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1、注册登录使用SQLite数据库进行账号数据的存储，注册过程中选择使用者性质（管理员 or 用户）作为后续系统登录的区分。主要存储的数据有用户名、密码以及用户性质，其中用户名作为主键，唯一标识。2、注册过程填写用户名、密码、确认密码、选择用户性质后点击注册按钮，若注册成功则注册按钮下方出现“注册成功”的提示字样。
2023-02-08 14:47:10
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原创 软件设计师备考（五）——下午题答题技巧
关于下午大题的答题技巧一、数据流图二、数据库设计模式三、UML建模四、算法与数据结构五、面向对象程序设计首先我们要明确下午场的大题要考哪些内容，下午场试题包含六道简答题（题目顺序固定），分别是：数据流图、数据库设计模式、UML图、算法与数据结构、面向对象程序员设计（C++或Java）。下面分别介绍各题的考点和答题技巧：一、数据流图（1）考点1、数据流图的基本概念数据流、加工、数据存储、外部实体2、加工逻辑的描述结构化语言、判定表、判定树3、数据流图的平衡原则父图与子图之间的平衡原则
2021-10-22 16:43:56
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原创 软件设计师备考（四）——UML设计模式
软件设计师备考（四）——UML设计模式一、创建型设计模式1、Abstract Factory（抽象工厂）一、创建型设计模式1、Abstract Factory（抽象工厂）
2021-10-09 19:03:39
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原创 软件设计师备考（三）——UML（关系和UML图）
软件设计师备考（三）——UML一、事物二、关系三、UML中的图一、事物UML中有4中事物：结构事物、行为事物、分组事物和注释事物；结构事物：（UML中的静态事物）类、接口、协作、用例、主动类、构件、制品、结点。行为事物：（UML中的动态事物）消息、状态、动作。分组事物：（UML中的模型部分）主要分组事物是：包。注释事物：（UML中的解释部分）注解是一个依附于一个元素或者一组元素之上，对它进行约束或解释的简单符号。二、关系UML中有4中关系：依赖、关联、泛化、实现；三、UML中的图
2021-10-06 18:29:28
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原创 软件设计师备考（二）——操作系统基础知识
操作系统基础知识一、思维导图二、进程管理1、前驱图2、进程的状态及转换3、进程间的通信4、死锁问题（1）死锁产生的原因（2）产生死锁的4个必要条件（3）避免死锁（4）预防死锁三、存储管理1、分区存储组织2、页式存储组织3、段式存储地址4、段页式存储5、页面置换算法四、文件管理1、索引文件结构2、相对路径与绝对路径3、空闲存储空间的管理五、设备管理六、微内核操作系统一、思维导图二、进程管理1、前驱图前驱图是一个有向无循环图，由节点与节点间的有向边组成，节点代表各程序段的操作，节点间的有向边表示前驱关
2021-09-22 20:58:23
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原创 python网络爬虫——pyquery的使用（六）
python网络爬虫——pyquery的使用（六）pyquery的使用一、pyquery的介绍二、pyquery的使用1、初始化工作2、查找节点3、遍历4、获取信息5、节点操作6、伪类选择器pyquery的使用一、pyquery的介绍使用pyquery需要在Web和了解jQuery的基础上，使用该CSS选择器。二、pyquery的使用1、初始化工作使用pyquery初始化的方式有很多，传入的参数可以是字符串，也可以是URL和文件名，下面将一一介绍初始化方法。字符串html = '''<
2021-09-21 11:33:46
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原创 python网络爬虫——Beautiful Soup的使用（五）
python网络爬虫——Beautiful Soup的使用（五）一、Beautiful Soup的介绍二、Beautiful Soup的使用1、节点选择器2、提取信息3、关联选择4、方法选择器5、CSS选择器一、Beautiful Soup的介绍Beautiful Soup是一个强大的解析工具，它借助网页结构和属性等特性来解析网页。它提供一些函数来处理导航、搜索、修改分析树等功能，Beautiful Soup不需要考虑文档的编码格式。Beautiful Soup在解析时实际上需要依赖解析器，常用的解析
2021-09-18 18:10:55
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原创 精简化爬虫流程（爬取+部署）
python爬虫及本地数据接口搭建一、爬取数据1、声明URL和请求头2、发送请求二级目录三级目录本篇博客主要爬取豆瓣电影部分电影数据，以json数据格式保存，并将爬取到的数据部署到本地接口服务器上。使用的技术主要有：requestsjson-servernpm如果还有小伙伴电脑中没有npm安装方式，可以点击此链接进行安装：node.js安装详解一、爬取数据凡是涉及爬取数据，爬取过程无非就是：声明爬取URL，设置请求头发送请求后，服务器获取请求，返回响应解析数据保存数据以下将根据
2021-09-12 12:32:10
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原创 python网络爬虫——XPath的使用（四）
python网络爬虫——XPath的使用XPath的使用一、XPath的介绍二、XPath使用1、选取所有节点2、获取子节点3、获取父节点4、属性匹配5、文本获取6、属性获取7、属性多值匹配8、多属性匹配9、按序选择10、节点轴选择XPath的使用一、XPath的介绍XPath的几个常用规则：表达式描述nodename选取此节点的所有子节点/从当前节点选取直接子节点//从当前节点选取子孙节点.选取当前节点…选取当前节点的父节点@选取属性
2021-09-09 14:44:41
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原创 软件设计师备考（一）——计算机系统基础知识
计算机系统基础知识一、数值及其进制转换二、计算机内数据表示三、算数运算和逻辑运算四、计算机系统组成、体系结构的分类及特性五、存储系统六、可靠性与系统性能评测的基础知识一、数值及其进制转换二进制、八进制、十六进制之间的转换二、计算机内数据表示1、数的表示原码原码与真值之间的对应关系简单，相互转化容易，用原码实现乘除运算规则简单，但是处理加减运算就变得复杂了。反码0的反码有两种表示方法，正0为：+0 = 00000000；负0为：-0 = 11111111；补码0有唯一的
2021-09-04 18:31:51
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原创 python网络爬虫——正则表达式（三）
正则表达式一、常见的匹配规则二、常见的匹配方法1、match（）2、search（）3、findall（）4、sub（）5、compile（）在python爬虫中，使用到正则表达式的库为re库。一、常见的匹配规则二、常见的匹配方法1、match（）match（）方法从字符串的起始位置开始匹配，该方法有两个参数，第一个是正则表达式，第二个是需要匹配的字符串；re.match(正则表达式，字符串)如果该方法匹配成功，返回的是SRE_Match对象，如果未匹配到，则返回None。返回成功后有两
2021-09-03 21:38:41
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原创 python网络爬虫——爬虫第三方库的使用（二）
爬虫第三方库的使用一、urllib库的介绍与使用1、urlopen（）方法2、Request（）方法3、Robots协议二、requests库的介绍与使用1、GET请求2、POST请求3、文件上传4、Cookies5、会话维持6、SSL证书验证7、代理设置8、超时设置9、身份验证一、urllib库的介绍与使用1、urlopen（）方法使用该方法模拟浏览器向服务器发送请求，该方法处理授权验证、重定向、浏览器cookie以及其他内容。使用方法如下：#导入urllib库import urllib.re
2021-09-01 21:46:17
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原创 python网络爬虫——HTTP和爬虫的基本原理（一）
一、HTTP的请求过程客户端向服务器发送请求，服务器在获取请求后，给服务器反馈数据响应。1、请求一般客户端发送请求中包含以下信息：请求方法、请求的目标网址、请求头、请求体；请求方法常见的请求方法有：GET方法和POST方法。GET请求的参数会直接包含在URL里面，并且提交的数据最多只有1024字节；POST请求其数据通常以表单的形式传输，提交数据没有限制；当然还有一些其他请求方式，例如：HEAD、PUT、DELETE、CONNECT等方式。请求网址请求的网址，即统一资源定位符URL（U
2021-08-30 16:59:26
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原创 pycharm一直处于扫描文件索引？创建conda虚拟环境，优雅地管理python环境
创建conda虚拟环境，配置python环境一、Anaconda安装二、创建conda环境三、一些常用的conda指令写本篇博客主要目的是为了解决各项目python环境聚集在一起，在项目启动时一直处于扫描文件索引阶段，经过很长时间才能进入，通过将各项目python环境单独管理，进行项目搭建时仅需导入该项目使用的python库，可有效避免长时间处于扫描文件索引阶段。一、Anaconda安装参考Anaconda的下载与安装——Python环境搭该篇博文，进行安装及环境搭建；二、创建conda环境1、打
2021-05-07 18:14:18
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原创 爬虫之模拟登录、自动获取cookie值、验证码识别
爬虫之模拟登录、自动获取cookie值、验证码识别1、爬取网页分析2、验证码识别3、cookie自动获取4、程序源代码chaojiying.pysign in.py1、爬取网页分析爬取的目标网址为：https://www.gushiwen.cn/在登陆界面需要做的工作有，获取验证码图片，并识别该验证码，才能实现登录。使用浏览器抓包工具可以看到，登陆界面请求头包括cookie和user-agent，故在发送请求时需要这两个数据。其中user-agent可通过手动添加到请求头中，而cookie值需要自
2021-04-18 21:19:00
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原创 爬取三国演义全本内容，保存到TXT文件夹下（requests+bs4）
一、爬取界面分析爬取网站：https://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html通过分析，该界面采用静态加载的方式呈现数据，即获取网页源代码可获取相应的数据，在本界面中获取的数据有章节的标题，以及章节内容的链接。在章节内容界面，同样时采用静态加载数据的方式。二、程序源代码import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfp = open('./sanguo.txt','w',encoding='utf-8
2021-04-05 21:03:47
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原创 爬取校花图片保存到本地文件夹下（requests+re）
一、爬取网站分析爬取目标网址：http://www.521609.com/tuku/shz/通过分析可得，该界面数据使用静态加载方式，所以获取到网页源代码，再对源代码进行数据解析即可（使用re正则表达式进行数据的匹配）。二、程序源代码import re # 正则表达式import os # 创建文件夹import requestsimport urllib.request# 请求头设置headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Wi
2021-04-05 20:54:41
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原创 爬取NMPA化妆品生产许可信息数据，保存到excel中（requests初体验）
一、爬取网页分析爬取网站URL ：http://scxk.nmpa.gov.cn:81/xk/1、可以看出，页面采用表格进行数据呈现，在设计爬虫时可以想到，以每一家公司为单位，通过设置数组来存储数据信息。2、打开浏览器抓包工具，对页面数据进行分析，可以看出页面采用ajax请求，返回json数据。二、爬取思路1、首先通过爬取该界面的信息，获取每一家公司的 id 信息。2、获取到id号后，再对具体公司信息进行爬取三、源代码import requestsimport xlwtdef m
2021-04-04 17:39:12
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原创 爬取某站热门视频的弹幕，并进行弹幕分析
一、B站弹幕分析B站弹幕数据存放在https://comment.bilibili.com/cid.xml中，其中cid是视频的cid号，获取需要爬取的视频的cid号的方法如下：二、页面源代码# -!- coding: utf-8 -!-import requestsimport reimport pandas as pdimport stringimport jiebadef get_data(cid): # 分析网页，并获取网页文件 url = 'https:/
2021-03-28 12:54:48
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原创 python爬取某乎热榜Top50
python爬取知乎热榜Top501、导入第三方库2、程序的主函数3、正则表达式匹配数据4、程序运行结果5、程序源代码1、导入第三方库import urllib.request,urllib.error #请求网页from bs4 import BeautifulSoup # 解析数据import sqlite3 # 导入数据库import re # 正则表达式import time # 获取当前时间2、程序的主函数def main(): # 声明爬取网页 baseu
2021-03-22 20:46:49
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原创 爬取某站排行榜Top100的视频数据
python爬取排行榜视频信息1、第三方库导入2、程序运行主函数3、程序运行结果4、程序源代码记得点赞????、收藏呀！！！1、第三方库导入from bs4 import BeautifulSoup # 解析网页import re # 正则表达式，进行文字匹配import urllib.request,urllib.error # 通过浏览器请求数据import sqlite3 # 轻型数据库import time # 获取当前时间2、程序运行主函数爬取过程主要包括声明爬取
2021-03-14 15:11:22
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原创 Echarts-Vue电商控制平台
Echarts-Vue电商控制平台前端项目展示1、Echarts-商家销售统计2、Echarts-商品销量趋势图3、Echarts-商家分布4、Echarts-饼图5、Echarts-库存销量分析6、Echarts-地区销售排行7、Echarts-主页项目地址如何将项目运行起来？前端项目展示主要有六个图表组成，通过使用Vue框架对前端进行合理封装，对页面进行组件化展示。1、Echarts-商家销售统计2、Echarts-商品销量趋势图3、Echarts-商家分布4、Echarts-饼图
2021-03-05 15:22:18
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原创 node.js安装教程
1、登录node.js官网下载点此进入官网下载点击下载安装包2、安装1、打开安装包，点击Next根据默认提示点击安装，注意可更改安装位置：安装完成后点击Finish；2、测试是否安装成功，通过Win+R，打开cmd控制命令行，输入node -v 和 npm -v 分别查看node和npm的版本号：3、更改npm在全局安装时的路径和缓存cache的路径在nodejs文件夹下创建node_global和node_cache两个空文件夹，然后再cmd控制命令行中输入以下两个命令：
2021-02-13 21:49:35
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原创 Vuejs组件化开发
组件化开发01-组件化开发01-组件化开发的基本使用02-全局组件和局部组件03-父组件和子组件04-组件的语法糖注册方式05-组件模块的分离写法06-组件中的数据存放问题07-组件通信-父组件向子组件传递参数08-组件通信-子组件向父组件传递事件01-组件化开发01-组件化开发的基本使用组件使用的三个步骤：创建组件构造器注册组件使用组件<div id="app"><!-- 3 使用组件--> <my-cpn></my-cpn>
2021-02-09 22:18:41
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原创 Vuejs基础语法
Vuejs学习方案Day0101-项目入门方案01-HelloVuejs02-Vue列表展示03-计数器02-插值操作1、Mustache语法2、v-once指令3、v-html指令4、v-text指令5、v-pre指令6、v-cloak指令Day0201-动态绑定属性01-v-bind的基本使用02-v-bind动态绑定class对象语法03-v-bind动态绑定class数组语法04、v-bind动态绑定style对象语法05 小作业 （v-for和v-bind的结合）02-计算属性01-计算属性的基本
2021-02-07 20:24:00
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原创 软考备战多媒体系统
多媒体系统简介一、多媒体基础知识1、媒体的分类2、声音一、多媒体基础知识1、媒体的分类（1）感觉媒体（Perception Medium）（2）表示媒体（Representation Medium）（3）表现媒体（RPresentation Medium）（4）交换媒体（Interchange Medium）：存储媒体和传输媒体多媒体技术是指利用计算机技术把文本、图像、图形、声音、动画和电视等多种媒体综合起来，使多种信息建立逻辑连接，并能对他们进行获取、压缩、加工处理、存储，集成为一个具有交互
2021-01-28 18:21:00
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原创 爬取后的数据可视化Flask框架、Echarts图表
数据可视化一、前言二、工程介绍1、工程创建2、网页修改3、数据可视化三、页面展示1、首页一、前言前一篇文章（文章链接）中已经将爬取到的数据导入到Sqlist数据库中，接下来是将数据库中的数据可视化，（用到html、css、Flask框架、Echarts图表）选择合适的网页模板进行修改，模板选择下载地址：模板链接二、工程介绍1、工程创建（1）将下载好的模板导入到包含数据库文件（.db文件）的目录下，或者是将数据库文件复制到该网页模板的文件夹中。（2）新建app.py工程，进行Flask框架的编
2021-01-24 22:19:04
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原创 爬取豆瓣读书Top250，导入sqlist数据库（或excel表格）中
爬取豆瓣读书Top250，导入sqlist数据库（或excel表格）中一、程序源代码import re #正则表达式from bs4 import BeautifulSoup #提取数据import urllib.request,urllib.error #申请访问网页，返回网页源代码import xlwt #保存数据到excel表格import sqlite3
2021-01-20 14:58:03
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原创 python爬虫爬取个人博客导入sqlite数据库
import refrom bs4 import BeautifulSoupimport urllib.request,urllib.errorimport sqlite3def main(): #声明要爬取的博客网址 baseurl = "https://blog.csdn.net/gets_s/article/list/" #获取数据 datalist = getData(baseurl) #保存数据 dbpath = "blogs.db"
2021-01-14 19:22:59
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原创 50行代码爬取Top500图书导入TXT文档
50行代码爬取Top500图书导入TXT文档import re #正则表达式，进行文字提取import requestsimport jsondef main(page): #声明爬取网址 baseurl = "http://bang.dangdang.com/books/fivestars/01.00.00.00.00.00-recent30-0-0-1-" + str(page) #爬取网页内容 datalist = getData(baseurl)
2021-01-14 17:32:11
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原创 java.io.IOException: 不能删除数据库文件
pycharm弹窗，提示java.io.IOException: 不能删除数据库文件（X:\XX\XX.db）启动任务管理器，结束pycharm进程下的插件
2021-01-04 14:38:31
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原创 python链接sqlite数据库的问题
一、创建数据库创建sqlite数据库的代码import sqlite3conn = sqlite3.connect("test.db")print("成功创建数据库")运行代码后左侧文件栏中会出现“test.db”文件，二、链接数据库视图->工具窗口->Database此时编辑器右侧出现Database，点击添加按钮点击路径选择按钮，找到创建好的“test.db”文件，选中注意：Download下载时，可能会提示下载失败，多试两次总会下载下来此时就将数据库链接好了
2021-01-04 12:14:23
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原创 Anaconda的下载与安装——Python环境搭建
Python环境搭建——Anaconda的下载与安装一、Anaconda下载下载Anaconda二、Anaconda安装三、Python环境变量配置一、Anaconda下载anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，主要是安装方便，而python是一个编译器，如果不使用anaconda，那么安装起来会比较痛苦，各个库之间的依赖性就很难连接的很好。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易。具体信息详见：Anaconda官方网站关于Anacon
2021-01-02 17:12:29
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原创 基于tensorflow的手写数字识别
import numpy as np#import tensorflow as tfimport tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior() #解决tf.placeholder报错问题import matplotlib.pyplot as pltimport input_data #使用的数据库是tensorflow内置数据库，可下载到本地mnist = input_data.read_data_sets('dat
2020-10-30 18:49:47
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原创 学生管理系统（c++）
#include "targetver.h"#include <stdio.h>#include <string.h>#include <Windows.h>#include <tchar.h>#include <math.h>#include <fstream>#include <stdlib.h>#include <iostream>using namespace std;/*-----
2020-10-03 21:25:01
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原创 计算机组成原理----概论
1、存储程序的概念（冯诺依曼计算机的特点）（1）计算机（指硬件）应由运算器、存储器、控制器、输入设备和输出设备五大基本部件组成；（2）计算机内部采用二进制来表示指令和数据；（3）将偏好的程序和原始数据事先存入存储器中，然后再启动计算机工作，这就是存储程序的基本含义；2、计算机硬件组成主机：中央处理器（CPU）+主存储器；CPU=运算器+控制器；计算机的主要部件1、输入设备...
2020-09-17 22:52:36
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原创 计算机二级考试备考
程序设计题【题一】#include<stdio.h>#define N 80void fun(int *w,int p,int n){ int x, j, ch; for (x = 0; x <= p; x++) { ch = w[0]; for (j = 1; j < n; j++) { w[j - 1] = w[j]; } w[n - 1] = ch; }}int main(){ int a[N] = { 1,2,3,4,5,
2020-09-04 23:06:45
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原创 Numpy之matplotlib
Matplotlib是Python的绘图库，它与Numpy一起使用【引例】画出y=2*x+5的函数图像import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt#设置横坐标取值、确定函数表达式x = np.arange(1, 11)y = 2 * x + 5#添加标题、横坐标、纵坐标标签plt.title("Matplotlib demo")plt.xlabel("x axis caption")plt.ylabel("y axis
2020-08-07 23:04:29
730
better-scroll中调用scrollTo方法出现以下报错，原因及解决方案
2021-03-02
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