高階函數map/reducePython內建了map()和reduce()函數。我們先看map。map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，并把結果作為新的Iterator返回。舉例說明，比如我們有一個函數f(x)=x2，要把這個函數作用在一個list[1,2,3,4,5,6,7,8,9]上，就可以用map()實現如下：現在，我們用Python代碼實現：deff(x):returnx*xr=m
系統 2019-09-27 17:53:59 1759
Python高級專用類方法的實例詳解除了__getitem__和__setitem__之外Python還有更多的專用函數。某些可以讓你模擬出你甚至可能不知道的功能。下面的例子將展示UserDict一些其他專用方法。def__repr__(self):returnrepr(self.data)(1)def__cmp__(self,dict):(2)ifisinstance(dict,UserDict):returncmp(self.data,dict.dat
系統 2019-09-27 17:53:44 1759
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《講解開源項目》系列，項目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介紹argparse的文章中，我們全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴們都已經摩拳擦掌，想要打造一個屬于自己的命令行工具。本文將以我們日常工作中最常見的git命令為例，講解如何使用argparse庫來實現一個真正可用的命令行程序。本系列文章默認
系統 2019-09-27 17:52:35 1759
之前用了谷歌的selenium模塊，為了練習一下所以寫了這個（沒錯才不是別的理由！）代碼里涉及到了各種復雜的情況，包括要找的div在別的iframe中的處理方式，頂部導航欄的定位方式等等。綜合性很強下面是代碼fromseleniumimportwebdriverimporttimefromfake_useragentimportUserAgentopt=webdriver.ChromeOptions()#opt.add_argument('--headle
系統 2019-09-27 17:52:25 1759
Python中的列表基于PyListObject實現，列表支持元素的插入、刪除、更新操作，因此PyListObject是一個變長對象（列表的長度隨著元素的增加和刪除而變長和變短），同時它還是一個可變對象（列表中的元素根據列表的操作而發生變化，內存大小動態的變化），PyListObject的定義：typedefstruct{#列表對象引用計數intob_refcnt;#列表類型對象struct_typeobject*ob_type;#列表元素的長度intob
系統 2019-09-27 17:52:11 1759
在用BeautifulSoup進行抓取頁面的時候，會各種各樣的編碼錯誤。可以通過在beautifulsoup中指定字符編碼，解決問題。復制代碼代碼如下:importurllib2fromBeautifulSoupimportBeautifulSouppage=urllib2.urlopen('http://www.163.com');soup=BeautifulSoup(page,from_encoding="gb2312")printsoup.origi
系統 2019-09-27 17:51:09 1759
python讀取和保存圖片5種方法對比python中對象之間的賦值是按引用傳遞的，如果需要拷貝對象，需要用到標準庫中的copy模塊方法一：利用PIL中的Image函數這個函數讀取出來不是array格式，這時候需要用np.asarray(im)或者np.array（）函數。區別：np.array()是深拷貝，np.asarray()是淺拷貝copy.copy淺拷貝只拷貝父對象，不會拷貝對象的內部的子對象。copy.deepcopy深拷貝拷貝對象及其子對象例子
系統 2019-09-27 17:50:45 1759
某天回家之時，聽到有個朋友說起他正在做一個車牌識別的項目于是對其定位車牌的位置算法頗有興趣，今日有空得以研究，事實上車牌識別算是比較成熟的技術了，這里我只是簡單實現。我的思路為：對圖片進行一些預處理，包括灰度化、高斯平滑、中值濾波、Sobel算子邊緣檢測等等。利用OpenCV對預處理后的圖像進行輪廓查找，然后根據一些參數判斷該輪廓是否為車牌輪廓。效果如下：test1：test2實現代碼如下（對圖像預處理（濾波器等）的原理比較簡單，這里只是對一些函數進行調包
系統 2019-09-27 17:50:43 1759
推薦系統的相關知識我們已在前文中提到，在這篇文章中，我們會介紹如何用Python來搭建一個簡單的推薦系統。本文使用的數據集是MovieLens數據集，該數據集由明尼蘇達大學的Grouplens研究小組整理。它包含1,10和2億個評級。Movielens還有一個網站，我們可以注冊，撰寫評論并獲得電影推薦。接下來我們就開始實戰演練。在這篇文章中，我們會使用Movielens構建一個基于item的簡易的推薦系統。在開始前，第一件事就是導入pandas和numPy
系統 2019-09-27 17:50:15 1759
前言一個偶然的機會來到博客園，看到了vamei的博文，瞬間被大神言簡意賅，深入淺出的Python快速課程所吸引，開始了一步一步的學習編程之路。同時也驚聞大神因抑郁癥去世，真是天妒英才，感慨萬千。有興趣的可以看看大神生前的文章。https://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html第一課Python的優缺點以及干什么用的，想必大家都很了解。主要有：簡單易學，功能強大，可移植性強等，是人工智能
系統 2019-09-27 17:49:54 1759
