1. 介绍Parser在Python程序中经常使用，使用前需要import argparse，简单来说argparse模块就是对参数进行设置。专业说法如下：argparse 模块提供轻松编写用户友好的命令行接口。程序定义它需要的参数，然后 argparse 将弄清如何从 sys.argv 解析出那些参数。argparse 模块会自动生成帮助和使用手册，并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息。2.
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2023-08-10 07:23:32
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argparse是一个Python模块：命令行选项、参数和子命令解析器。通过命令行运行Python脚本时，可以通过ArgumentParser来高效地接受并解析命令行参数。流程新建一个ArgumentParser类对象，然后来添加若干个参数选项，最后通过parse_args()方法解析并获得命令行传来的参数。即主要有三个步骤：创建 ArgumentParser() 对象调用 add_argumen
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2023-08-07 20:14:34
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python 数据解析 - 正则表达式、 bs4、 xpath... ...
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2021-08-04 10:09:00
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一、解包，英文名字叫UNPACKING,就是讲容器中所有的元素逐个取出来。python中解包是自动完成的，例如：a,b,c = ['1','2','3']
print(a,b,c)
1 2 3 除列表对象可以解包外PYTHON中的任何可迭代对象都可以进行解包，元组，字典，字符串。a,b,c = {'1':'A','2':'B','3':'C'}
print(a, b, c)
1 2 3&nb
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2023-07-31 09:41:30
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使用Python库导入import sys
import getopt获取运行Python传入的参数# 使用sys.argv获取到的参数第一个为脚本的名字，如果不是，执行就会报错
# 我们使用getopt解析是一般都会使用sys.argv[1:]过滤掉第一个参数, 即过滤掉脚本的名字
argv = sys.argv解析前说明getopt定义def getopt(args, shortopts, l
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2023-10-02 06:20:14
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今天我们分享的主要目的就是通过在 Python 中使用命令行和配置文件来提高代码的效率Let’s go!我们以机器学习当中的调参过程来进行实践，有三种方式可供选择。第一个选项是使用 argparse，它是一个流行的 Python 模块，专门用于命令行解析；另一种方法是读取 JSON 文件，我们可以在其中放置所有超参数；第三种也是鲜为人知的方法是使用 YAML 文件！好奇吗，让我们开始吧！ 
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2024-05-20 14:46:31
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一些命令行工具的使用能够大大简化代码脚本的维护成本，提升复用性，今天主要是借助于python提供的几种主流的参数解析工具来实现简单的功能，主要是学习实践为主，这是新年伊始开工的第一篇，还是花了一番功夫来完成写作的和实验的，希望能够帮到需要的朋友们，新的一年里，祝大家心想事成！好了，废话不多说，下面进入正文。Python中有三个内建的模块用于处理命令行参数：第一个：sys，最简单，只能够提供简单的参
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2024-08-13 14:39:35
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python提供了两种方法进行命令行的参数解析，分别是getopt和optparse类中的模块OptionParser，下面分别详细了解这两个模块：1.getopt模块首先复习C语言的命令行解析：在C语言里，main函数的原型为int main(int argc, char *argv[])，argc指的是命令行传入的参数个数（程序的name为第一个参数），而argv(*argv[]也可以为**a
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2023-07-18 12:19:06
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1 argparse模块 官方文档
argparse是一个Python模块：命令行选项、参数和子命令解析器argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口。程序定义它需要的参数，然后 argparse 将弄清如何从 sys.argv 解析出那些参数。 argparse 模块还会自动生成帮助和使用手册，并在用户给程序传入无效参数时报出错误信息2 创建流程2.1 创建解析器parser =
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2024-05-15 21:55:53
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1. 介绍列表解析是最常应用迭代协议的环境之一，与for循环一起使用。先看一个简单的例子：#for循环
L=[1,2,3,4,5]
for i in range(len(L)):
L[i]+=10 #result:L=[11,12,13,14,15]
#等效于
#列表解析
L=[1,2,3,4,5]
L=[x+10 for x in L] #result:[11
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2023-06-19 21:43:11
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今天我们分享的主要目的就是通过在 Python 中使用命令行和配置文件来提高代码的效率Let’s go!我们以机器学习当中的调参过程来进行实践，有三种方式可供选择。第一个选项是使用 argparse，它是一个流行的 Python 模块，专门用于命令行解析；另一种方法是读取 JSON 文件，我们可以在其中放置所有超参数；第三种也是鲜为人知的方法是使用 YAML 文件！好奇吗，让我们开始吧！先决条件在
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2023-08-22 21:35:00
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引入回顾requests实现数据爬取的流程指定url基于requests模块发起请求获取响应对象中的数据进行持久化存储其实，在上述流程中还需要较为重要的一步，就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析。因为大多数情况下的需求，我们都会指定去使用聚焦爬虫，也就是爬取页面中指定部分的数据值，而不是整个页面的数据。因此，本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式。至此，我们
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2023-12-24 14:14:01
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在了解爬虫基础、请求库和正则匹配库以及一个具体豆瓣电影爬虫实例之后，可能大家还对超长的正则表达式记忆犹新，设想如果想要匹配的条目更加多那表达式长度将会更加恐怖，这显然不是我们想要的，因此本文介绍的解析库可以帮助我们更加轻松地提取到特定信息。目录 一、Xpath库 &
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2024-08-22 08:40:56
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Python数据分析（一）：读取数据读取数据文件保存总结 作为一个刚刚踏入职场的数据分析师，对业务的洞察能力还远远不行，因此只能整理些数据分析工具的使用方法分享出来，数据分析的能力还远远不足。Python只是一个帮助做分析的工具，我认为数据分析师的不应该局限于追求工具的使用熟练度，基于经验和知识，对业务做出有价值的判断才是数据分析师的价值。读取数据因为很多大公司都会有自己hive类的提取数据的工
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2023-07-28 21:23:15
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我总结了以下一篇干货，来帮助大家理清思路，提高学习效率。总共分为两大部分：做Python数据分析必知的语法，如何实现爬虫。1.*必须知道的两组Python基础术语*A.变量和赋值Python可以直接定义变量名字并进行赋值的，例如我们写出a = 4时，Python解释器干了两件事情：在内存中创建了一个值为4的整型数据在内存中创建了一个名为a的变量，并把它指向4用一张示意图表示Python变量和赋值的
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2023-12-05 19:13:19
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目录1.解压序列赋值给多个变量2.解压可迭代对象赋值给多个变量3.保留最后N个元素4.查找最大或最小的N个元素5.实现一个优先级队列六、结束语python提供了大量的内置数据结构，包括列表、字典、元组、集合等。大多数情况下使用这些数据结构是很简单的。但是，我们经常会碰到诸如查询、排序、过滤等等这些普遍的问题。因此，本片博客主要分享比较常见的问题和算法，理解吃透这些问题，将会提升代码的健壮性和优化性
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2023-08-27 00:43:45
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pyquery是一个类似jquery的python库，它实现能够在xml文档中进行jQuery查询，pyquery使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作，它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档，支持CSS选择器，使用非常方便1、pyquery安装pip方式安装：
$pip install pyquery#它依赖cssselect和lxml包pyquery==1.4.0
目录相关模块详解shutil 模块基本概念shutil 模块的主要方法复制和移动shutil.copyfileobj(fsrc, fdst)shutil.copyfile(src, dst)shutil.copy(src, dst)shutil.move(src, dst)目录操作shutil.copytree(src, dst)shutil.rmtree(path)权限管理shutil.cop
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2024-04-21 06:59:57
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一.引入二.回顾requests实现数据爬取的流程指定url基于requests模块发起请求获取响应对象中的数据进行持久化存储其实，在上述流程中还需要较为重要的一步，就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析。因为大多数情况下的需求，我们都会指定去使用聚焦爬虫，也就是爬取页面中指定部分的数据值，而不是整个页面的数据。因此，本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式。至此，我们的数据爬
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2024-08-23 10:46:59
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利用python进行爬虫03-数据解析一.数据解析概览1.数据解析概述2.数据解析分类3.数据解析原理概述二.数据解析-正则表达式1.正则表达式2.bs43.xpath 一.数据解析概览1.数据解析概述- 聚焦爬虫:爬取页面中指定的页面内容。
- 编码流程：
- 指定url
- 发起请求
- 获取响应数据
- 数据解析
- 持久化存储2.数据解析分类- 正
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2023-11-05 12:42:16
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