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注意：本文代码只提供进度数值显示，未实现进度条的显示一、下载进度<div class="schedule">0</div> <button onclick="download()">下载</button> <script> // 要设置为slow 3G才能看得到明显的效果 let schedule = d...

默认情况下，axios的post请求传参是json格式，如下图这种情况下，Flask需要先通过request.get_data()获取到数据，然后再通过json.loads()转换为dict格式

你可以用for in循环+in来判断，但有个更简单更简洁的方法，就是把list转换成集合。也就是说将是否包含变成是否是其真子集以下是一个简单的例子&gt;&gt;&gt; a = [1,2,3,4,5,6]&gt;&gt;&gt; b = [2,4,6]&gt;&gt;&gt; set(b) &lt; set(a) # a是否包含b，&lt;= 则表示是否是子集True ...

生成器(generator)是一种可迭代对象。在处理包含大量数据时，如果使用list来进行操作，会导致内存占用大，效率低。生成器通过延迟计算，实现了一种边循环边计算的可能，只有在需要的时候才返回相应的结果，而不是一次性返回一整个结果列表，因此可以有效地节省了大量的空间。首先，根据列表生成式，将[]改成()即可创建一个generator>>> a = (x * x f...

一个字符串可以看做是一个list具体操作如下&gt;&gt;&gt; a = "这是一段话"&gt;&gt;&gt; a[0]'这'&gt;&gt;&gt; list(a)['这', '是', '一', '段', '话']&gt;&gt;&gt; for x in a: print(x) 这是一段话&gt;&gt;&gt; 所以

Python版本：3.6.5百度云提供的文字识别技术，准确率还是非常高的，而且每天还有5w次免费的调用量，对于用来学习或者偶尔拿来用用，已经完全足够了。文章提供一个模板，稍加修改就可以直接套用。注释中提到必须输入的地方，你都正确地输入了的话，就可以完成一次简单的文字识别了。# -*- coding: utf-8 -*-import requestsimport base64cl...

爬取页面：https://www.douban.com/doulist/36708212/Python版本：3.6.5主要涉及内容：多线程、网络爬虫、面向对象程序设计 注释标注为 # 多线程 的部分可以直接复制，并根据需求稍加修改即可实现多线程爬虫。# -*- coding: utf-8 -*-import requestsfrom bs4 import Beautiful...

简单地说，就是把网页所展示数据通过非人工的手段获取下来。现在是大数据时代，数据分析是解决各行各业相关问题重要的依据。数据分析结果的准确性有很大一部分取决于数据量是否足够大。如果是几十条数据，我们当然可以让人来一条条地复制粘贴。但就像我们前面说的，数据量要足够大分析出来的结果才是有意义的，所以我们需要的数据量通常比较大，往往不可能通过人力来完成数据采集的工作（因为效率低，而且容易出错，重复枯燥的...

class demo(): def func(self): print("hello China") def func(self): print("hello world")if __name__ == '__main__': demo.func()输出结果为hello world这里可以理解为第二个的func()覆盖了第一个fu...

Python版本：3.70；操作系统：Windows10（出发点：通过multiprocessing模块用最简单的方式来让你提高程序运行效率）来了更好的感受到multiprocessing模块提升运行效率的效果，将提出一个问题，并采用两种不同解决方式进行对比来说明。需解决问题：计算变量i从0开始，不断+1，直到i=20000000，并重复3次。（一）普通情况import ti...

Python爬虫实战基础篇——图片爬取Python版本：3.5.4涉及内容都是网络爬虫基础：requests和bs4库的应用、正则表达式等import requestsimport osfrom bs4 import BeautifulSoupimport redef GetHtml(url):#获取soup try: r = requests.ge...