1、安装Requests库 pip install requests 2、各种请求方式 GET：请求指定的页面信息，并返回实体主体。 HEAD：只请求页面的首部。 POST：请求服务器接受所指定的文档作为对所标识的URI的新的从属实体。 PUT：从客户端向服务器传送的数据取代指定的文档的内容。 DELETE：请求服务器删除指定的页面。 3、各种异常： 1、网络问题（如：DNS查询失败、拒绝连接等）

1、Pycharm2019 版本下载补丁文件：jetbrains-agent_2019.jar，Pycharm2017 版本下载补丁文件：jetbrains-agent_2017.jar，建议放到Pycharm安装目录的bin目录下。 2、点击“Evaluate for free”进入到pycharm页面。 3、点击菜单栏中的 “Help” -> “Edit Custom VM Option

文本相似度分析的步骤： 1、读取文档 2、对要计算的多篇文档进行分词 3、对文档进行整理成指定格式，方便后续进行计算 4、计算出词语的词频 5、【可选】对词频低的词语进行过滤 6、建立语料库词典 7、加载要对比的文档 8、将要对比的文档通过doc2bow转化为词袋模型 9、对词袋模型进行进一步处理，得到新语料库 10、将新语料库通过tfidfmodel进行处理，得到tfidf 11、通过token

一、安装 pip3 install pymysql   二、使用操作 1、执行SQL #!/usr/bin/env pytho # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql # 创建连接 conn = pymysql.connect(host=\'127.0.0.1\', port=3306, user=\'root\', passwd=\'\', db=\'tkq1\',

python解析XML常见的有三种方法： 一是xml.dom.*模块，它是W3C DOM API的实现，若需要处理DOM API则该模块很适合，注意xml.dom包里面有许多模块，须区分它们间的不同； 二是xml.sax.*模块，它是SAX API的实现，这个模块牺牲了便捷性来换取速度和内存占用，SAX是一个基于事件的API，这就意味着它可以“在空中”处理庞大数量的的文档，不用完全加载进内存； 三

1、python中的小括号( )：代表tuple元组数据类型，元组是一种不可变序列。 >>> tup = (1,2,3)     >>> tup     (1, 2, 3)     2、python中的中

图片处理 pip install pillow from PIL import Image import numpy as npa = np.array(Image.open(\'test.jpg\')) b = - a im = Image.fromarray(b.astype(\'uint8\')) im.save(\'new.jpg\') Parse Redis dump.r