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Python Baidu Search API 使用教程

Python Baidu Search API 使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-baidusearch


1. 项目介绍

python-baidusearch 是一个非官方的百度搜索 API,适用于 Python 2 和 Python 3。它通过网页抓取技术实现,允许用户在 Python 脚本中进行百度搜索,并获取搜索结果。该项目的主要特点包括:


python跨多少种平台,完整说下。可以是华为的鸿蒙吗

vs2022的python开发环境、C#调用python代码


vs2022是可以做为python的IDE环境的。

而且可以创建解决方案时把python和C#的项目放在一起。也是比较方便的。

另外,基本的断点调试方式、查看中间变量的方式也支持。

安装python的包也比较方便。

Pycharm,Jupyter,Spyder,VSCode这些传统的python IDE,勇哥还是不用了。

vs2022 的python支持,hello world程序


image.png

创建后,如果运行不起来,是因为没有安装Python的解释器和运行时。

可以按vs的提示下载安装Python的安装包,或者安装 Anaconda。

可以参考勇哥之前写的一个贴子:

python娱乐时间:Anaconda方式搭建python开发环境

前言

python是解释型语言,源码是普通文本,也是它的执行程序。所以商业视觉软件包开发不能用这个。
python可以用于工业应用,因为除非你的设备绝密,否则让客户看到源码也无所谓。
python用于工业方面的应用有一些例子,但受限于硬件商,绝大部分硬件不支持python,以C#,C++,VB为主。
python在深度学习方面已经统一江湖,其它语言都成了陪练。
python支持opencv。
网上绝大部分视觉算法是用c++和opencv,python, matlab来做演示的。

综上所述,花点时间学习一下python是值得的。
python的作用更倾向于做视觉算法原理的验证,因为工业项目应用的少,
所以勇哥认为它可以当做电脑游戏每天娱乐一下就好。
这也是为啥子本系列贴子的主题是“python娱乐时间”。

python在本地快速部署一个小网站

1,直接贴python代码http.server socketserver PORT = Handler = http.server.SimpleHTTPRequestHandler socketserver.TCPServer((, PORT), Handler) httpd:     (, PORT)     htt

python中数组(numpy.array)的基本操作

为什么要用numpyPython中提供了list容器,可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象,因此列表中保存的是对象的指针,这样一来,为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说,这种结构显然不够高效。Python虽然也提供了array模块,但其只支持一维数组,不支持多维数组,也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。NumPy的出现弥补了这些不足。(——摘自张若愚的《Python科学计算》)import numpy as&nbs

Python学习笔记---元组(tuple)、列表(list)、字典(dict)

元组(tuple):  元组常用小括号表示,即:(),元素加逗号,是元组的标识。#定义一个元组 #tuple = 'a', tuple = ('a','b','c','d','e','f','g') #常规来说,定义了一个元组之后就无法再添加或修改元组的元素,但对元组切片可以添加会修改元组的元素。 prin

python3没有了xrange

升级到python3的同学应该会注意到以前经常用的xrange没了!是的,python3的range就是xrange。直接看效果!其实类似的改动是有很多的,例如:字典的items.>>> print(sys.version) 2.7.13 (v2.7.13:a06454b1afa1, Dec 17 2016, 20:53:40) [MSC v.1500 64 bit 

机器学习算法与Python实践之(一)k近邻(KNN)

机器学习算法与Python实践之(一)k近邻(KNN)zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09        机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了。 一、kNN算法分析 
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