需求：爬取搜狗首页的页面数据 import requests 1 指定urlurl = https: www sogou com 2 发起get请求:get方法会返回请求成功的响应对象response = requests get(url=url) 3 获取响应中的数据：text属性作用是可以

函数的作用域 python中的作用域分4种情况： L：local，局部作用域，即函数中定义的变量； E：enclosing，嵌套的父级函数的局部作用域，即包含此函数的上级函数的局部作用域，但不是全局的； G：globa，全局变量，就是模块级别定义的变量； B：bu

1 [文件] DakeleSign py ~ 4KB ! usr bin env python -*- coding: utf-8 -*-__author__ = poppydakele bbs siginimport sysimport urllib2import urllibimport requestsimport cookielibimport jsonfrom pyquery

非阻塞IO（non-blocking IO） Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blocking socket执行读操作时，流程是这个样子： 从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么

实际应用时可能比较想获取VGG中间层的输出， 那么就可以如下操作： import numpy as npimport torchfrom torchvision import modelsfrom torch autograd import Variableimport torchvision transforms as transforms

这是一个用python写解压大量zip脚本的说明，本人新手一个，希望能对各位有所启发。 首先要注意的，在运行自己的脚本之前一定先备份或者复制出一些样本进行测试，不然出错会很麻烦； 之后我用到的是解压zip文件的扩展包zipfile

这边我是需要得到图片在Vgg的5个block里relu后的Feature Map （其余网络只需要替换就可以了） 索引可以这样获得 vgg = models vgg19(pretrained=True) features eval()print (vgg) Feature Map可利用下面的class cla

神经网络只是由两个或多个线性网络层叠加，并不能学到新的东西，简单地堆叠网络层，不经过非线性激活函数激活，学到的仍然是线性关系。 但是加入激活函数可以学到非线性的关系，就具有更强的能力去进行特征提取。 构造数据 i

阻塞IO（blocking IO） 在linux中，默认情况下所有的socket都是blocking，一个典型的读操作流程大概是这样： 当用户进程调用了recvfrom这个系统调用，kernel内核就开始了IO的第一个阶段：准备数据。对于network io( 网络io )来说

一 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os cpu _count ( )查看），在python中大部分情况需要使用多进程。 Python提供了multiprocessing。 multiprocessing模块