随笔分类 - Python
摘要：日期： [1-9]\d{3}-(0[1-9]|1[0-2])-(0[1-9]|[1-2][0-9]|3[0-1]) 时间： (20|21|22|23|[0-1]\d):[0-5]\d:[0-5]\d 时间戳 1970纪元后经过的浮点秒数 tm_wday; /* 星期 – 取值区间为[0,6]，其中0
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摘要：这个链接的正则表达式感觉写的没问题啊，可是匹配不到东西，奇了怪了，先放着吧，xpath可以匹配到 运行结果
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摘要：程序中请求到的和网页中内容不一样，但也是古诗，不是道是不是因为请求头的原因，使得网站推荐的古诗有差异 运行结果
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摘要：。。港澳台的格式不太一样，暂时不想管他们了 。。运行结果的话，我爬取得是当日白天的天气，现在晚上了，数据都没有了（一开始还以为是代码改错了，还一直撤销）
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摘要：和昨天一样的工作量，时间只用了一半，但还是效率有点低了，因为要把两个网页结合起来，所以在列表操作上用了好多时间 目前sublime还输入不了中文，所以把输出注释上，方便看清格式 运行结果： 红色圈出来的是一个字典，包含第一个网页的信息（职位名称，url，位置）和详情页面的职责（工作职责，工作要求），
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摘要：写了一天才写了不到100行。不过总归是按自己的思路完成了 运行结果：（选中的是一部电影， 一页中有25部电影，网站里一共有176页） 感受到了代码的魅力了吗
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摘要：1.response.content: 这个是直接从网络上面抓取的数据，没有经过任何解码，所以是一个bytes类型，其实在硬盘上和在网络上传输的字符串都是bytes类型 2.response.text: 这个是str的数据类型，是requests库将response.content进行解码的字符串，
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摘要：希尔排序是希尔（Donald Shell）于1959年提出的一种排序算法。希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序，同时该算法是冲破O(n2）的第一批算法之一 图片来源：https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/610
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摘要：从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置 将新元素插入到该位置后 重复步骤2~5
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摘要：从图中我们可以看到： left指针，right指针，base参照数。 其实思想是蛮简单的，就是通过第一遍的遍历（让left和right指针重合）来找到数组的切割点。 第一步：首先我们从数组的left位置取出该数（20）作为基准（base）参照物。 第二步：从数组的right位置向前找，一直找到比（b
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摘要：先找了一个简单的图形验证码进行测试，比如知网，从网页里把验证码下载到本地 进行简单的灰度处理和二值化处理，能够提高不少识别正确率 验证码： 代码： 结果： 如果没有灰度处理和二值化处理这个9就总识别错了
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摘要：记录一趟中最大（小）元素，最后再进行交换 选择排序是不稳定的排序算法，不稳定发生在最小元素与A[i]交换的时刻。 比如序列：{ 5, 8, 5, 2, 9 }，一次选择的最小元素是2，然后把2和第一个5进行交换，从而改变了两个元素5的相对次序
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摘要：鸡尾酒排序，也叫定向冒泡排序，是冒泡排序的一种改进。此算法与冒泡排序的不同处在于从低到高然后从高到低，而冒泡排序则仅从低到高去比较序列里的每个元素。他可以得到比冒泡排序稍微好一点的效能。 python代码：
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摘要：通常所说的排序算法往往指的是内部排序算法，即数据记录在内存中进行排序。 排序算法大体可分为两种： 一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn)~O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序 另一种是非比较排序，时间复杂度可以达到O(n),主要有：基数排序，基数排序，桶
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摘要：一样的套路，就是多线程还没弄 运行结果
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