在學(xué)習(xí)python爬蟲的時(shí)候我們會(huì)涉及到python中的request請求返回的response響應(yīng)。這個(gè)response響應(yīng)帶有一些response屬性，可以為我們頁面分析提供一定的幫助，接下來我們就來了解一下response中有哪些response屬性吧。

很多小伙伴都知道numpy支持對矩陣和數(shù)組進(jìn)行運(yùn)算，但是初學(xué)者可能不知道很多numpy的很多運(yùn)算都需要指定操作的numpy維數(shù)參數(shù)axis（當(dāng)然這些axis都有帶默認(rèn)值的），接下來這篇文章小編就來介紹一下numpy矩陣運(yùn)算中numpy維度參數(shù)取不同值的情況下都有哪些含義吧。

在學(xué)習(xí)request庫的時(shí)候，我們會(huì)學(xué)習(xí)到如何使用request發(fā)送一個(gè)請求，然后返回一個(gè)response對象，剩下的內(nèi)容就是對response對象的解析。response響應(yīng)解析有兩種方式，一種是response.text()，另一種是response.content()。那么這兩種方式有什么區(qū)別呢？接下來小編帶你了解。

在python開發(fā)過程中我們會(huì)遇到各種異常，有些是python語法錯(cuò)誤導(dǎo)致的，有些則是不可避免的（比如文件找不到異常）。python異常處理機(jī)制能夠幫我們捕獲這些異常，甚至我們可以主動(dòng)拋出異常，接下來這篇文章我們就來了解一下這些python異常知識(shí)點(diǎn)吧。

我們知道numpy庫就是為了矩陣運(yùn)算而打造的。很多矩陣的操作都可以使用numpy實(shí)現(xiàn)，那么numpy矩陣取對角線如何取呢？實(shí)際上numpy提供了一個(gè)diag函數(shù)來進(jìn)行取對角線。接下來我們就來了解一下numpy中diag函數(shù)怎么用吧。

在日常生活中我們可能需要批量收集一些圖片內(nèi)的信息（比如從截圖中收集信息），這時(shí)候我們可以使用python來進(jìn)行信息提取。一種可行的方案是使用OpenCV對目標(biāo)圖片的特定內(nèi)容進(jìn)行裁剪，然后使用python文字識(shí)別的方式獲取裁剪圖片的文字內(nèi)容，最后使用python對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)收集整理。那么具體怎么操作呢？接下來這篇文章告訴你。

很多正在進(jìn)行python機(jī)器學(xué)習(xí)的小伙伴在學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)算法的時(shí)候會(huì)了解到AdaBoost算法，這是一種自適應(yīng)增強(qiáng)的算法，今天小編就來介紹一下這個(gè)算法的原理和實(shí)現(xiàn)。

不管是flask還是Django，他們的實(shí)現(xiàn)都是因?yàn)閜ython內(nèi)置了http服務(wù)（反觀java，為了創(chuàng)建一個(gè)web應(yīng)用還需要使用Tomcat來運(yùn)行）。python的http服務(wù)為flask和Django的實(shí)現(xiàn)提供了基礎(chǔ)，但我們要開啟http服務(wù)并不一定要使用這些框架，接下來我們就來學(xué)習(xí)一下python怎么開啟自帶http服務(wù)吧。

對于python而言，對象這個(gè)概念貫穿整個(gè)python學(xué)習(xí)過程。python對象為何如此重要，因?yàn)閜ython中一切皆是對象。接下來我們結(jié)合python源碼進(jìn)行分析，來對python對象進(jìn)行一個(gè)更深入的學(xué)習(xí)吧！

對于我們?nèi)粘Ｊ褂玫膯我幌到y(tǒng)而言，數(shù)據(jù)只有一份，不需要考慮數(shù)據(jù)的一致性。但一旦由多個(gè)系統(tǒng)組成分布式系統(tǒng)，這時(shí)候就要考慮數(shù)據(jù)是否一致了(舉個(gè)例子，git作為分布式管理系統(tǒng)，每個(gè)人的git代碼并不是都是一樣的，這時(shí)候需要用git去把所有的代碼進(jìn)行整合，同時(shí)每個(gè)人需要使用git獲取公共的相同的代碼)。那么分布式系統(tǒng)怎么保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性呢？這就要使用到一致性算法，接下來這篇文章我們就對此展開進(jìn)行介紹。