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开发微信小程序之前，请先登录微信公众平https://mp.weixin.qq.com，注册开通微信小程序与微信支付商户，并记下小程序相关账号。这些账号注册开通完成之后， 一般这些平台在制作小程序的时候不需要用到代码什么的，直接就可以套用模板，通过自由拖拽组件的方式快速搭建自己的店铺，操作起来非常的方便快捷，在里面，我用的是木鱼小铺平台的工具，里面有各行各业的模板，大家可以根据自己的实际情况选择合适的模板。 步骤一：选用合适模板 在各式各样的模板中，选择适合自己行业的模板 步骤二：利用组件，快速搭建个性化店铺 在后台利用基础组件和营销插件快速搭建店铺，将组件直接做拖拽到手机端里，上传图片和链接，点击提交即可。 步骤三：一键发布 组件设置完成之后，点击保存并发布，发布完成之后，再立即授权给 木鱼小铺 （ https://www.muyu007.cn/） 木鱼小铺同意之后，再点击一键发布，输入您的微信支付等信息，点击提交，给微信官方审核，审核通过之后，就可以在微信上搜索您的小程序了。 以上就是微信小程序怎么做的流程，大家可以参考以上的步骤，自己尝试搭建一个小程序。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4473643/blog/4267483

一、请知晓 　 本文是基于： 　　 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步 　　 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第二步 　需要读者先阅读前两篇文章解析 二、用户社交关系信息处理 　 这一步需要 user_friends.csv.gz 文件，我们先来看看文件内容： import pandas as pd df_user_friends = pd.read_csv('user_friends.csv.gz', compression='gzip') df_user_friends.head() 　 代码示例结果（发现该记录了用户的所有朋友信息）： 　 1）变量解释 　　 nusers：train.csv 和 test.csv 文件涉及的所有用户数目，3391 　　 self.numFriends： 一维向量，每个元素记录了（3391个）每个用户的朋友数目，然后除以总的朋友数（ sumNumFriends ），得到每个用户的朋友占比 import scipy.io as sio import pandas as pd numFriends = sio.mmread('UF_numFriends') pd.DataFrame(numFriends) 　　 代码示例结果： 　　 self

一、请知晓 　 本文是基于： 　　 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步 　　 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第二步 　　 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第三步 　 需要读者先阅读前三篇文章解析 二、构建event和event相似度数据 　 我们先看看 events.csv.gz： import pandas as pd df_events_csv = pd.read_csv('events.csv.gz', compression='gzip') df_events_csv.head() 　 代码实例结果： 　　 文件记录了用户对某 event 的信息（c_100后面还有一列：c_101）： 　 我们来看看如何对上面表中的列信息进行数值转换 　 1）start_time：参考 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第二步 4） 中的 joinedAt列处理 　2）city，3）state，4）zip，5）country列处理都利用了hashlib包：注意这里处理event信息的时候，只有那些出现在train.csv和test.csv中的event才会进入数值转换程序 import

一、请知晓 　 本文是基于： 　　 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步 　　 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第二步 　　 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第三步 　　 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第四步 　 需要读者先阅读前四篇文章解析 二、活跃度/event热度数据 　 由于用到 event_attendees.csv.gz 文件，我们先看看该文件 import pandas as pd df_events_attendees = pd.read_csv('event_attendees.csv.gz', compression='gzip') df_events_attendees.head() 　代码示例结果（该文件保存了某event出席情况信息）： 　 1）变量解释 　　 nevents：train.csv 和 test.csv 中总共的 events 数目，这里值为13418 　　 self.eventPopularity： 稀疏矩阵，shape为（nevents，1），保存的值是某个event在上图中yes数目-no数目，即一行行处理上述文件

一、请知晓 　 本文是基于 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步 ，需要读者先阅读上篇文章解析 二、用户相似度计算 　 第二步：计算用户相似度信息 　　 由于用到： users.csv ，我们先看看其内容（看前10行） import pandas as pd df_users = pd.read_csv('users.csv') df_users.head(10) 　　 结果如下，有国家，有地区： 　　 　　 我们使用 locale 和 pycountry 模块来将字符串转换成数值： 　　 locale.locale_alias 字典 import locale locale.locale_alias 　　 　　 　　 下面我们来看看如何对 users.csv 的信息列进行处理，转换成数值型 　　 1） locale列处理 import locale from collections import defaultdict localeIdMap = defaultdict(int) for i, l in enumerate(locale.locale_alias.keys()): localeIdMap[l] = i + 1 for each in localeIdMap: print(each, '\t',

①Strip()方法用于删除开始或结尾的字符。lstrip()|rstirp()分别从左右执行删除操作。默认情况下会删除空白或者换行符，也可以指定其他字符。 ②如果想处理中间的空格，需要求助其他技术 ，比如replace(),或者正则表达式 ③strip()和其他迭代结合，从文件中读取多行数据，使用生成器表达式 ④更高阶的strip 可能需要使用translate()方法 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4398995/blog/4011429

[toc] 原数据 import pandas as pd a = pd.Series(['aSd', 'asd', 'dfd fsAsf sfs']) b = pd.Series([None, 'asd', 'fgh']) index a b 0 aSd None 1 asd asd 2 dfd fsAsf sfs fgh 字符大小写转换 a.str.lower() a.str.upper() a.str.title() a.str.capitalize() a.str.swapcase()   lower upper title capitalize swapcase 0 asd ASD Asd Asd AsD 1 asd ASD Asd Asd ASD 2 dfd fsasf sfs DFD FSASF SFS Dfd Fsasf Sfs Dfd fsasf sfs DFD FSaSF SFS 字符串拼接 自身拼接 a.str.cat(sep=',') aSd,asd,dfd fsAsf sfs 与其它series拼接 a.str.cat(a) a.str.cat(['aSd', 'asd', 'dfd fsAsf sfs']) a + a index value 0 aSdaSd 1 asdasd 2 dfd fsAsf sfsdfd fsAsf sfs a.str.cat

接收前端传来的参数 利用HTTP协议向服务器传参的几种途径： 查询字符串（query string)，形如key1=value1&key2=value2； 请求体（body）中发送的数据，比如表单数据、json、xml； 提取uri的特定部分，如/blogs/2016/09/0001，可以在服务器端的路由中用正则表达式截取； 在http报文的头（header）中增加自定义字段。 1. 获取查询字符串参数 get_query_argument(name, default=_ARG_DEFAULT, strip=True) 从请求的查询字符串中返回指定参数name的值，如果出现多个同名参数，则返回最后一个的值。 default为设值未传name参数时返回的默认值，如若default也未设置，则会抛出tornado.web.MissingArgumentError异常。 strip表示是否过滤掉左右两边的空白字符，默认为过滤。（当传送密码时可以将strip设置为False） get_query_arguments(name, strip=True) 从请求的查询字符串中返回指定参数name的值，注意返回的是list列表（即使对应name参数只有一个值）。若未找到name参数，则返回空列表[]。 strip同前，不再赘述。 2. 获取请求体参数 get_body_argument(name

Python基础教程 在SublimeEditor中配置Python环境 Python代码中添加注释 Python中的变量的使用 Python中的数据类型 Python中的关键字 Python字符串操作 Python中的list操作 Python中的Tuple操作 Pythonmax（）和min（）–在列表或数组中查找最大值和最小值 Python找到最大的N个（前N个）或最小的N个项目 Python读写CSV文件 Python中使用httplib2–HTTPGET和POST示例 Python将tuple开箱为变量或参数 Python开箱Tuple–太多值无法解压 Pythonmultidict示例–将单个键映射到字典中的多个值 PythonOrderedDict–有序字典 Python字典交集–比较两个字典 Python优先级队列示例 在 Python中 ，string文字是： 代表Unicode字符的字节数组 用单引号或双引号引起来 无限长度 字符串文字 str = 'hello world' str = "hello world" 一个 多行字符串 使用三个单引号或三个双引号创建的。 多行字符串文字 str = '''Say hello to python programming''' str = """Say hello to python programming"""

题目：写一个函数，它接受一个字符串，做的事情和 strip()字符串方法一样。如果只 传入了要去除的字符串，没有其他参数，那么就从该字符串首尾去除空白字符。 否则，函数第二个参数指定的字符将从该字符串中去除。 答案： import re str1 = input( ' 请输入字符串: ' ) str2 = input( ' 请输入要删除的字符,若无请按回车： ' ) def func(str1,str2): mo1 = re.compile(r ' ^\s* ' ) mo2 = re.compile(r ' \s*$ ' ) mo3 = re.compile(str2) re1 = mo1.sub( '' ,str1) re2 = mo2.sub( '' ,re1) re3 = mo3.sub( '' ,re2) print (re3) func(str1,str2) 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4330404/blog/4264557