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摘要: 反正很牛逼! 阅读全文
posted @ 2018-07-07 12:27 我想喝杨枝甘露~ 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2018-7-16 11:10:07 学了多进程再优化一下自己的代码,采用多进程下载,发现速度大有提高,在main() 中修改了一下,放上代码 已经优化过了,有那么一丢丢小小成就感只是用被人的视频看的罢了!不过里面有值得学的地方,就是昨天猫眼使用的正则选取有用东西,而今天的则是用的bs4库里面的 f 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:21 我想喝杨枝甘露~ 阅读(626) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2018-7-5 20:22:57 还有有一丢丢成就感!以后可以爬取简单网站了!比如妹子图片,只是现在不知道咋下载! 正则还是刚看,要多去用正则!正则很强大的东西! 阅读全文
posted @ 2018-07-05 20:24 我想喝杨枝甘露~ 阅读(336) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 创建一个新的文件,写进去东西! f =open("空姐.txt","w",encoding="GBK") f.write("xxxxxxx") f.close() 注意:w是创建,就是把原来得内容删除,覆盖了新的内容! ab是在原有文件内容基础上添加东西 文件 读写: 先读出来,然后再继续写 文件 阅读全文
posted @ 2018-07-05 12:25 我想喝杨枝甘露~ 阅读(123) 评论(0) 推荐(0)
摘要: #-*-coding=utf-8*- f = open(fire ="兼职白领学生空姐模特护士.txt",mode ="r",encoding="utf-8") data = f.read() print(data) f.close() 阅读全文
posted @ 2018-07-04 19:43 我想喝杨枝甘露~ 阅读(161) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ps:2018-7-24 21:13:03 失败站起来就很牛逼!!! 网易云歌单下载后面被我做的很强大!而且迭代了!从面相对象的爬取下载歌单-->多进程下载-->多线程下载!!效率随着每次改进都在提高!!好强大!因为后面也就是前几天学多线程就优化了一下!把源码放到吾爱破解还给了好多积分!有好多人崇拜!2333333把基础学完再开始学爬虫 还是把基础做完,有个很好的思路,不要盲目去爬虫! #!/u... 阅读全文
posted @ 2018-07-04 17:49 我想喝杨枝甘露~ 阅读(554) 评论(0) 推荐(0)
摘要: #coding:utf-8 #2018-7-3 19:50:32 #数据结构题 #如果 a+b+c=1000,且 a^2+b^2=c^2(a,b,c 为自然数), # 如何求出所有a、b、c可能的组合? import time start_time = time.time() for a in range(0,1001): for b in range(0,1001): ... 阅读全文
posted @ 2018-07-03 20:20 我想喝杨枝甘露~ 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)
摘要: #coding=utf-8 #2018-7-2 11:25:00 import re #写一个邮箱正则 p = r"(\w+)@(163|126|gmail|qq)\.(com|cn|net)$" r = re.match(p,"itcast@qq.com") print(r) b = r.group() print(b) # (?P) 分组起名字 #(?P = name) 引用别名为name... 阅读全文
posted @ 2018-07-02 20:17 我想喝杨枝甘露~ 阅读(131) 评论(0) 推荐(0)
摘要: #coding=utf-8 # 导入re模块 import re # 使用match方法进行匹配操作 result = re.match(正则表达式,要匹配的字符串) # 如果上一步匹配到数据的话,可以使用group方法来提取数据 result.group() 阅读全文
posted @ 2018-06-29 17:49 我想喝杨枝甘露~ 阅读(102) 评论(0) 推荐(0)
摘要: #coding:utf-8 #2018-6-29 16:30:34 #类调用属性,属性没有,用__getatrr__魔法方法! #目的打印出 think different itcast class Foo(object): """ """ def __init__(self): pass def __getattr__(self,item): ... 阅读全文
posted @ 2018-06-29 17:14 我想喝杨枝甘露~ 阅读(162) 评论(0) 推荐(0)
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