思路： 1.读取所有文章标题； 2.用“结巴分词”的工具包进行文章标题的词语分割； 3.用“sklearn”的工具包计算Tf-idf（词频-逆文档率）; 4.得到满足关键词权重阈值的词 结巴分词详见：结巴分词Github sklearn详见：文本特征提取——4.2.3.4 Tf-idf项加权 import os import jieba import sys from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer sys.path.append(../) jieba.load_userdict('userdictTest.t

本文实例讲述了Python3实现的简单工资管理系统。分享给大家供大家参考，具体如下： 工资管理系统要求： 1. 查询员工工资 2. 修改员工工资 3. 增加新员工记录 4. 退出 执行代码： #!/usr/bin/env python3 # Author:Robert # --*-- coding: utf-8 --*-- def file_test(): with open(info.txt,'r',encoding=utf-8) as f: file = list(f) return file def server(): for i in range(1)

本文将和大家分享一些从互联网上爬取语料的经验。 0x1 工具准备 工欲善其事必先利其器，爬取语料的根基便是基于python。 我们基于python3进行开发，主要使用以下几个模块：requests、lxml、json。 简单介绍一个各模块的功能 01｜requests requests是一个Python第三方库，处理URL资源特别方便。它的官方文档上写着大大口号：HTTP for Humans(为人类使用HTTP而生)。相比python自带的urllib使用体验，笔者认为requests的使用体验比urllib高了一个数量级。 我们简单的比较一下： urllib: import urlli

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reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。

主要为大家详细介绍了python3射线法判断点是否在多边形内，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

3.6新的语法特性： PEP 498, 格式化字符串字面量 PEP 515, 数字字面量中的下划线 PEP 526, 变量注解中的语法 PEP 525, 异步生成器 PEP 520: 异步解析式 新的库模块 secrets: PEP 506 - 在标准库中添加了Secrets模块

当你的才华还撑不起你的野心时，你应该静下心去学习 。 前言 已经搭建好代理IP池之后，就可以尝试用获得的代理IP访问给定URL，爬取页面，具体的源码和更多说明在github库Simulate-clicks-on-given-URL里，供大家学习。 代码 这段代码可以返回我们需要的用户IP PROXY_POOL_URL = 'http://localhost:5555/random' def get_proxy(): try: response = requests.get(PROXY_POOL_URL) if response.status_cod