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原创 第一篇博客，使用python爬虫爬取当当网数据存入数据库中
爬取当当网的图书信息了解思路话不多说首先咱先看看网站就就是这个样子我们需要获取到他的：书名，链接，价格，评论数并存到数据库中网站链接：http://search.dangdang.com/?key=python&act=input&page_index=1第一步：首先获取到整个网页的源码。第二步：使用lxml模块获取到需要爬取的信息。第三步：导入数据库模块pymysq...
2019-10-23 21:31:35
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原创 初识Vue.js
Vue.js是什么？Vue (读音 /vjuː/，类似于view) 是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是，Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项目整合。另一方面，当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时，Vue 也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。可以参考vue.js官网:https://cn.vuejs.org/v2/guide/https://cn.vuejs.org/v2/guide/如何使用Vue.
2021-10-24 18:15:02
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原创 JS代码实现函数时间差并倒计时显示在页面中
<h3 id="ti"></h3><script> function fn(date1,date2){ //定义一个函数传入两个实参 var ca = Math.abs(date1-date2) //用Math的abs取数字的绝对值方法得到两个时间节点之间的毫秒差 //console.log(ca) var day = parseInt(ca/1000/60/60/24) //一天.
2021-08-12 18:58:15
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原创 JavaScript之数组的循环遍历以及排序
数组的for循环：上篇文章说到数组可以通过索引获取到数组中的内容，可以参考JavaScript之数组的基础知识，刚好索引的排序是从0开始的，那么我们就可以通过for循环来循环数组，这种行为我们称为：遍历。所谓遍历(Traversal)，是指沿着某条搜索路线，依次对树（或图）中每个节点均做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题， 具体的访问操作可能是检查节点的值、更新节点的值等。不同的遍历方式，其访问节点的顺序是不一样的。遍历是二叉树上最重要的运算之一，是二叉树上进行其它运算之基础。当然遍历
2021-08-10 09:18:39
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原创 JavaScript之数组的基础知识
什么是数组？ 百度百科是这样解释：数组（Array）是有序的元素序列。若将有限个类型相同的变量的集合命名，那么这个名称为数组名。组成数组的各个变量称为数组的分量，也称为数组的元素，有时也称为下标变量。用于区分数组的各个元素的数字编号称为下标。数组是在程序设计中，为了处理方便， 把具有相同类型的若干元素按有序的形式组织起来的一种形式。 这些有序排列的同类数据元素的集合称为数组。简单来说：数组就是一个数据的集合，里面可以存储各式各样的数据类型。例如[1，2，'hello'，3，true]。数组也...
2021-08-09 19:45:38
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原创 JS编写一个函数，计算任意两个数字之间所能组成的奇数个数，数字必须是个位数，比如：计算0~3之间能组成的奇数是： 01、03、13、21、23、31
function fn(a,b){ //传递两个实参进来 var c; //定义一个c变量用于比大小存放值 var d = 0 if(a>b){ //判断两个数之间大小，然后调换位置小的为a，大的为b c = a; a = b; b = c; } for(var i=a;...
2021-08-09 19:02:16
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原创 JavaScript基础知识语法
什么是JavaScript？JavaScript（简称“JS”） 是一种具有函数优先的轻量级，解释型或即时编译型的编程语言。虽然它是作为开发Web页面的脚本语言而出名，但是它也被用到了很多非浏览器环境中，JavaScript 基于原型编程、多范式的动态脚本语言，并且支持面向对象、命令式、声明式、函数式编程范式。JavaScript在1995年由Netscape公司的Brendan Eich，在网景导航者浏览器上首次设计实现而成。因为Netscape与Sun合作，Netscape管理层希望它外观看起来
2021-08-07 11:27:20
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原创 CSS浮动遇到盒子被挤开问题
<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <style> .c{width: 500px;height: 500px;border: 1px solid;} .a{width: 200px;height: 200px;background-color: #f00;} .b{width: 300px.
2021-07-17 12:21:29
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原创 第三十三篇，Django的Auth认证系统之扩展User模型
在开发过程中，模型User的字段可能满足不了复杂的开发需求。现在大多数网站的用户信息都有用户的手机号码、QQ号码和微信号们等一系列个人信息。为了满足各种需求，Django提供了三种模型扩展的方法：1、代理模型：这是一种模型继承，这种模型在数据库中无须创建新数据表。一般用于改变现有模型的行为方式，如增加新方法函数等，并且不影响现有数据库的结构。当不需要在数据库中存储额外的信息，而需要增加操作方式或...
2019-12-30 19:29:54
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原创 第三十二篇，Django的Auth认证系统之用户管理系统
Auth认证系统Django除了有强大的Admin管理系统之外，还提供了完善的用户管理系统。整个用户管理系统可分为三大部分：用户信息、用户权限和用户组，在数据库中分别对应数据表auth_user、auth_permission和auth_group。用户管理功能用户管理功能已经是一个网站必备的功能之一，而Django内置了强大的用户管理系统，并且具有灵活的扩展性，可以满足多方面的开发需求。在...
2019-12-27 17:14:44
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原创 第三十一篇，Django的Admin后台系统
什么是Adminadmin后台系统也成为网站后台管理系统，主要用于对网站前台的信息进行管理，如文字、图片、影音和其他日常使用文件的发布、更新、删除等操作，也包括功能信息的统计和管理，如用户信息、订单信息和访客信息等。简单来说，即使对网站数据库和文件的快速操作和管理系统，以使网页内容能够及时得到更新和调整。走进Admin在setting里的INSTALLED_APPS中已配置了Django的A...
2019-12-23 18:26:20
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原创 第三十篇，Django表单与模型
什么是表单：表单是搜集用户数据信息的各种表单元素的集合，作用是实现网页上的数据交互，用户在网站输入信息，然后提交到网站服务器端进行处理（如数据录入和用户登录、注册等）。用户表单是web开发的一项基本功能,Django的表单功能有Form类实现，主要分为两种：django.forms.Form和django.forms.ModelForm。前者是一个基础的表单功能，后者是在前者的基础上结合模型所...
2019-12-18 17:28:21
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原创 运行Django遇到django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Apps aren't loaded yet.
注意记得是在index下的models.py文件写代码而不是在manage.py里面写。花费了我一个下午才懵逼的题目
2019-12-12 14:18:58
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原创 运行Django遇到No changes detected
这个就表示可能是你的manage.py下的文件之前创建的数据库或者那个0001_initial.py对应的模型脚本没有删除干净，又或者是你的settings中没有注册你的App，如果还有其他答案欢迎留言。...
2019-12-12 14:17:04
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原创 第二十九篇，Django的模型与数据库
构建模型ORM框架是一种程序技术，用于实现面向对象编程语言中不同类型系统的数据之间的转换。从效果上说，其实是创建了一个可在编程语言中使用的"虚拟对象数据库"，通过对虚拟对象数据库操作从而实现对目标数控的操作，虚拟对象数据库与模板数据库是相互对应的，实现如下：之前已经在untitled3项目的setting.py文件中配置了DATABASES：DATABASES = { 'defaul...
2019-12-12 14:10:53
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原创 第二十八篇，HTML5之Canvas画布操作
什么是画布HTML5 的 canvas 元素使用 JavaScript 在网页上绘制图像。画布是一个矩形区域，您可以控制其每一像素。canvas 拥有多种绘制路径、矩形、圆形、字符以及添加图像的方法。具体问题可以参考HTML 5 Canvas这里就不多做解释，直接上案例。案例1像一个这种的怎么使用画布绘图呢，其实很简单，首先先给画布一个500*500的面积，之后就可以在里面绘图了，先...
2019-12-06 22:24:33
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原创 第二十七篇，Django编写URL规则
URL，统一资源定位系统（uniform resource locator;URL）是因特网的万维网服务程序上用于指定信息位置的表示方法。它最初是由蒂姆·伯纳斯·李发明用来作为万维网的地址。现在它已经被万维网联盟编制为互联网标准RFC1738。互联网的每个文件都有它相对应的一个URL，指出文件的路径位置，URL也就是所谓的网站网址，在Django中，URL也称为URLconf。URL编写规则在...
2019-12-04 21:35:40
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原创 第二十六篇，Django配置信息
基本信息配置一个基本的项目必须具备的基本配置信息有：项目路径，密钥配置，域名访问权限，App列表和中间件，都在setting.py项目下。import osBASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) #项目路径SECRET_KEY = '5f_^=cvm9=4&^mons#f@xz*...
2019-12-02 15:09:37
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原创 第二十五篇，python初识Django
网站的定义及组成网站网站(Website)是指在因特网上根据一定的规则，使用HTML（标准通用标记语言）等工具制作的用于展示特定内容相关网页的集合。简单地说，网站是一种沟通工具，人们可以通过网站来发布自己想要公开的资讯，或者利用网站来提供相关的网络服务。人们可以通过网页浏览器来访问网站，获取自己需要的资讯或者享受网络服务。域名域名（Domain Name），是由一串用点分隔的字母组成的In...
2019-11-28 21:59:18
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原创 第二十四篇，数据分析之数据可视化之绘制三维图像
之前讲的都是二维的坐标系，可视化中还能再三维坐标系中绘制三维图像。这个时候就需要用到我们Matplotlib中的一个工具，mplot3d用来专门绘制三维图像的工具，在我们安装Matplotlib的时候就已经按照好了mplot3d。from mpl_toolkits import mplot3d首先导入子模块，然后再完成案例;fig = plt.figure()ax = plt.axes...
2019-11-24 15:59:58
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原创 第二十三篇，数据分析之数据可视化之统计图
柱形图通过一个案例来了解柱形图：a = [1,2,3,4,5]b = [2,4,6,8,10]plt.bar(left=a,height=b)plt.show()运行结果： plt.bar(left=a,height=b)TypeError: bar() missing 1 required positional argument: 'x'哦吼咋报错了，让我们看看报错的...
2019-11-24 10:35:44
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原创 第二十二篇，爬虫爬取亚马逊商品评论及评分用可视化方式显示
首先先观察网页：先获取十页评论看看能不能获取的到，别忘了导入我们所需要的框架：import requestsfrom lxml import etreeimport reimport matplotlib.pylab as pltheaders = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:70...
2019-11-20 23:47:39
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原创 第二十一篇，数据分析之数据可视化之绘制图像
什么是图像在坐标系里面绘制的内容，这种我们大致称为图像，包括各种曲线图，散点图，统计图与图片等。曲线图在坐标系内，如果知道了x与y之间的关系，就可以画出此函数图，即函数曲线，当然直线也属于特殊的曲线图，下面通过一个案例来了解曲线图：x = np.linspace(0,np.pi,100)plt.plot(x,np.sin(x),color='y')plt.plot(x,np.cos(x...
2019-11-20 23:34:47
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原创 第二十篇，数据分析之数据可视化之坐标系
介绍所有的函数曲线都要画在坐标系内，就比如二维的坐标就是x，y坐标轴，并且两个坐标轴相互垂直。在Matplotlib中，使用Axes容器来描述坐标系，为什么说它是一个容器，因为它包含了坐标系中各个轴的刻度线，刻度值，以及坐标网格和坐标轴标题等----都可以看作Axes容器里面的对象。坐标网格坐标中有网格可以方便我们去观察曲线的每个点的坐标值。...
2019-11-19 18:26:57
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原创 第十九篇，爬取bilibili弹幕使用lxml解析遇到ValueError: Unicode strings with encoding declaration are not supported
这篇博客是我看了别人的一篇博客有感而发写的：python爬虫：bilibili弹幕爬取+词云生成想着既然他用beautifulsoup解析的那我lmxl肯定不能落后。这里是我爬取bilibili视频弹幕遇到的一个问题如下： html = etree.HTML(text) File "src\lxml\etree.pyx", line 3170, in lxml.etree.HTML...
2019-11-17 11:17:36
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原创 第十八篇，数据分析之数据可视化之Matplotlib基础
按照模块可以直接本地pip安装也可以使用setting安装，这里我们就本地安装一下：pip install matplotlib写一段小程序import matplotlib.pylab as pltx = [1,2,3,4,5]y = [6,7,8,9,0]plt.plot(x,y) #x是x轴，y是y轴plt.show()运行结果：就是这个样子，且我看一步一步分析：第...
2019-11-15 01:05:44
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原创 第十七篇，数据分析之pandas的时间操作其二
时间索引data = pd.to_datetime(['2019-11-12','2019.11.13','2019-11-14'])print(data)DatetimeIndex(['2019-11-12', '2019-11-13', '2019-11-14'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)在pd.to_datetime()中传入一个表示...
2019-11-14 00:19:28
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原创 第十六篇，数据分析之pandas的时间操作其一
时间的物理量与对象在物理学有三个物理量（时刻，时间间隔，周期）都是跟时间相关的物理量，那我们pandas当然也有的。时刻
2019-11-12 21:17:42
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原创 第十五篇，数据分析之pandas的矢量化字符串
先写个案例看看：a = 'abcd'b = ['abc','cba','bca']print(a.capitalize())print([a.capitalize() for a in b])Abcd['Abc', 'Cba', 'Bca']将它们的第一个字母变为大写，很简单的，也不是所有对象都可以使用capitalize(),里面如果有缺失数据的话就会导致报错，再看看Serie...
2019-11-11 19:17:23
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原创 第十四篇，数据分析之pandas的分组运算其二
分组对象的运算方法下面以一个分组对象的方法为例，实现对指定列的数据的运算。a = pd.DataFrame({'student':['math','chinese','english','math','english','chinese'], 'number':[89,98,78,96,65,100]})a['teacher'] = ['java','ht...
2019-11-08 21:06:57
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原创 第十三篇，数据分析之Pandas的分组运算其一
先写个Numpy的运算回忆一下以前学的a = pd.Series(np.arange(5))print("sum =",np.sum(a))print("mean =",np.mean(a))sum = 10mean = 2.0简单的统计运算a = pd.DataFrame({'people':[123,456,789], 'number':[...
2019-11-07 21:11:17
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原创 第十二篇，数据分析之pandas的数据规整其二
接着上一篇开始讲组合数据仅仅使用pd.concat()和pd.merge()只是实现了‘无选择‘规划，还有其他可能，就是根据某个条件从不同的对象中选择数据，组成一个新的数据，这就叫组合数据。a = pd.Series([4,np.nan,2,3,np.nan])b = pd.Series([np.nan,1,2,3,np.nan])print(np.where(pd.isnull(b),...
2019-11-06 00:24:48
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原创 第十一篇，数据分析之pandas的数据规整其一
轴向连接注意别忘了导入Numpy与Pandas在Numpy中有一个numpy.concatenate()的函数，这个函数通过对axis参数赋值，实现沿着所设置的轴方向连接数组，Pandas当然也有，这里就是pandas.concat。concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None...
2019-11-04 23:23:09
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原创 第十篇，数据分析之pandas的处理缺失值
在python中可能会遇到，None表示空的对象，空也是一个对象。Numpy中的缺失数据a = np.array([1,2,3,None])b = np.array([5,6,7,8])print(a.dtype)print(b.dtype)objectint32因为a中有一个None对象，所以访问元素类型的时候返回的是一个object类型，这个时候我们Numpy就提供了一个表...
2019-11-03 20:47:28
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原创 第九篇，数据分析之pandas的文件读写操作
CSV文件大部分人都是使用的csv的文件，我就先写关于csv文件的读写，首先两个模块都要导入：import pandas as pdimport numpy as nphelp(pd.read_csv) #查看帮助文档read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], sep=',', delimite...
2019-11-01 22:04:18
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原创 第八篇，数据分析之pandas的数据索引和切片
以前在Numpy写过索引和切片可以参考Numpy的操作Series对象首先导入我们的Numpy与Pandasimport pandas as pdimport numpy as npa = np.array([2345,6789,1234,5678])b = pd.Series(a,index=['python','java','html','c'])print(b['java'])...
2019-11-01 00:12:13
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原创 第七篇，数据分析之pandas的索引对象
index对象别忘了导入包：import pandas as pda = pd.Series(np.random.rand(5))print(a.index)print(a.index[0])print(a.index[:3])运行结果：RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)0RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)...
2019-10-30 22:09:06
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原创 第六篇，数据分析之pandas的常用数据对象之Series，DataFrame，Panel
什么是pandaspandas在Numpy的基础上优化了数据结构，在数据的储存，读取，分割，转换等方面进行了改进，使得操作更加容易简，pandas提供了三种数据对象，Series（用于保存一维类的数据），DataFrame（用于保存二维类的数据）和Panel（用于保存三维或者可变维度的数据）。安装pandas可以使用pip install pandas来进行安装。Series使用方法记得...
2019-10-29 22:46:33
772
原创 第五篇，数据分析之Numpy的使用方法其二
Numpy大致方法在上一篇已经讲的差不多了，如果有什么不懂的可以去看看Numpy的使用方法比较运算和逻辑运算Python中有and，or和not三个逻辑运算符，因为Numpy是第三方的库，所以逻辑运算的名字不能一样，而是使用logical_and，logical_or和logical_not等。比较运算a = np.array([8,5,3]) > np.array([9,6,1])...
2019-10-28 22:07:08
88
原创 第四篇，数据分析之Numpy的使用方法其一
什么是numpynumpy是python语言的一个第三方的库，应用于数据分析，实现多维数组与矩阵的高校运算，提供大量的数学函数，也是进入机器学习与人工智能等方面必不可少的需要掌握的技术。安装numpy本地安装：pip install numpy。也可以网上安装具体就自己百度不多说。numpy的使用方法首先导入在python中导入模块：import numpy as np（这里的as表示...
2019-10-27 22:03:03
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