selenium.common.exceptions.NoSuchElementException: Message: An element could not be located on the page using the given search parameters.错误原因是：1、不能被加载，需要等待的时间 2、我们的xpath写错了

一、使用python来实现，使用解析解求解多元线性回归"""创建 100行1列的 x,y数据"""# 解析解求解模型的方法# numpy是做数值计算的import numpy as np# matplotlib 是关于绘图的import matplotlib.pyplot as plt#回归，有监督的机器学习X,yX= np.random.rand(100,1)# 这里要模拟出来的数据y是代表真实

一、爬虫分布式原理：scrapy-redis实现分布式，其实从原理上来说很简单，这里为描述方便，我们把自己的核心服务器称为master，而把用于跑爬虫程序的机器称为slave我们知道，采用scrapy框架抓取网页，我们需要首先给定它一些start_urls，爬虫首先访问start_urls里面的url，再根据我们的具体逻辑，对里面的元素、或者是其他的二级、三级页面进行抓取。而要实现分布式，我们只需

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js = """function add(num1,num2){return num1+num2}"""def func1():import execjs# pip install PyExecjs# 编译加载js代码ctx指的是js上下文环境ctx = execjs.compile(js)#执行jsrs = ctx.call('add',1,1)print(rs)def func2():.

md5的生成可以用hashlib来生成，需要秘钥的 可以用hmac和hashlib 来一块生成md5秘钥import hashliba='md5'str = '123213423'def test1():# 创建md5对象if a == 'md5':h1=hashlib.md5()# 在h1 上面更新所需要加密的字符串h1.update(str.encode(encoding='utf-8'))#

一、拉格朗日函数作用拉格朗日函数主要处理有约束条件的函数二、拉格朗日函数表达式定义某原始最优化问题的拉格朗日函数为：其中 ci 是第 i 个不等式约束函数，bj 是第 j 个等式约束函数αi 和βi 是拉格朗日乘子三、拉格朗日函数特性令若 x 不满足之前的约束条件：若 x 满足约束条件：拉格朗日函数如果对于进行极小化，就相当于对原始最优化问题进行极小化，它们拥有相同的解对偶问题定义此时极大化称为拉

【代码】NLP之NLTK的使用。

一、