整案例，展示了从网页获取到数据解析的完整流程。文章内容涵盖了XPath从基础到实践的关键知识点，适合初学者快速入门。

2025-08-01 18:26:15 598

原创 python基础：数据解析：html页面、正则表达式

本文介绍了数据解析的常用方法，重点讲解了HTML页面结构和正则表达式在爬虫中的应用。HTML作为网页基础结构，与CSS和JavaScript共同构成网页的框架、表现和行为。文章详细列举了正则表达式的常用语法规则，包括字符匹配、数量修饰、边界限定等。最后通过爬取新浪图片的Python案例，展示了正则表达式在实际爬虫项目中的使用流程，包括发送请求、解析数据、处理异常等步骤，并提供了常见错误的解决方案。该案例完整呈现了从网页获取到本地存储的完整爬虫实现过程。

2025-07-30 20:55:30 2054

原创 python基础：request请求的重定向与历史请求、SSL证书校验、超时和重试失败、自动生成request请求代码和案例实践

本文介绍了Python requests库的网络请求处理技巧，包括重定向控制、SSL证书校验、超时设置和失败重试机制。主要内容有：1）requests默认自动重定向，可通过allow_redirects=False关闭；2）使用verify=False跳过SSL验证（不建议生产环境）；3）设置timeout参数控制连接超时；4）利用retrying模块实现自动重试功能。此外还提供了图片/音频下载案例和自动生成requests代码的工具推荐。文章通过代码示例详细演示了各项功能的使用方法，适合网络爬虫开发参考。

2025-07-30 19:00:06 423

原创 python基础：request请求Cookie保持登录状态

cookie是由web服务器保存在用户浏览器（客户端）上的小文本文件，他可以包含有关用户的信息。无论何时用户访问到服务器，都会带上该服务器的cookie信息，一般cookie都是有有效期的。cookie只在浏览器上面保存规定的一段时间，一旦超过了规定的时间，该cookie就会被系统清除。session将数据存储在服务器上面，服务器会为每一个用户创建一条session，用户访问服务器的时候需要拿着sessionId去表明自己的身份。

2025-07-29 22:33:54 636

原创 python基础：request请求查询参数的基本使用、携带请求参数的两种方法、 json串和python中数据类型转化、 post模拟登录

本文介绍了网络爬虫中查询参数的基本使用方法。通过百度搜索和今日头条爬取示例，展示了如何通过requests库设置查询参数，包括URL伪装、参数传递和结果存储。文章还提供了豆瓣电影数据的爬取实例，演示了如何解析JSON格式的响应数据并保存到本地文件。关键点包括：查询字符串的识别与使用（URL中?后的部分）、requests.get()方法的params参数应用、响应数据的编码处理以及结果持久化存储方法。这些技术在网页数据采集和API调用中具有广泛应用价值。

2025-07-29 15:43:35 504

原创 python基础：request模块简介与安装、基本使用，如何发送get请求响应数据，response属性与请求头

本文介绍了Python requests模块的基本使用，包括安装方法和核心特性。该模块提供简单易用的API，支持所有HTTP方法，并能自动处理连接、编码等功能。文章详细演示了如何发送GET请求，包括设置URL、处理响应结果以及解决字符编码问题。同时展示了如何获取响应数据的不同属性，如状态码、响应头、cookie等。最后提供了图片下载和处理字符编码的实用案例，为网络爬虫开发提供了基础指导。

2025-07-25 21:36:36 669

原创力扣每日一题1717. 删除子字符串的最大得分

这篇文章介绍了一个字符串处理问题，要求通过删除特定子串"ab"和"ba"来获得最大分数。摘要如下：问题给定一个字符串s和两个分数x、y，通过删除"ab"或"ba"子串获得相应分数。解决方案采用贪心算法，优先删除价值更高的子串。算法遍历字符串，统计连续的'a'和'b'，当遇到更高分的子串时立即删除并累加分数，处理完所有字符后结算剩余子串。例如输入"cdbcbbaaabab"、x=4、y=5时，通过多次删除子串

2025-07-23 20:53:26 337

原创 python核心编程：递归函数学习（阶乘公式）、斐波拉契数列、走楼梯问题

本文介绍了递归的概念及应用。递归通过自我调用来解决问题，需要满足三个基本条件：终止条件、状态演进和自身调用。文章以阶乘计算、等差数列、斐波那契数列、走楼梯问题和汉诺塔游戏为例，展示了递归的实现方法。其中特别强调了递归的本质是"压栈"和"弹栈"过程，并提供了优化递归性能的剪枝技巧。这些案例充分体现了递归在解决重复性问题中的简洁性和有效性。

2025-07-22 16:45:48 207

原创 python：爬虫基础课程：初始爬虫（爬虫工作流程、防御机制）、HTTP协议中请求详情

摘要：网络爬虫是自动采集网页数据的程序，通过发送请求、解析响应获取信息，用于搜索引擎、数据分析、舆情监测等。爬虫分为通用型、聚焦型、增量式和深层爬虫。获取方式包括开源工具（如八爪鱼）或自行开发。网站通过Robots协议、频率限制等防御爬虫，但防护有限。HTTP协议是爬虫基础，主要使用GET/POST请求与服务器交互，响应数据包含状态码、头部和内容体。爬虫技术需平衡数据获取与合法合规性。

2025-07-20 18:24:54 360

原创 python与正则：前后向断言、分组，以及案例练习

本文介绍了正则表达式中的分组、捕获和反向引用技术，并提供了多个实际应用案例。主要内容包括：正则表达式的高级功能：通过分组(())捕获内容并反向引用(\1,$1等)实现复杂模式匹配多种验证案例实现：手机号验证：11位数字，首位1，第二位3/4/5/7/8 邮箱验证：用户名@域名.后缀的格式匹配汉字验证：通过Unicode范围校验 QQ号验证：5-12位非0开头数字 URL解析：分解协议、域名、端口和资源路径数字验证：识别整数和小数字符串处理技巧：查找重复模式隐藏手机号中间四位这些案例展示了正

2025-07-17 14:21:57 406

原创 python与正则：贪婪与非贪婪、正则中的匹配模式，S模式、I模式、X模式

摘要：本文介绍了正则表达式中的贪婪模式和非贪婪模式的区别，通过Python代码示例演示了如何使用.和.?进行匹配。同时讲解了分组匹配、匹配模式（如DOTALL、IGNORECASE、VERBOSE等）的应用场景和使用方法，并提供了相应的代码示例和执行结果展示。主要内容包括：1）贪婪与非贪婪匹配的对比；2）分组匹配中指定匹配次数；3）支持换行匹配的DOTALL模式；4）忽略大小写的IGNORECASE模式；5）允许添加注释和空格的VERBOSE模式。

2025-07-16 16:41:20 528

原创 Python与正则：正则方法中的特殊字符详解

本文介绍了正则表达式中的几个特殊字符用法：1）\s表示匹配空格；2）^和$分别用于限制字符串的开头和结尾；3）通配符.匹配除换行外的任意单个字符；4）.*实现贪婪匹配任意多个字符；5）管道符|实现"或"逻辑匹配。文章通过Python代码示例演示了这些特殊字符的具体应用场景和匹配效果，并附有执行结果截图，帮助读者理解正则表达式中的关键匹配规则和分组捕获技巧。这些方法可用于字符串匹配、提取和验证等常见文本处理任务。

2025-07-16 10:02:16 338

原创 python中正则中的split方法、sub方法、finditer方法、compile方法、match对象

本文梳理了Python正则表达式常用方法：1）split()按正则分割字符串；2）sub()实现模式替换；3）finditer()返回匹配迭代器；4）compile()预编译正则模式；5）match对象及其属性和方法。通过代码示例展示了各方法的实际应用场景，如字符串分割、模式替换、迭代匹配结果等，并详细说明了match对象的string、re、pos等属性和group()、span()等方法。这些方法为字符串处理提供了灵活强大的正则操作能力。

2025-07-15 18:00:42 1143

原创 python中的正则相关的3个查找函数：match与search相关函数、findAll函数

Python正则表达式模块re提供了多种匹配方法：match()从字符串开头匹配，search()扫描整个字符串找第一个匹配，findall()返回所有匹配结果的列表。match()和search()返回Match对象，可通过group()获取匹配内容，而findall()直接返回字符串列表。这些方法支持flags参数控制匹配规则，如是否区分大小写。使用正则表达式时建议使用raw字符串避免转义问题。不同方法适用于不同场景：match()用于严格开头匹配，search()用于任意位置查找，findall()适

2025-07-15 11:15:07 340

原创 python中正则相关：正则概述，匹配数字，匹配单词，匹配字符开头与结尾，单词的边界检测

python中正则相关：正则概述，匹配数字，匹配单词，匹配字符开头与结尾，单词的边界检测

2025-07-14 18:30:19 464

原创 python知识：正则表达式快速入门案例：提取文章中所有的单词、提取文章中所有的数字、提取百度热搜的标题、提取ip地址

正则表达式是一种用于匹配字符串模式的工具。本文通过Python示例演示了正则表达式的基本应用：1) 从网页文本中提取Python历史信息；2) 解析HTML链接中的新闻标题；3) 识别IP地址分类信息。示例代码展示了如何使用re模块处理不同格式的文本数据，包括网页内容抓取、HTML元素提取和网络地址分类识别等常见场景。

2025-07-11 18:25:27 303

原创 Python中几种不同的数据操作：字符串、list、set、zset、自定义数据类型

本文介绍了Redis中几种常用数据类型的操作方式：1. 字符串操作包括设置有效期(SETEX)和自增(INCR)方法；2. Hash操作通过HSET/HGET存取数据；3. List支持左右双向插入(LPUSH/RPUSH)和弹出元素(LPOP/RPOP)；4. Set通过SADD保证元素唯一性，并提供随机选取(SRANDMEMBER)和删除(SREM)功能；5. Zset有序集合使用ZADD添加带分数元素，并支持多种排序查询方式。最后展示了自定义数据类型的基本操作，包括KEY查询、删除和过期时间设置。

2025-07-10 16:41:33 380

原创 Python操作redis数据库：终端下载安装命令、redis关键特性说明、redis的数据类型、redis的连接两种方式

本文介绍了Python操作Redis数据库的方法。首先说明如何安装Redis的Python客户端，然后解析Redis的16个数据库特性及生产环境使用建议。文章详细讲解了Redis的6种数据类型，并演示了两种Python连接方式：直接连接和连接池方式。直接连接示例展示了基本的键值操作，而连接池方式则适用于高并发场景，能提高效率。两种方式都配有代码示例和执行结果截图，帮助开发者理解如何在Python中操作Redis数据库。

2025-07-10 16:23:50 473

原创 python与redis数据库：Redis的下载与安装

摘要：本文介绍了三种主流数据库的核心特性对比。MySQL作为关系型数据库适用于银行交易等结构化场景；MongoDB的文档型结构适合存储用户画像等JSON数据；Redis作为内存数据库在缓存和实时系统中表现优异。文章还提供了Redis的官方下载地址和安装图示，方便开发者快速获取和使用该数据库工具。（99字）

2025-07-08 09:00:00 174

原创 python中MongoDB操作实践：查询文档、批量插入文档、更新文档、删除文档

本文介绍了MongoDB的基本操作实践，包括文档查询、插入、更新和删除。通过Python的pymongo库演示了如何连接MongoDB数据库，进行单条/批量文档查询（find_one/find）、插入（insert_one/insert_many）、更新（update_one/update_many）和删除（delete_one/delete_many）操作。重点展示了条件查询、批量操作以及使用$set/$lt/$gte等操作符进行数据更新和删除的方法。每个操作都配有执行结果截图，直观展示了操作前后的数据变

2025-07-07 21:29:18 409

原创 Python与Mongo数据库：下载安装mongodb与CompassGUI、python中安装monggo模块、如何在Mongo中插入一条数据

Python与Mongo数据库：下载安装mongodb与CompassGUI、python中安装monggo模块、如何在Mongo中插入一条数据

2025-07-07 19:01:42 1592

原创 python中数据库的操作：增删改查基础操作、python程序实现MySQL数据库增删改查

文章摘要：本文介绍了MySQL数据库操作的基本流程，包括创建学生表(student)、查看表结构、插入/修改/删除数据等SQL语句操作。同时展示了如何使用Python的mysql-connector库连接MySQL数据库，执行查询和插入操作。重点演示了通过Python程序实现数据库交互的完整过程，包括建立连接、执行SQL、获取结果以及提交事务等关键步骤。文中配有各操作执行前后的数据表状态截图，直观展示操作效果，最后特别强调了增删改操作需要执行conn.commit()的重要性。

2025-07-07 16:21:49 269

原创 Python操作mysql数据库：数据库三层结构，Mysql建表语句操作，mysql的数据库备份，mysql的数据库恢复

本文介绍了MySQL数据库的三层结构（DBMS-数据库-表）和SQL语句分类（DDL、DML、DQL、DCL）。重点讲解了数据库操作：创建数据库（设置字符集和排序规则）、查看/删除数据库（注意备份和关键字处理）。详细展示了数据库备份（使用mysqldump命令）和恢复（通过source指令）的两种方法，并演示了表数据操作流程。特别提醒删除数据库的危险性及utf8mb4_0900_ai_ci新排序规则的优势。

2025-07-07 12:30:30 1359

原创 Python与MySQL数据库：使用数据库原因、下载安装数据库，pychorm连接数据库方法

本文介绍了互联网公司使用数据库管理数据的核心优势，包括结构化存储、高性能访问、数据可靠性、事务支持、安全控制等特性，并列举了不同类型的数据库适用场景。随后详细演示了MySQL的下载安装步骤，通过services.msc和命令行两种方式验证服务状态，最后展示了使用PyCharm连接MySQL数据库并进行简单查询操作的过程。全文从理论到实践，帮助读者理解数据库的重要性并掌握基本使用方法。

2025-07-05 14:00:00 706

原创 python协程：yield通过send接收参数、yield from实现协程

本文介绍了Python生成器中yield的send方法和yield...from实现协程的用法。send方法首次调用需传递None或使用next激活，后续可传递参数。示例展示了用send传递参数到斐波那契数列生成器。yield...from用于实现协程，能自动处理子生成器的异常结果，示例演示了数值累加生成器的用法。这两种方法都是Python协程编程的重要基础，其中yield...from优化了子生成器的异常处理。

2025-07-05 01:15:00 368

原创线程池的概念引入与实现，线程池 vs 协程（asyncio）工作特点与如何选择

本文介绍了线程状态转换和线程池管理机制。Python内置线程池模块concurrent.futures通过ThreadPoolExecutor管理线程复用，减少创建销毁开销。文章对比了线程池与协程的特点：线程池适用于CPU密集型任务，受GIL限制；协程适合IO密集型高并发场景。最后通过改进售票窗口案例演示了线程池的实际应用，使用锁机制确保线程安全，三个窗口并发售票直至票数清零。执行结果验证了多线程售票的正确性。

2025-07-04 10:46:43 318

原创 python协程：如何判断是否要把函数定义成为协程函数，要进行IO操作就可以定义为协程函数

摘要：判断函数是否应定义为协程函数的关键在于是否涉及IO操作。网络请求、文件读写等IO密集型任务适合异步化，其他情况使用普通函数即可。本文通过爬虫示例对比了同步和异步实现：同步版本耗时8.88秒，而采用aiohttp的协程版本仅需1.79秒，显著提升了性能。异步编程的核心是让事件循环在IO等待时切换执行其他任务，充分利用单线程资源。网络爬虫等IO密集型场景是协程的典型应用场景。

2025-07-04 00:15:00 357

原创 python协程：task协程任务详解、获取协程结束后的返回值、强制终止协程、协程任务执行完成之后的回调

本文介绍了Python协程任务的三种返回值获取方式：单独获取、聚合返回和详细返回。演示了强制终止协程任务的处理方法，通过设置return_exceptions=True避免异常影响其他任务运行。最后展示了使用add_done_callback实现任务完成后的回调操作，结合partial方法进行函数包装。这些技巧有助于优化异步编程中的任务管理和结果处理。

2025-07-03 17:07:02 414

原创 python协程：async/await实现协程，asyncio.gather聚集任务，awaitables可等待对象的概念与使用案例

摘要：本文介绍了Python中async/await实现协程的基本概念和使用方法。主要内容包括协程的定义（async/await关键字）、事件循环、任务和Future等核心概念，并通过示例代码展示了如何创建和运行协程。文章重点说明了适用于异步化的IO密集型操作，以及如何使用create_task和gather来并发执行多个协程任务。最后还讲解了可等待对象的概念和协程函数的返回值获取方式。通过asyncio模块，可以有效地实现异步编程，提高程序的执行效率。

2025-07-03 12:04:43 464

原创 python协程：yield实现协程执行、生成器取值的三种方式

本文介绍了Python中yield关键字的使用方法和生成器的三种取值方式。首先通过示例展示了yield的执行流程，说明其会将函数转变为生成器对象，并通过next()方法逐步执行，调用次数超过生成器范围会抛出StopIteration异常。接着演示了生成器的三种取值方法：直接使用next()、循环配合try-except处理异常、以及直接循环遍历生成器。最后以斐波那契数列生成为例，展示了生成器的实际应用。这些方法为处理大数据集和实现协程提供了高效的内存解决方案。

2025-07-02 18:52:41 284