前陣子有個(gè)一起學(xué)習(xí)python的小伙伴在使用pip安裝包的時(shí)候出現(xiàn)了報(bào)錯(cuò)?ValueError: check_hostname requires server_hostname?。那么為什么會(huì)出現(xiàn)這個(gè)報(bào)錯(cuò)呢？如何解決這個(gè)報(bào)錯(cuò)呢？接下來(lái)就讓小編來(lái)教你如何解決這個(gè)pip報(bào)錯(cuò)。

在一些科學(xué)問(wèn)題的探究中，往往一個(gè)過(guò)程的響應(yīng)并不是實(shí)時(shí)的，但他們還是具有一定的相關(guān)性，這種相關(guān)叫超前滯后相關(guān)。在遇到這種相關(guān)的數(shù)據(jù)的時(shí)候我們需要想辦法讓python的特征值滯后，那么python如何讓特征值滯后一行呢？接下來(lái)這篇文章帶你了解。

很多小伙伴在提到python數(shù)據(jù)可視化的時(shí)候第一反應(yīng)就是matplotlib庫(kù)。但實(shí)際上python還有很多很好用的數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)。那么python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化還有其他庫(kù)可以選擇嗎？接下來(lái)小編就來(lái)帶你了解常見(jiàn)的一些數(shù)據(jù)可視化庫(kù)。

隨著各種搶票軟件和自動(dòng)化注冊(cè)腳本的出現(xiàn)，各大網(wǎng)站也對(duì)此應(yīng)用了很多的驗(yàn)證機(jī)制，比較簡(jiǎn)單的有圖片驗(yàn)證碼機(jī)制，稍微復(fù)雜的有滑動(dòng)驗(yàn)證碼，圖片選擇驗(yàn)證和短信驗(yàn)證，其中滑動(dòng)驗(yàn)證碼作為一款簡(jiǎn)單好用的驗(yàn)證方式在很多地方都有應(yīng)用（比如常見(jiàn)的登錄時(shí)驗(yàn)證）。但是對(duì)于測(cè)試人員來(lái)說(shuō)添加了這個(gè)功能測(cè)試就要手工進(jìn)行操作。那么怎么進(jìn)行滑動(dòng)驗(yàn)證碼破解呢？其實(shí)很簡(jiǎn)單，可以采用selenium破解滑動(dòng)驗(yàn)證碼。接下來(lái)我們就來(lái)分析一下怎么進(jìn)行滑動(dòng)驗(yàn)證碼的破解。

在使用pandas進(jìn)行重復(fù)記錄判斷的時(shí)候會(huì)涉及到duplicated和drop_duplicates()兩個(gè)方法，那么這兩個(gè)方法怎么用呢？duplicated和drop_duplicates()有什么區(qū)別呢？閱讀這篇文章你會(huì)得到答案！

jupyter notebook作為一款好用python開(kāi)發(fā)插件，許多小伙伴都很中意它。它也是科學(xué)計(jì)算中的好幫手，甚至被集成進(jìn)了anaconda。但是有些小伙伴在使用jupyter notebook的時(shí)候發(fā)現(xiàn)運(yùn)行了之后不彈出網(wǎng)頁(yè)，這對(duì)于一個(gè)web應(yīng)用來(lái)說(shuō)是很不友好的，那么jupyter notebook不彈出網(wǎng)頁(yè)怎么辦呢？看完這篇文章你就可以解決這個(gè)問(wèn)題了。

1876年，我們發(fā)明了電話，我們可以通過(guò)電線傳輸音頻，隔年我們又發(fā)明了留聲機(jī)，成功地實(shí)現(xiàn)了聲音的記錄和播放。1952年，貝爾實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)了一個(gè)可以識(shí)別數(shù)字的語(yǔ)音識(shí)別軟件，1985年，IBM實(shí)現(xiàn)了一個(gè)可以識(shí)別1000個(gè)單詞的軟件。在聲音的識(shí)別上，我們一直在前進(jìn)。在人聲識(shí)別的應(yīng)用上，人工語(yǔ)音對(duì)話，智能應(yīng)答，語(yǔ)音輸入等功能已經(jīng)相當(dāng)常見(jiàn)，這都得益于各種第三方包的實(shí)現(xiàn)。如今，在Python中Tensorflow，Keras，Librosa，Kaldi和語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本API等多種第三方庫(kù)和api使語(yǔ)音識(shí)別和操作變得更加容易

說(shuō)到python的數(shù)據(jù)類型，很多小伙伴都能舉出很多例子：字符串，字典，int，float，列表，元組等。但還有一些比較小眾的數(shù)據(jù)類型，比如接下來(lái)我們要介紹的python命名元組。另外還有一些初學(xué)者比較少接觸到的操作，比如三目運(yùn)算符和python推導(dǎo)式。那么接下來(lái)就和小編來(lái)一起學(xué)習(xí)這些內(nèi)容吧！

在使用matplotlib繪制多個(gè)圖的時(shí)候，圖與圖之間的的間隔可能并不是我們想要的，間隔過(guò)大或者過(guò)小都會(huì)影響頁(yè)面的美觀性，也不好做數(shù)據(jù)的比對(duì)。那么python圖與圖間距調(diào)整要怎么操作呢，實(shí)際上要用到matplotlib的subplots_adjust參數(shù)。接下來(lái)我們就來(lái)看看怎么操作吧。

很多小伙伴在求職的時(shí)候沒(méi)有辦法在短時(shí)間內(nèi)看完很多的職位信息數(shù)據(jù)，可能就會(huì)因此錯(cuò)過(guò)一些好的崗位。今天小編帶來(lái)一個(gè)python爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目（附帶數(shù)據(jù)分析）是有關(guān)于招聘崗位數(shù)據(jù)爬取的，那么接下來(lái)就讓我們來(lái)看看python怎么爬取招聘崗位數(shù)據(jù)吧。