import requests
r=requests.get('http://www.lingzhilab.com/resources/getAllRes?page=1')
# u'文本内容' bytes 类型
print(r.content)
# 获取内容并设置编码
print(r.content.decode('utf-8'))
# 文本编码
print(r.apparent_encoding) # utf-8
# 响应状态码
print(r.status_code) # 200
# 文本内容
print(r.text)
# JSON解码器
print(r.json())传递URL参数：
GET请求
import requests
key_dist={'page':1,'page':2}
# 原本url地址：http://www.lingzhilab.com/resources/getAllRes?page=1
r=requests.get('http://www.lingzhilab.com/resources/getAllRes',params=key_dist)
# url正确编码
print(r.url) # http://www.lingzhilab.com/resources/getAllRes?page=2
# u'文本内容'
print(r.text)POST请求
import requests
import json
key_dist={'page':1,'page':2}
# 原本url地址：http://www.lingzhilab.com/resources/getAllRes?page=1
#r=requests.post('http://www.lingzhilab.com/resources/getAllRes',data=key_dist)
r=requests.post('http://www.lingzhilab.com/resources/getAllRes',data=json.dumps(key_dist)) # json参数
# url正确编码
print(r.url) # http://www.lingzhilab.com/resources/getAllRes
# u'文本内容'
print(r.text)设置超时时间
秒数设置为0.001秒，会抛出异常，一般会把这个值设置为20秒
import requests
link="http://www.lingzhilab.com/resources/getAllRes?page=1"
# 原本url地址：http://www.lingzhilab.com/resources/getAllRes?page=1
r=requests.get(link,timeout=0.001)定制请求头
import requests
headers={
'Host': 'www.lingzhilab.com',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'
}
r=requests.get('http://www.lingzhilab.com/',headers=headers)
print(r.status_code) # 200
构造session
headers={
'session':'JSESSIONID',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'
}reqeusts底层是urllib库
文章浏览阅读2.6k次，点赞3次，收藏2次。背景：学数据结构的时候需要一个能够测量各种算法消耗时长的函数，重复写，话不多说直接上代码。import time as tdef mutinomial(n,a,x): p = 0 for i in range(0,n+1): p += a[i]*pow(x,i) return print(p)def qinjiushao(n,a,x): p = a[n] for i in range(n,0,-1): p *= x _python怎么作为参数引入一个方程
文章浏览阅读403次。点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Slav Ivanov编译：ronghuaiyang导读大家都遇到过这种情况，训练的时候没什么问题，测试的..._神经网络错误直方图的instance
文章浏览阅读879次。长大教〔2018〕145号计算机基础课程是非计算机专业人才培养中的基础性课程，是当代大学生必须掌握的基础知识和基本能力。为贯彻因材施教的原则，突出个性化教学的要求，提高教学效率，根据《长沙学院课程考核管理办法》(长大发〔2017〕42号)的精神，经学校研究，决定对非计算机专业学生计算机基础课程作以下免修规定。一、免修的课程非计算机专业的计算机基础课程包括第一学期开设的《大学计算机基础》课程，第二学..._大学计算机免修的条件
文章浏览阅读355次，点赞5次，收藏8次。Hibernate Tools - 提升数据库管理效率的利器Hibernate Tools 是一款开源的 Java 框架，专为开发者提供了用于简化数据库管理和操作的各种工具。这款框架能够帮助您更好地与数据库进行交互，并提高开发效率。项目简介Hibernate Tools 提供了强大的 ORM（对象关系映射）功能，支持多种数据库系统，如 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 等。...
文章浏览阅读6.3k次。1.先在控制器中保存参数public function actionAbout() { $view = Yii::$app->getView();//此处的view实例与视图中的view（默认的$this变量）为同一个。所以此处保存的参数在视图中也可以用 $view->params['testView'] = 'testView'; //因为是同一个布局_yii view怎么传默认参数
文章浏览阅读1.3k次，点赞12次，收藏31次。在题中只给出一个点的坐标，我们需要想方法转换为两个点的链接，所以需要将每个点（两个坐标组合）转换为一个符号标记，在链接数组把相连的两个符号放一起就行了，很明显，我们使用0-n-1来记录每一个点是最合适的，不仅方便遍历也一目了然。的高度只存在于平衡二叉树，对于一般的树可能出现极端不平衡的情况，使得「树」几乎退化成「链表」，树的高度最坏情况下可能变成。因为无论树长啥样，树上的每个节点的根节点都是相同的，所以能不能进一步压缩每棵树的高度，使树高始终保持为常数？我们可能习惯性地认为树的高度就是。
文章浏览阅读3.3k次，点赞4次，收藏28次。视图是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增，改，查，操作，试图通常是 有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改不影响基本表。它使得我们获取数据更容易， 相比多表查询。内联接（Inner Join）：匹配2张表中相关联的记录。左外联接（Left Outer Join）：除了匹配2张表中相关联的记录外，还会匹配左表中剩余的记 录，右表中未匹配到的字段用NULL表示。_java mysql面试题
文章浏览阅读7.8k次。1. 下载最新的版本已经没有直接的命令行工具了，工具版本v4.5.5 下载2. 可以配置到环境变量3. 命令version: 版本号wallet: create: 生成一个新的以太坊钱包 update:更新现有钱包的密码 send: 将以太币发送到另一个地址solidity: 智能合约new:import:..._web3j 命令行工具
文章浏览阅读5.1k次，点赞5次，收藏10次。http://www.veryarm.com/568.htmliptables或netfilter（网络过滤器）是一个工作于用户空间的防火墙应用软件，允许系统管理员可以调整设置X表（Xtables）提供相关的系统表格（目前主要位于iptables/netfilter）以及相关的“链”与“规则”，以管理网络数据包的流动与转送的动作。Iptables是用户态提供的更改过滤规_arm-linux iptable源码下载
文章浏览阅读398次。文章目录一、实验任务二、实验内容1. 浊音2. 清音3. 爆破音三、实验分析1. 浊音2. 清音3. 爆破音一、实验任务使用Audacity分析浊音、清音、爆破音的时域及频域特性。二、实验内容1. 浊音语音学中，将发音时声带振动的音称为浊音。以浊音U为例，使用Audacity得到时域及频域波形。浊音U时域波形图（如下）浊音U频域波形图（如下）2. 清音语音学中，将发音时声带不振动的音称为清音，与浊音相对。以浊音t为例，使用Audacity得到时域及频域波形。清音t时域波形图（如下）_audacity 获取当前频率
文章浏览阅读216次。RxJS 全称 Reactive Extensions for JavaScriptRxJS 结合了函数式编程、观察者模式（例如 DOM EventListener）、迭代器模式（例如 ES6 Iterater）RxJS 官方是这样说的: Think of RxJS as Lodash for events. 把 RxJS 想像成针对 events 的 lodashRxJS 本质是个工具库，处理的是事件，这里的 events，可以称之为流那么流是指什么呢？_rxjs库
文章浏览阅读1k次。下面的代码为我提供了一条最适合的直线，而不是沿着e^(-x)模型的一条很好的曲线来拟合数据。有人能告诉我如何修复下面的代码，使其适合我的数据吗？在import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.optimizedef _eNegX_(p,x):x0,y0,c,k=py = (c * np.exp(-k*(x-x0))) +..._用python作z＝e的x