【如何找到一系列n * 0.1(在Python中)最接近反对数(10base)的每个整数】教程文章相关的互联网学习教程文章

Python自动化运维必看系列:Django搭建[进阶版]博客之数据篇【图】

Hello,大家好!俺回来啦,最近比较忙,憋了很久的[进阶版]博客之数据篇,终于出来了!下面就开始为大家介绍下如何搭建进阶版博客的数据篇,主要涉及数据库和models模块。 大纲 一. 环境信息:1.1 主机信息 操作系统:windows 10 主机IP地址:192.168.1.107/192.168.1.1051.2 软件版本 Python版本:3.7.0 数据库版本:Mysql 8.0.151.3 pip模块 Django版本:2.1.7 ...

Python自动化运维必看系列之:Django搭建[入门版]博客

安老师今年会参与某项目自动化运维平台的搭建。在此期间,尽可能分享一些有用的知识帮助大家学习。本次分享我们来学习下Django的基本功,如何搭建一个入门版的博客(入门版,进阶版,高级版,大神版)。后续将会为大家介绍另外几个版本的博客,敬请期待!一. 基本步骤1. 配置虚拟环境 Python版本:2.7.15 Django版本:1.11.20 主机IP地址:192.168.117.30 数据库:SQLite2. 创建和配置[入门版]博客...

【DVWA系列】一、Brute Force 暴力破解(源码分析&python脚本实现)【代码】【图】

文章目录 DVWABrute Force 暴力破解一、Low 级别二、Medium 级别三、High 级别四、Impossible 级别DVWA Brute Force 暴力破解一、Low 级别无任何安全防护措施爆破方法:bp抓包 —> 发送到Intruder模块 —> 定义变量 —> 导入密码字典 —> 开始爆破根据长度可得密码:源代码: <?phpif( isset( $_GET[ 'Login' ] ) ) {// 获取用户名$user = $_GET[ 'username' ];// 获取密码,md5加密$pass = $_GET[ 'password' ];$pass = md5( $pas...

Python核心技术系列 干货总结&学习路线 【小白福音】

今天这篇推文推荐Facebook工程师 景霄编写的《Python核心技术与实战》专栏,一共43篇,我看后觉得不错,从技术到实践,目前已有2万1千多人购买,下面是专栏详情: 这几年,编程语言多了,很多人都说「学不动」了。就比如有个粉丝说 Java 用了很多年,但是最近的项目突然需要用 Python,简直不知所措,压力很大。 其实现在程序员学 Python 不是新鲜事,甚至不少人会把 Python 当作第一语言来学习。也难怪,Python 的优点太多了,它语...

python系列教程52【图】

朋友们,如需转载请标明出处:https://blog.csdn.net/jiangjunshow 声明:在人工智能技术教学期间,不少学生向我提一些python相关的问题,所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术,我让助理负责分享这套python系列教程,希望能帮到大家!由于这套python教程不是由我所写,所以不如我的AI技术教学风趣幽默,学起来比较枯燥;但它的知识点还是讲到位的了,也值得阅读!PS:看不懂本篇文章的同学请先看前面的文章,循序渐进...

Python excel操作系列,能够操作python那些内置excle库?【图】

数据处理是 Python 的一大应用场景,而 Excel 则是最流行的数据处理软件。因此用 Python 进行数据相关的工作时,难免要和 Excel 打交道。 如果仅仅是要以表单形式保存数据,可以借助 CSV 格式(一种以逗号分隔的表格数据格式)进行处理,Excel 也支持此格式。但标准的 Excel 文件(xls/xlsx)具有较复杂的格式,并不方便像普通文本文件一样直接进行读写,需要借助第三方库来实现。 常用的库是 python-excel 系列: xlrd、xl...

Python爬虫系列之美团优选商家端商品自动化管理(商品发布、商品排期、订单采集)【代码】【图】

Python爬虫系列之美团优选商家端商品自动化管理(商品发布、商品排期、订单采集) 小程序爬虫接单、app爬虫接单、网页爬虫接单、接口定制、网站开发、小程序开发> 点击这里联系我们 < 微信请扫描下方二维码代码仅供学习交流,请勿用于非法用途直接上代码 # -*- coding:utf-8 -*- import requests import datetime import time import json import os import xlrd import xlwt from xlutils.copy import copy'''功能点:1、美团优选商...

python系列教程50【代码】【图】

朋友们,如需转载请标明出处:https://blog.csdn.net/jiangjunshow 声明:在人工智能技术教学期间,不少学生向我提一些python相关的问题,所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好的理解人工智能技术,我让助理负责分享这套python系列教程,希望能帮到大家!由于这套python教程不是由我所写,所以不如我的人工智能技术教学风趣幽默,学起来比较枯燥;但它的知识点还是讲到位的了,也值得阅读! 到目前为止,除了我们看到的核心类型外...

Python学习系列之类属性、类方法和静态方法(二十五)【图】

类属性、类方法和静态方法 类属性:类中的方法外的变量称为类属性,被该类的所有对象所共享 类方法:使用@classmethod修饰的方法,使用类名直接访问的方法 静态方法:使用@staticmethod修饰的方法,使用类名直接访问的方法 代码举例:类属性的使用方式: class Student:native_pace=吉林 #直接写在类里的变量,称为类属性def __init__(self,name,age):self.name=name #self.name 称为实体属性,进行了一个赋值的操作self...

Python学习系列之bug(二十二)【图】

Bug的由来及分类 一、Bug的常见类型 1. 粗心导致的语法错误SyntaxError (1) 数据类型错误 示例代码:age=input(请输入你的年龄:) if age>=18:print(成年人....)执行结果:执行报TypeError: > not supported between instances of str and int,提示类型错误 说明:age=input()得到的是string类型,18的类型是int类型,两者无法比较,所以会报TypeError,此时就需要将age转换成int类型,然后再和18比较 正确代码如下:age=input(请...

Python学习系列之递归函数(二十一)【图】

递归函数 一、什么是递归函数 如果在一个函数的函数体内调用了该函数本身,这个函数就称为递归函数 二、递归的组成部分递归调用与递归终止条件 三、递归的调用过程1.每递归调用一次函数,都会在栈内存分配一个栈帧2.每执行完一次函数,都会释放相应的空间 四、递归的优缺点缺点:占用内存多,效率低下优点:思路和代码简单 案例:计算6的阶乘 6的阶乘示意图: 代码:def fac(n):if n==1:return 1else:res=n*fac(n-1)retu...

Python学习系列之变量的作用域(二十)【图】

变量的作用域 变量的作用域程序代码能访问该变量的区域 根据变量的有效范围可分为1. 局部变量在函数内定义并使用的变量,只在函数内部有效,局部变量使用global声明,这个变量就会成为全局变量2. 全局变量函数体外定义的变量,可作用于函数内外 代码举例 1. 局部变量变量的作用域 def fun(a,b):c=a+b #c成为局部变量,因为c是在函数体内进行定义的变量,a,b为函数的形参,作用范围也是函数内部,相当于局部变量print(c)#以下...

大话 Python:python 操作 excel 系列 -- 怎样读取 excel 文件?【代码】【图】

1,准备所需要的 python 库 在 python 环境下安装 xlrd 用来创建 excel 文件及写入数据操作。 # 安装 xlrd 库 pip install xlrd2,打开存在的 excel 文件 # 导入 xlrd 库 import xlrd # 打开文件 workbook = xlrd.open_workbook(r'd:\test.xls')3,获取 excel 中的第一个工作表的名称 # sheet_names() 函数获取工作表名称数组,然后从数组中取出第一个工作表名称 sheet1_name = workbook.sheet_names()[0]4,根据第一个工作表的名称...

python matplotlib 系列【代码】【图】

折线图 # 正弦函数 x = np.linspace(0,10,100) y = sin(x)plt.plot(x,y,label='正弦函数') plt.legend() #显示标签

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型【代码】【图】

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了。CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧。前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN。前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还...