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本文实例讲述了Python操作MySQL数据库的两种方式。分享给大家供大家参考，具体如下： 第一种 使用pymysql 代码如下： import pymysql#打开数据库连接db=pymysql.connect(host='1.1.1.1',port=3306,user='root',passwd='123123',db='test',charset='utf8')cursor=db.cursor()#使用cursor()方法获取操作游标sql = "select * from test0811"cursor.execute(sql)info = cursor.fetchall()db.commit()cursor.close() #关闭游标db.close()#关闭数据库连接 数据表test0811的内容和上边的代码读出来的内容分别是 pymysql是Python操作MySQL数据库的模块。首先引入pymysql模块 import pymysql 使用pymysql的connect()方法连接数据库，connect的几个参数解释如下： host：MySQL服务的地址，若数据库在本地上，使用localhost或者127.0.0.1。如果在其它的服务器上，应该写IP地址。 port：服务的端口号，默认为3306，如果不写，为默认值。 user：登录数据库的用户名 passwd：……

话说什么是OCR？？？？？ 简介 OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储。相对一般文本，通常以最终识别率、识别速度、版面理解正确率及版面还原满意度4个方面作为OCR技术的评测依据；而相对于表格及票据，通常以识别率或整张通过率及识别速度为测定OCR技术的实用标准。 解析 采用OCR识别技术,可以将其应用于银行票据光盘缩微系统，可以自动提取票据要素，可减轻操作员的工作量，减少重复劳动，尤其是在与银行事后且监督系统相……

期末复习比较忙过段时间来专门写scrapy框架使用，今天介绍如何用python生成词云，虽然网上有很多词云生成工具，不过自己用python来写是不是更有成就感。 今天要生成的是励志歌曲的词云，百度文库里面找了20来首，如《倔强》，海阔天空是，什么的大家熟悉的。 所要用到的python库有 jieba（一个中文分词库）、wordcould 、matplotlib、PIL、numpy。 首先我们要做的是读取歌词。我将歌词存在了文件目录下励志歌曲文本中。 现在来读取他 #encoding=gbklyric= ''f=open('./励志歌曲歌词.txt','r')for i in f: lyric+=f.read() 加入#encoding=gbk是为了防止后面操作报错SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc0' 然后我们用jieba分词来对歌曲做分词提取出词频高的词 import jieba.analyseresult=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)keywords = dict()for i in result: keywords[i[0]]=i[1]print(keywords) 得到结果： 然后……

Python中使用threading.Condition交替打印两个字符的程序。 这个程序涉及到两个线程的的协调问题，两个线程为了能够相互协调运行，必须持有一个共同的状态，通过这个状态来维护两个线程的执行，通过使用threading.Condition对象就能够完成两个线程之间的这种协调工作。 threading.Condition默认情况下会通过持有一个ReentrantLock来协调线程之间的工作，所谓可重入锁，是只一个可以由一个线程递归获取的锁，此锁对象会维护当前锁的所有者（线程）和当前所有者递归获取锁的次数（本文在逻辑上和可重入锁没有任何关系，完全可以用一个普通锁替代）。 Python文档中给出的描述是：它是一个与某个锁相联系的变量。同时它实现了上下文管理协议。其对象中除了acquire和release方法之外，其它方法的调用的前提是，当前线程必须是这个锁的所有者。 通过代码和其中的……

工程实践中，多数情况下，大矩阵一般都为稀疏矩阵，所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要。本文以Python里中的实现为例，首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的。 1.sparse模块初探 python中scipy模块中，有一个模块叫sparse模块，就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容，其实就是基于sparse模块而来的。 第一步自然就是导入sparse模块 from scipy import sparse 然后help一把，先来看个大概 help(sparse) 直接找到我们最关心的部分： Usage information ================= There are seven available sparse matrix types: 1. csc_matrix: Compressed Sparse Column format 2. csr_matrix: Compressed Sparse Row format 3. bsr_matrix: Block Sparse Row format 4. lil_matrix: List of Lists format 5. dok_matrix: Dictionary of Keys format 6. coo_matrix: COOrdinate format (aka IJV, triplet format) 7. dia_matrix: DIAgonal format To construct a matrix efficiently, us……

这里想象一下需求，写一个项目使用的一系列1.0版本的插件，现在要新写一个项目，需要用这些插件的2.0版本，该怎么办？都更新成2.0版本？这样之前的项目都没法维护了 这时我们需要一个虚拟环境，Python就支持这样一个插件，virtualenv 下面来安装一下： 1.pip3 install virtualenv 2.cd进一个像存放虚拟环境的目录，创建虚拟环境 virtualenv --no-site-packages venv 这个venv是名字，自己随便起名 3.激活虚拟环境 source venv/bin/activate #source是linux下面的环境 在windows下，直接cd进scripts目录，执行activate即可 这里的venv就是上面那个名字 当出现这样的格式，就表示现在处于虚拟环境中 F:\代码库\虚拟环境virtualenv\ven_test\Scriptsactivate(ven_test) F:\代码库\虚拟环境virtualenv\ven_test\Scripts 此时的环境中是没有插件的，因为我们创建这个虚拟环境的时候是选择no-site-packages 所以，需要什么……