学校的python网络编程期末大作业。实现具有用户登录,收件,发件,设置账号配置、管理收件箱功能的GUI邮箱客户端 有详细的实验报告。 个人觉得写得一般,但是拿来应付作业还是可以的。改一下自己的基本信息就能完成作业了
2021-12-31 10:09:13 66.52MB python 期末作业 email
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本资源为一个简单的年终抽奖程序,基于python的pyqt5 gui库,内有详细代码和注释,感兴趣的话,可以参考一下。
2021-12-30 17:06:49 25KB python3 pyqt5 年终抽奖
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我们在vue开发中用axios进行跨域请求时有时会遇到,同一个接口请求了两次,并且第一次都是options请求,然后才是post/get请求 如下图 options请求 get请求 为什么会出现这种原因呢? 这是因为CORS跨域分为 简单跨域请求和复杂跨域请求; 简单跨域不会发送options请求,复杂跨域会发送一个预检请求options。 1.简单跨域满足的条件 1.请求方式是以下三种之一: HEAD GET POST 2.HTTP的头信息不超出以下几种字段 Accept Accept-Language Content-Language Last-Event-ID Content-
2021-12-30 09:22:10 209KB eth io ios
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opencv OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE(版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,G
2021-12-30 09:16:17 159KB python python3
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最近在学习python3,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python3实战爬虫之爬取京东图书图片的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。
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原创,未经授权请勿转载! 开发基于python3.7(非Python2); IDE是pycharm2019社区版(足够用了); 重点告诫!本文章仅供Python交流学习! 严重警告!请勿用于非法用途! 友情提醒!爬虫爬得好,牢饭吃得早! 侵删!侵删!侵删!重要的事情要说三遍。 产品需求: 1、 代码可以将笔趣阁完本小说分栏(共800多部)每本小说的简介和章节链接爬取下来,存入本地的csv文件或者mysql数据库; 2、 如果在csv文件翻看简介的时候,遇到感兴趣的小说时,可以实现代码快捷下载,将对应的小说一键下载到本地; (ps:1的话,这个分栏可以爬,那么所有的分栏都可以爬了,只是这样对人家
2021-12-29 20:04:35 109KB bu ug uq
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我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import requests import json raw = {} headers中添加上content-type这个参数,指定为json格式 headers = {‘Content-Type’: ‘application/json’} post的时候,将data字典形式的参数用json包转换成json格式。 response = requests.post(url=‘XXXX’, headers=headers, data=json.dumps(raw)) 返回信息 print(response.text) 返回响应头 prin
2021-12-29 19:45:07 43KB python python3 request
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今天小编就为大家分享一篇python3+opencv3识别图片中的物体并截取的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-12-29 19:14:17 70KB python3 opencv3 识别 截取
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主要介绍了详解pyinstaller selenium python3 chrome打包问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-12-29 18:40:48 185KB python3 chrome打包 pyinstaller selenium
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加州住房价格模型 客观的 我使用“加利福尼亚房屋价格数据集”的“随机森林回归”建立了一个模型,以预测加利福尼亚房屋的价格。 图书馆与依存关系 我在这里列出了该项目所需的所有必要的库和依赖项: import sys , os , tarfile , urllib . request import numpy as np import pandas as pd from sklearn . model_selection import train_test_split , cross_val_score , GridSearchCV from sklearn . model_selection import StratifiedShuffleSplit from pandas . plotting import scatter_matrix from sklearn . impute im
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