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'59,508.35' 把逗號去掉
先確定好int(x)中x是什么再說

grant 授權(quán)一下

You can match other attributes like id or class, src.

假設(shè)你的這段html代碼命名為s

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(s, "lxml")  
table = soup.find("table", {"class", "mod_table"})  # 獲得table，用class來限制唯一性
trs = table.find_all("tr")[1:-1]  # 獲得table內(nèi)的各行，去除表頭（第一行）和頁碼（最后一行）
result = [tr.find_all("td")[4] for tr in trs]  # 獲得每個tr里的所有td中的第5個（目標(biāo)）

獲取html上的元素一般都可以用這種方法。

為提升性能，應(yīng)減少 pandas.DataFrame.apply() 的逐行操作，在本例中可改用 numpy.where() 二元操作符，如下

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np

In [3]: df1 = pd.DataFrame({'t': [1,2,3], 'user_id': [10,20,30], 'v': [1.1,2.2,3.3]})

In [4]: df1
Out[4]: 
   t  user_id    v
0  1       10  1.1
1  2       20  2.2
2  3       30  3.3

In [5]: df2 = pd.DataFrame({'t': [4,1,2], 'user_id': [40,10,20], 'v': [400,100,200]})

In [6]: df2
Out[6]: 
   t  user_id    v
0  4       40  400
1  1       10  100
2  2       20  200

In [7]: df3 = pd.merge(df1, df2, how='right', on=['t', 'user_id'])

In [8]: df3
Out[8]: 
   t  user_id  v_x  v_y
0  1       10  1.1  100
1  2       20  2.2  200
2  4       40  NaN  400

In [9]: df3['v'] = np.where(np.isnan(df3.v_x), df3.v_y, df3.v_x)

In [10]: df3
Out[10]: 
   t  user_id  v_x  v_y      v
0  1       10  1.1  100    1.1
1  2       20  2.2  200    2.2
2  4       40  NaN  400  400.0

In [11]: del df3['v_x']

In [12]: del df3['v_y']

In [13]: df3
Out[13]: 
   t  user_id      v
0  1       10    1.1
1  2       20    2.2
2  4       40  400.0

pd.concat(frames, axis=1, join_axes=[A.index])

而不是 'A'.index, 加單引號表示其為字符串了。

好吧，問題還是要自己先研究一下
第一步，用anaconda prompt在anaconda\envs目錄下創(chuàng)建python35，再在里面安裝tensorflow和keras

第二步，還是anaconda prompt里面activate python35,python -m ipykernel install --user，就是在anaconda2環(huán)境下的jupyter里面創(chuàng)建python3的核

我之前有安裝好，在spyder上導(dǎo)入keras提示我CPU運(yùn)算量不足的，不過現(xiàn)在在jupyter里面沒有再提醒了

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

文件頭部追加以下代碼試試，指定文件編碼方式：

# -*- coding: UTF-8 -*-

讀取excel時候,增加encoding屬性，改改看，

dataframe = pd.read_excel(file_url, header=1,skiprows=1,encoding='utf-8')
或者
dataframe = pd.read_excel(file_url, header=1,skiprows=1,encoding='iso-8859-1')

flower 中有 http://flower.readthedocs.io/... ，具體沒有仔細(xì)看源碼，有興趣可以研究一下

你這句SQL等價于:
select a,b from atable join btable on atable.id=btable.id

def func_name(list_name):
    print "this is a list", list_name

a=[1,2,3]
func_name(a)

msg是一個類字典對象或者更確切的說是一種映射mapping，所以可以用key索引

可能是抓錯了？微博抓包的話建議用瀏覽器打開移動端的鏈接，直接用m.weibo.com登錄就行了，那個接口很好用。

基本思路：
假設(shè)你已經(jīng)有了一個成語詞典。
對于24個漢字，從第一個開始
{
找出該漢字開頭的所有成語，對符合條件的所有成語，
判斷第二個漢字是否包含在24個漢字中，對符合條件的依次判斷第三個第四個，
找到則跳出循環(huán)。
}
這個最壞需要遍歷24遍詞典。
優(yōu)化：
對于成語詞典，假設(shè)是按拼音順序排列的。
首先對于你的24個漢字，按拼音順序排列一遍
從第一個開始，查找該漢字開頭對應(yīng)的成語，依次判斷成語的第二三四個漢字。
如果找到則跳出，否則到下一個漢字，繼續(xù)向下查找詞典。
這個最壞只需要1遍。
其中有個問題，假如有一個漢字沒有對應(yīng)的成語怎么辦，所以詞典可能也要包含該漢字來做標(biāo)記（低效率），或者對拼音比大小來判斷該漢字是否已經(jīng)掠過了。

徹底卸載（若你是Windows, 刪除C:\Users\當(dāng)前用戶\.vscode文件夾)，然后重新安裝。

如果你獲得的文本這么有規(guī)律的話，那就十分簡單了，正則都不需要，去掉第一行，去掉最后一行。然后 data = json.loads(content) ,在通過 data['uiConfig']['items'][0]['items'][0]['data'] 就能拿到了。

基本的思路是，用『后臺處理隊(duì)列』來處理，python當(dāng)中可以用huey，當(dāng)請求以來，就把任務(wù)放在隊(duì)列當(dāng)中排隊(duì)執(zhí)行，然后直接返回『處理中』這樣的消息給用戶即可，這樣就不會timeout了，huey會用到redis，不過不需要你操作原生redis。

希望能幫助到你。

就這么跟你講吧，最近一個月以來，所有題目中使用jQ綁定事件又碰到重復(fù)觸發(fā)執(zhí)行這種bug的，100%是由于：

1. 使用了jQ的事件快捷寫法；
2. 在綁定的事件回調(diào)中寫了另一個事件綁定。

當(dāng)然，一個月是預(yù)估，一年以來都不是沒有可能。

對于 Selenium 本身不是很熟，但或許以下兩個來自 StackOverFlow 的回答可以幫到你：

1、截取整個頁面，核心思路是添加 Chrome WebDriver 參數(shù)。
https://stackoverflow.com/que...

2、獲取指定元素的截圖，這個相對復(fù)雜一點(diǎn)，核心思路就是截完整圖之后，用圖片處理類根據(jù)需要獲取的元素位置再進(jìn)行圖片處理。
https://stackoverflow.com/que...

如果以上兩個回答解決了你的問題，記得給 StackOverFlow 原作者一個 upvote。:)

Update on 2018-03-12: 根據(jù)題主的測試反饋，第一個答案提供了 full screen (全屏)的截圖方案，并不是 full web page。