摘要： 第四章 探究 FBV 視圖 ? 視圖是 Django 的 MTV 的架構(gòu)模式的 V 部分，主要負責處理用戶請求和生成相應(yīng)的響應(yīng)內(nèi)容，然后在頁面或其他類型文檔中顯示。使用視圖函數(shù)處理 HTTP 的請求，即在視圖函數(shù)中定義函數(shù)，這種方法稱為 FBV 。 4.1 設(shè)置響應(yīng)方式 ? 網(wǎng)站的運行原理是遵從 H 閱讀全文

摘要： 第五章 探究 CBV 視圖 5.1 數(shù)據(jù)顯示視圖 ? 數(shù)據(jù)顯示視圖是將后臺的數(shù)據(jù)展示在網(wǎng)頁上，數(shù)據(jù)主要來自模型，一共定義了4個視圖類，分別說明如下： RedirectView：用于實現(xiàn) HTTP 重定向，默認情況下只定義 GET 請求的處理方法。 TemplateView：視圖類的基礎(chǔ)視圖，可將數(shù)據(jù) 閱讀全文

摘要： 第3章 初探路由 3.1 路由定義規(guī)則 ? 路由稱為URL，也可以稱為URLconf，是對可以從互聯(lián)網(wǎng)上得到的資源位置和訪問方法的一種簡潔的表示，是互聯(lián)網(wǎng)上標準資源的地址?；ヂ?lián)網(wǎng)上的每一個文件都有一個唯一的路由，用于指出網(wǎng)站文件的路徑位置。簡單地說，路由可視為我們常說的網(wǎng)址，每個網(wǎng)址代表不同的網(wǎng)頁。 閱讀全文

摘要： Elasticsearch ? Elasticsearch 是一個基于 Apache Lucene 構(gòu)建的開源搜索引擎。它提供了一個分布式、多用戶能里的全文搜索引擎，基于 RESTful Web 接口。 Kibana ? Kibana 是一個開源的數(shù)據(jù)可視化平臺，通常與 Elasticsearch 閱讀全文

摘要： Scrapy——Selenium 首先，我需要對Scrapy框架的爬蟲文件中一些屬性與方法再做進一步的解釋。 # 以下代碼是scrapy框架中的爬蟲文件 import scrapy class NewsSpider(scrapy.Spider): name = "news" allowed_doma 閱讀全文

摘要： Scrapy 分布式爬蟲 1、yield關(guān)鍵詞 主要用途： 異步處理：Scrapy是基于Twisted框架構(gòu)建的，Twisted是一個時間驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)框架，它允許Scrapy進行非阻塞操作。使用yield可以暫停當前的爬蟲處理，等待某些異步操作完成后再繼續(xù)執(zhí)行。 延遲處理：當你需要處理大量數(shù)據(jù)或者需要 閱讀全文

摘要： Django 模版變量 Django 模版語言的語法主要分為以下四個部分： 變量 標簽 過濾器 注釋 一、模版變量 1）變量的命名規(guī)范 Django對于模版變量的命名規(guī)范沒有太多的要求，可以使用任何字母、數(shù)字和下劃線的組合來命名，且必須以字母或下劃線開頭，但是變量名稱中不能有空格或者標點符號。 2） 閱讀全文

摘要： Django 一、MTV和MVC的區(qū)別 首先介紹Django的設(shè)計模式，也就是MTV，在這之前我們先了解MVC模式。 1、MVC設(shè)計模式 MVC是Model-View-Controller的縮寫 Model代表數(shù)據(jù)存儲層，是對數(shù)據(jù)表的定義和對數(shù)據(jù)的增刪改查； View代表視圖層，是系統(tǒng)前段顯示部分， 閱讀全文

摘要： 模型評估與軌道 一、模型評估的基本方法 1.1監(jiān)督學習下的泛化、過擬合與欠擬合 在有監(jiān)督的學習過程中，首先在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上學得模型參數(shù)來構(gòu)建模型，然后根據(jù)學得的模型，對新數(shù)據(jù)做出預(yù)測。用來訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集稱為訓(xùn)練集，用來測試預(yù)測結(jié)果是否準確的新數(shù)據(jù)稱為測試集。注意：測試集中的數(shù)據(jù)不能再訓(xùn)練集中出現(xiàn)過。 在訓(xùn) 閱讀全文

摘要： 數(shù)據(jù)預(yù)處理 一、特征的離散化 1.1、使用NumPy中的digitize()函數(shù)離散化 """ 使用NumPy中的digitize()函數(shù)離散化 """ #創(chuàng)建10個標準正態(tài)分布的隨機數(shù)用于實驗 import numpy as np np.random.seed(1) x = np.random.r 閱讀全文