Python中文版是一款通用型的计算机程序设计语言,Python对编程人员来说是一款非常有利的工具,可以让您快速编写代码,而且代码运行速度非常快。Python具有非常简捷而清晰的语法特点,适合完成各种高层任务,几乎可以在所有的操作系统中运行。有需要的用户就快来下载吧。
1、很清楚,易读的语法。
2、较强的自省能力。
3、直观的面向对象。
4、自然的表达程序代码。
5、完整的模块化设计,支持分层包。
6、基于异常的错误处理。
7、非常高的水平动态数据类型。
8、几乎每一个任务的广泛的标准库和第三方模块。
9、扩展和模块很容易写在C,C + +(或Java的Jython或NET语言IronPython的)。
10、嵌入在应用程序中作为脚本接口。
1、完全模块化,Python核心编程软件支持分层包。
2、基于异常的错误处理。
3、非常高级别的动态数据类型。
4、广泛的标准库和第三方模块,Python核心编程软件几乎被用于每个任务。
5、扩展和模块易于使用C,C ++(或Jython Java,或IronPython的.NET语言)。
6、可嵌入应用程序作为脚本界面。
1、在本站下载Python压缩包并解压,在电脑本地得到一个.exe文件,双击.exe文件进入软件安装界面,您可以点击【Install Now】软件会默认安装,或者您可以点击【customize Installation】自定义安装。然后您可以勾选【Add Python to PATH】添加环境变量。
2、选择Python安装程序和安装位置,您可以点击【Install】,软件会默认安装,或者您可以自行够选安装程序,点击【Browse】在打开的窗口中,您可以自行选择软件安装位置,选择完成后点击【Install】。
3、Python正在安装中,您需要耐心等待软件安装完成就可以了。
4、Python安装完成,点击【close】退出软件安装。
用Python写简单爬虫:
Python提供了许多Module,通过这些Module,可以很简单的做一些工作。比如,要获得cloga这个词在百度搜索结果页中的排名结果(排名结果+URL),这就是一个很简单的爬虫需求。
1、首先,要通过urllib2这个Module获得对应的HTML源码。(PS:在python3.3之后urllib2已经不能再用,代之以urllib)
通过上面这三句就可以将URL的源码存在content变量中,其类型为字符型。
2、接下来是要从这堆HTML源码中提取我们需要的内容。用Chrome查看一下对应的内容的代码(也可以用Firefox的Firebug)。
3、可以看到url的信息存储在span标签中,要获取其中的信息可以用正则式。
import re
urls_pat=re.compile(r'(。*?)')
siteUrls=re.findall(results_pat,content)
4、用正则式获得内容还需要进一步处理,因为其中包含html标签。类似,hi.baidu.com/cloga 2010-8-29或者 hi.baidu.com/cloga 2010-8-29 ,同样可以用正则式的sub方法替换掉这些标签。
strip_tag_pat=re.compile(r'<.*?>')
file=open('results000.csv','w')
for i in results:
i0=re.sub(strip_tag_pat,'',i)
i0=i0.strip()
i1=i0.split(' ')
date=i1[-1]
siteUrl=''.join(i1[:-1])
rank+=1
file.write(date+','+siteUrl+','+str(rank)+'n')
file.close()
5、再来就是把对应的结果输出到文件中,比如,排名、URL、收入日期这样的形式。OK,这样就用Python实现了一个简单的爬虫需求。
python怎么换行输入?
1.在python中,Python 用反斜线 (“”) 作为续行符(换行符),以python3.5为例,首先运行终端或者cmd命令行(windows下),执行python3.5的命令。
2、然后输入如下图所示的内容。
如何使用Python绘制出图片的直方图?
1.打开Python的shell界面,具体是idle.exe或是idles.exe文件。
2.载入图像处理要用的图片库,skimage,和画图要用的库matplotlib.pyplot。
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
3.读取我们图片,并将图片生成的矩阵转化成一维的向量。
img=data.camera()
arr=img.flatten()
4.采用下面指令,生成并画出直方图。
plt.figure("hist")
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red') plt.show()
5.可以看到生成的直方图
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