Python代码练习(一)：基础 七月在线课程的练习题 练习1 求从1到100的数字中所有能既能被3整除，又能被5整除的数字有哪些。 左闭右开原则range(1,101) 整除：% for x in range(1,101): if x%3==0 and x%5==0: print(x) else: pass 练习2： 输入一个字符串返回满足以下条件的字符串 ■ 如果字符串长度大等于3，添加 ‘ing’ 到字符串的末尾 ■ 如果字符串是以 ‘ing’ 结尾的，就在末尾添加 ‘ly’ ■ 如果字符串长度小于3，返回原字符串 if else str

这两天有许多Python小白加入学习群，并且问了许多关于Pycharm基本使用的问题，今天小编就以配置Python解释器的问题给大家简单絮叨一下。 1、一般来说，当我们启动Pycharm，如果Pycharm正常激活的话，就会直接进入到Pycharm中去，并且Pycharm经常会弹出下图的界面。（如果有小伙伴的Pycharm尚未激活，可以站内私信，小编这有好几个激活码，给大家分享。）  其实这个是Pycharm的提示信息，一般是Pycharm的简易或快捷方式介绍或者其他的Pycharm功能说明，大家完全可以不用理会，直接点击右下方的“Close”即可，不会对你产生任何影响。 2、之后我们可能会

Python网络数据抓取代码主要涉及Python爬虫技术，可以用于自动化采集网络上的数据，如网页内容、图片、视频、音频等。这些数据可以用于数据分析、机器学习、自然语言处理等多个领域。 适用人群： Python网络数据抓取代码适用于具有一定Python编程基础和网络基础知识的人群，包括数据分析师、数据科学家、机器学习工程师、自然语言处理工程师、Web开发工程师等。 使用场景： Python网络数据抓取代码可以用于自动化采集数据，包括网站内容、电商产品信息、股票行情、新闻报道等，也可以用于建立垂直搜索引擎、舆情监测、市场调研、信息挖掘等多个领域。 其他说明： Python网络数据抓取代码需要遵守网络爬虫法律法规，不能对数据进行商业用途。此外，为了防止对目标网站造成过大的流量压力，建议使用数据抓取框架或限制爬取频率。同时，网络数据抓取也需要遵守网络伦理和道德规范，不得侵犯他人隐私和知识产权。

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

本站唯一符合2022河海大学水文预报课程设计要求的python代码 自动读取表格 以年为单位自动计算误差和确定性系数

深流引导的视频修复 | | | 安装与要求 该代码已在pytorch = 0.4.0和python3.6上进行了测试。 请参阅requirements.txt以获取详细信息。 或者，您可以使用提供的运行它。 安装python软件包 pip install -r requirements.txt 安装flownet2模块 bash install_scripts.sh 配件 此仓库中包含三个组件： 视频修复工具：DFVI 提取流程：FlowNet2（由修改） 图像修复（从重新实现） 用法 要使用我们的视频修复工具删除对象，建议将帧放置在xxx/video_name/frames ，并将每个帧的遮罩放置在xxx/video_name/masks 。 并且请从下载演示和模型权重的资源。 包含帧和蒙版的示例演示已放入演示中，运行以下命令将获得结果： python tools/v

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不采集个人信息，无后门，下载即用（界面粗糙将就看吧） --python开发 --英文提示 --带密码强度识别 --利用aes256进行加密 --封装成exe --目前支持windows --AES 加解密密钥，如果不足则补，超过则截取 --使用 ECB（电子密码本）模式 --tkinder开发文件加解密gui界面 --将文件转化为二进制，然后利用密钥进行aes加密 返回加密结果

基于python神经卷积网络的人脸识别

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