本实例实现了抓取网易云课堂中以‘java’为关键字的搜索结果，经详细查看请求的方式为post，请求的结果为JSON数据具体实现代码如下：import requests
import json
finalstr = ‘‘#初始化字符串
totlePage = 0 #初始化总页数
test = 0 #初始化数据总条数
url = ‘http://study.163.com/p/search/studycourse.json‘
headers = {‘content-type‘: ‘application/json‘}def getD...
在旧版的python中有个urllib模块，内有一个urlopen方法可打开网页，但新版python中没有了，新版的urllib模块里面只有4个子模块（error,request,response,parse),urlopen方法位于request子模块下。from urllib import requesturl = "http://www.163.com"#网页地址
wp = request.urlopen(url) #打开连接
content = wp.read() #获取页面内容
fp = open("a1.txt","w+b") #打开一个文本文件
fp.write(content) #写入数据
fp.close() #关...
pymysql------操作mysql数据库openpyxl------操作excel表 连上mysql操作：1、打开数据库import pymysqldb=pymysql.connect(host,user,password,database)2、使用cursor()方法创建一个游标对象cursor=db.cursor()3、执行操作a、数据库插入 try: curcor.excute(sql) db.commit()except: db.rollback()b、数据库查询（fetchone()--该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象、fetchall()-----接收全部的返回结果行.）cu...
1import urllib22import cookielib3import pdfkit4 5 cj = cookielib.LWPCookieJar()6 opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))7 urllib2.install_opener(opener)8 url = "https://www.taobao.com/" 9 req = urllib2.Request(url)
10‘‘‘ 保存html到本地‘‘‘11 operate = opener.open(req)
12 msg = operate.read()
13 document = ‘D://1.html‘14 file_ = open(...
源码：# 读文件里面的数据转化为二维列表def Read_list(filename):file1 = open(filename+".txt", "r")list_row =file1.readlines()list_source = []for i in range(len(list_row)):column_list = list_row[i].strip().split("\t") # 每一行split后是一个列表list_source.append(column_list) # 在末尾追加到list_source file1.close()return list_source#保存二维列表到文件def Save_list(list1,filename):fil...
想一想，还是写个完整的代码，总结一下前面学的吧。import requests
import re# 获取网页源码
url = ‘http://www.ivsky.com/tupian/xiaohuangren_t21343/‘
data = requests.get(url).text#正则表达式三部曲
#<img src="http://img.ivsky.com/img/tupian/t/201411/01/xiaohuangren-009.jpg" width="135" height="135" alt="卑鄙的我小黄人图片">
regex = r‘<img src="(.*?.jpg)"‘#匹配网址
pa = re.compile(regex)#转为pattern对...
import osimport jsonpathimport requestsdef save_jpg(qun): qun_url = "https://qun.qq.com/cgi-bin/qun_mgr/search_group_members" # 群管理URL qun_data = {"gc": qun, "st": 0, "end": 40, "sort": 0, "bkn": "1491271352"} # 群管理入参 qun_cookie = "pgv_pvid=6781060641; pgv_pvi=4527042560; tvfe_boss_uuid=bb0dca750dec4f2a; XWINDEXGREY=0; mobileUV=1_170385b99a4_66029; RK=KaTcs5izUF; ptcz=2f3ee47046...
用Python中的os和numpy库对文件夹及处理数据后得到的文件进行分类保存；import numpy as npimport osfor m in range(699,0,-35): cur_dir=‘F:/2019_09_01/‘ folder_name=‘partdata_0_‘ if not os.path.exists(cur_dir+folder_name+str(m)): os.mkdir(os.path.join(cur_dir,folder_name+str(m))) else: pass for j in range(4,11): np.savetxt(os.path.join(‘F:/2019_09_01/partdata_0_‘...
#encoding=utf-8import os import os.path import shutil def moveFileto(sourceDir, targetDir): shutil.copy(sourceDir, targetDir)target = raw_input(‘targetDir‘)filename = raw_input(‘enter pathfile name:‘)fobj = open(filename,‘r‘)for x in fobj: print x; source = x.strip(‘\n‘) #去除行尾\n moveFileto(source,target)fobj.close()原文：http://www.cnblogs.com/lovely7/p/5728384.html
在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多.下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍:1.保存为二进制文件(.npy/.npz)numpy.save保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy参数介绍numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)file:文件名/文件路径
arr:要存储的数组
allow_pickle:布尔值...
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# @Time : 2019/12/5 17:30
# @Author : shenghao/10347899@qq.com‘‘‘test with selenium‘s move‘‘‘from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.common.by import By
import cv2 as cv
import time, datetime, random,shutil
from...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府
有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ，本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解
一、PyTorch快速搭建神经网络方法
先看实验代码：
import torch
import torch.nn.functional as F # 方法1，通过定义一个Net类来建立神经网络
class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, n_feature, n_hidden, ...
本篇文章主要介绍了PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ，本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解一、PyTorch快速搭建神经网络方法先看实验代码：import torch
import torch.nn.functional as F # 方法1，通过定义一个Net类来建立神经网络
class Net(torch.nn....
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_utilv1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name = "v1")
v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name = "v2")
result = v1 + v2init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:sess.run(init_op)graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_const...
import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))
result = v1 + v2init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:sess.run(init_op)saver.save(sess, "E:\\Saved_model\\model.ckpt")with tf.Session() as sess:saver.restore(sess, "E:\\Saved_model\\model.ckpt")print(sess....
