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1. 学习查看python的帮助
(1)当我们要查看python变量属于哪个数据类型的时候,我们可以用
print (type(varible))
(2)当我们要查看一个变量有哪些具体方法的时候
varible = dict(a=1, b=2)
print (dir(varible))
这样就显示出变量的所有方法了
(3)知道方法后,具体方法不会用怎么办?
help(sorted())
或者
需要将自己的美女图片数据提交给百度,以前都是sitemap或者手工推送,现在有个更好的方法了,百度提供了自动推送的功能,任何站长都可以用
下面是方法,备用
public function pushall_m(){
$this->check_token();
$sql="select * from 表名字 where 条件;
$result=$this-&
最近正在做美女图片站,由于数据量比较大,经常要优化数据库
(1) 选择最有效率的表名顺序 (只在基于规则的优化器中有效):
ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名,FROM 子句中写在最后的表 (基础表 driving table) 将被最先处理,在 FROM 子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表 (intersection table) 作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。
(2) WHERE 子句中的连接顺序.:
ORACLE 采用自下而上的顺序解析 WHE ...
在使用php想百度站长平台提交性感美女图片的数据可以使用下面的方法
public function pc()
{
// $table_name = get_sites_table_name($this->site['id']);
$datas = get_site_data($this->site['id'], 1, 1000);//这里是获取http://
老板说了,请从下美女图片站选5位出来参加展会
A:我会嗖嗖嗖过一遍,然后随机挑5张顺眼的。
紫薯:还不如让老板随机选顺眼的。
B:开个小组会,集合大家的意见选5个最漂亮的。
紫薯:你真不在乎老板想看到哪几位美女么?
C:随机选5个身材满足标准、容貌可佳的就可以了。
紫薯:你的决策也很随机哇。
紫薯觉得:我们需要考虑老板最喜欢长成什么样的女生,需要知道来看台的客户对美女的偏好,要知道哪些美女的长相与产品、场景更相配。
所以...最好还是用上图像识别技术,让“万能”的算法帮你搞定,不然搞完这些保证你看到美女就想吐。
分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方便。 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不过在大量分词中,由 ...
在采集美女站时,需要对关键词进行分词,最终采用的是python的结巴分词方法.
中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词。其基本实现原理有三点:
基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)
采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法
安装(Linux环境)
http://www.girl199.cn/
Scrapy,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider、sitemap爬虫等,最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。
Scratch,是抓取的意思,这个Python的爬虫框架叫Scrapy,大概也是这个意思吧,就叫它:小刮刮吧。
下面是转发博客内容,挺有用的
大家好哈,现在博客已经两年多啦,可能大家过来更多看到的是爬虫方面的博文,首先非常感谢大家的支持,希望我的博文对大家有帮助!
之前我写了一些Python爬虫方面的文章,Python爬虫学习 ...
在采集美女图片时,需要对关键词进行分词,最终采用的是python的结巴分词方法.
中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词。其基本实现原理有三点:
基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)
采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法
安装(Linux环境)
下面是转发博客内容,挺有用的
大家好哈,现在呢静觅博客已经两年多啦,可能大家过来更多看到的是爬虫方面的博文,首先非常感谢大家的支持,希望我的博文对大家有帮助!
之前我写了一些Python爬虫方面的文章,Python爬虫学习系列教程,涉及到了基础和进阶的一些内容,当时更多用到的是Urllib还有正则,后来又陆续增加了一些文章,在学习过程中慢慢积累慢慢成型了一套算不上教程的教程,后来有越来越多的小伙伴学习和支持我感到非常开心,再次感谢大家!
不过其实这些教程总的来说有一些问题:
当时用的Python2写的,刚写的时候Scrapy这个框架也没有支持Python3,一些Python3爬虫库也 ...
上一篇说道我们要采集http://www.gg4493.cn/的数据,接下来:
步骤2:对于每一个链接,获取它的网页内容。
很简单,只需要打开urls.txt文件,一行一行地读出来就可以了。也许这里会显得多此一举,但是基于我对解耦的强烈愿望,我还是果断地写到文件里了。后面如果采用面向对象编程,重构起来是十分方便的。获取网页内容部分也是相对简单的,但是需要把网页的内容都保存到一个文件夹里。这里有几个新的用法:复制代码 代码如下:
目标是把http://www.gg4493.cn/主页上所有数据爬取下来,获得每一篇新闻的名称、时间、来源以及正文。接下来分解目标,一步一步地做。步骤1:将主页上所有链接爬取出来,写到文件里。python在获取html方面十分方便,寥寥数行代 ...
出于某些目的,需要在网上爬一些数据。考虑到Python有各种各样的库,以前想试试Pycharm这个IDE,就决定用它了。首先翻完《深入Python3》这本书,了解了它的语法之类的。下面就以下载http://www.meinv68.cn/为例子开始干活了:
Http协议的实现。那本书里有介绍一个叫httplib2的库,看起来挺好。就用这个库把网页内容抓下来先。
Html解析。之前有用过一些解析xml的库,但是想着html代码可能不会太严禁,就找到了一个传说中对html容错度很高的库:BeautifulSoup。Python3得用这个库的第四版,导入时也是要导「bs4」库。解析挺简 ...
A:我会嗖嗖嗖过一遍,然后随机挑5张顺眼的。
紫薯:还不如让老板随机选顺眼的。
B:开个小组会,集合大家的意见选5个最漂亮的。
紫薯:你真不在乎老板想看到哪几位美女么?
C:随机选5个身材满足标准、容貌可佳的就可以了。
紫薯:你的决策也很随机哇。
紫薯觉得:我们需要考虑老板最喜欢长成什么样的女生,需要知道来看台的客户对美女的偏好,要知道哪些美女的长相与产品、场景更相配。
所以...最好还是用上图像识别技术,让“万能”的算法帮你搞定,不然搞完这些保证你看到美女就想吐。
为了简单起见,这里只考虑老板喜好这一个因素。因为无论因素多少,我们只需要确定一个标准美女便可。
紫薯的解决方 ...