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可以參考一下這個，問題和你的一樣最后解決了，里面有好幾種方法https://blog.csdn.net/qq_3841...

第一個問題: 如果不用多進程或多線程，你的問題在我知識范圍內(nèi)無解。計算機是從上到下順序執(zhí)行的。
第二個問題: 協(xié)程就是代碼層面的多進程，我是這么理解的。然后你看你的代碼，save_task相當于一次性執(zhí)行了20個相同的函數(shù)。所以數(shù)據(jù)庫中一定會有20個相同的數(shù)據(jù)

分代跟標記清除沒有關(guān)系。

標記清除，從GCROOT出發(fā)，標記所有的可達對象，不可達的就清除掉。
具體請搜索GCROOT。

分代的基本理論是大部分對象的生命很短，對年輕代和老年代使用不同的算法可以提高效率。

a = b'\xef\xbf\xbd' * 101
print(a.decode('gbk', 'ignore'))
print("=====")

b = b'\xcc' * 100
print(b.decode('gbk', 'ignore'))
print("=====")

c = b'\xcd' * 100
print(c.decode('gbk', 'ignore'))
print("=====")

while 的判斷條件是語句，你提供判斷條件的是字符串 "flag<10"，因為不是空字符串 "" ，所以條件的值一直是 True，進入死循環(huán)。
可修改邏輯如下：

choose = int(input("Type: "))
if choose == 1:
    flag = 1
else:
    flag = ((choose - 1) * 20 - 10) + 1

floor = flag - 1
limit = flag + 10 - 1

while flag > floor and flag < limit:
    print(flag)
    flag += 1

效果如下：

text()前面兩個斜杠，或者string(xpath)

用windows里的變量舉例，sys.path是python的package path，而os.environ['PATH']就是下面的系統(tǒng)變量

生成器的特點是并沒有立即執(zhí)行,而是記住'生產(chǎn)方式',等被調(diào)用時再執(zhí)行.
在您的這個例子中:
g=(i for i in range(4))#此時,如果被list調(diào)用,g為會是[0,1,2,3],但沒有被調(diào)用,只是生成器
以下循環(huán)中:
for i in [1,10]:

g=(i+j for j in g)

并不是說,第一次循環(huán)i為1時,g就應(yīng)該為[1,2,3,4],其實g并沒有被調(diào)用,所有并沒有執(zhí)行,只是記住生成器的值為i+j而已
第二循環(huán)時,i為10,同樣也沒有執(zhí)行,也僅僅是記住i+j而已
當被print(list(g))命令調(diào)用執(zhí)行時,循環(huán)中的變量i的值,已經(jīng)是10了.
所以最終的g中的每一值,是執(zhí)行連續(xù)執(zhí)行兩次i+j,既i+(i+j)
所以print(list(g))的輸出是[20, 21, 22, 23]

還有更神奇的,同樣是你的代碼:
g=(i for i in range(4))
for i in [1,10]:

g=(i+j for j in g)

for i in g:

print(i)#輸出會是20,41,84,171

輸出結(jié)果和list(g)又不一樣,是不是更奇怪?
但是如果改一下循環(huán)變量名稱:
for k in g:

print(k)#輸出20, 21, 22, 23

輸出結(jié)果就和list(g)一致了.為什么了?

還是因為生產(chǎn)器的'記住生產(chǎn)方式,而沒有被立即執(zhí)行'的原因.
在生成器g中,變量i是一直存在,并沒有被釋放和回收的,再使用變量i去循環(huán)g,i的值就產(chǎn)生混亂了,第一個循環(huán)時i還是10,所以第一個值是20,此時,i值已經(jīng)被賦成了20,所以第二次循環(huán)再執(zhí)行i+(i+j)時,就得到41,同理第三次循環(huán)執(zhí)行i+(i+j)時,i已經(jīng)是41了,第四次.......所以最終輸出20,41,84,171

將循環(huán)的變量i換為k后,變量名不再重復(fù),賦值也就不再混亂了,從而和list(g)的結(jié)果一致了

頁面應(yīng)該是有做過反爬蟲處理的，有關(guān)數(shù)據(jù)在html源碼中是被注釋掉的，可以先把注釋符號去掉再進行解析

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

r = requests.get('https://www.basketball-reference.com/teams/MIN/2018.html#all_per_game')
// 去掉html的注釋符號，并進行解析
soup = BeautifulSoup(r.text.replace('<!--','').replace('-->',''),'lxml')
trs = soup.select('#per_game > tbody > tr')
print(trs[0])

https://stackoverflow.com/que... Redirect stdout to a file in Python? - Stack Overflow

os.dup2標準輸出重定向吧, 調(diào)用func前（或者直接對func使用裝飾器）重定向了，完事兒后再修改回來。

Python寫Web服務(wù)無外乎flask或者Django了，數(shù)據(jù)挖掘的話可以考慮使用pandas,

一個有效的 lxml.py Python 文件，實際上是一個 lxml 模塊，在模塊內(nèi)有定義 etree 等子模塊。

1： 使用時，如果需要用到 lxml 模塊內(nèi)的所有子模塊使用，需要使用下面的語法：

import lxml

lxml.etree

2：如果僅僅需要使用 lxml etree 模塊，直接使用下面的導(dǎo)入模塊語法就行了:

from lxml import etree 

etree

圖中圈出來的位置是點擊上傳按鈕之后那個彈框的標題，也就是下圖圈出來的標題，因為兩個不一致匹配不到，所有就沒有上傳文件這個操作了

單獨安裝IDE可能對初學(xué)不是太友好，可以下載Anaconda作為使用，這個情況下，可以試兩個，第一是先測試下pip3，指的是直接在cmd內(nèi)鍵入pip或者pip3， 另外可以嘗試的去類似pypi或者pypa之類的網(wǎng)站下載相應(yīng)的安裝包，執(zhí)行相應(yīng)的setup.py。

+代碼增加代碼，-代表刪除，而+++-，個人理解就是說發(fā)生了多次改動，包含增加、刪除代碼，因為你說是git pull下來的，他可能就不是說僅代表此次對文件的修改，可能還包含前幾次你的提交里對該文件的修改，或者說，有分支，然后另一開發(fā)者也對該文件進行了修改，記錄的總數(shù)

當然有意義。
你覺得你用不到，很多時候是框架幫你做了這些事情。
我舉幾個例子

• 怎么判斷是 ajax 請求，是不是需要 http header 的信息
• 怎么判斷請求是 post、get、put ？
• 怎么設(shè)置 cookie

誠然，其實不用這些標準也能實現(xiàn)很多東西，但是我們?yōu)槭裁凑f面向接口編程，就是不需要知道實現(xiàn)細節(jié)，也能很好的使用。

把href="http://undefined"
改成

dns里面設(shè)置url轉(zhuǎn)發(fā)，或者做全站301都可以啊

第一種方法：僅使用顯示圖片的接口
把圖讀進來
把圖先顯示出去
在圖上畫畫
把畫完的圖再顯示出去

第二種方法：你使用matplotlib或opencv多好啊，推薦。

第三種方法：使用GUI編程那一套。

經(jīng)過一天多的仔細排查，以及Google了大量文章發(fā)現(xiàn)，這種情況有如下情況

未使用pip3安裝
未給予管理員權(quán)限安裝
已經(jīng)安裝的Tensorflow有問題

隨后我卸載了Tensorflow，并刪除了site-package下面的該文件夾后，使用管理員權(quán)限重新安裝；
這次報出了一些異常，但似乎并不礙事，再次在Pycharm中import Tensorflow，ok完美運行；
但是我發(fā)現(xiàn)自動補全似乎有點問題，我仔細檢查后，不知何時工程根目錄下面多了一個Tensorflow.py，刪除后遂解決，但是自動補齊的速度很慢，但我也不敢強求了，不出錯就是最好。