作者寄语 LPR数据对大家都有非常重大的影响，尤其是有房贷的各位小伙伴，特提供 LPR 数据接口，欢迎大家使用。 AkShare-更新记录 "macro_china_lpr" # LPR数据 AkShare 宏观数据 LPR品种数据 接口: macro_china_lpr 目标地址: http://data.eastmoney.com /cjsj/globalRateLPR.html 描述: 获取中国LPR品种数据, 数据区间从19910421-至今 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 无 无 无 无 输出参数 年以上(%) 接口示例 import akshare as ak macro_china_lpr_df = ak.macro_china_lpr() print(macro_china_lpr_df) 数据示例
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 论坛君 本文为光大证券首席经济学家，中国首席经济学家论坛徐高理事对中国宏观经济数据分析的深度报告。 宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要。 前言 数据是经济分析的基础。 特别对于转型时期的中国，宏观数据体系基本上依据市场经济需求建立，但尚未完全摆脱计划经济影响，理解中国经济数据更具复杂性。 由于宏观经济时间序列普遍存在季节性因素，所以在分析和使用宏观经济数据时，必须对时间序列中的季节性因素进行消除，才能得到呈现经济指标变化趋势的有效信息。 中国物流与采购联合会与统计局从2005年开始共同发布中国制造业PMI数据（中采PMI），每月1日公布上月数据。
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宏观数据可以作为指标参数，带入训练模型。从tushare获取数据，简单、稳定，值得拥有。 官网地址https://tushare.pro/register? 获取GDP数据 gdp_quarter = ts.get_gdp_quarter() gdp_quarter[:5] ?
一、requests模块从网站获取数据 想要爬取天气的第一步是使用python的requests模块获取网页数据。 utf-8' #防止中文乱码 code = req.status_code #返回状态，200代表ok #print(code) 中国天气网的数据比较简单 ，可以不用传header ；再简单一些，超时数据也不传，只传入一个url地址。 这时我们获得了想要的数据,可以用 print(req.text)查看获取的数据结果。 如果requests.get()得到的是一个json数据，也可以使用req.json来解析数据。 二、使用 bs4 的 BeautifulSoup 类解析数据 Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你习惯的转换器实现惯用的文档导航,查找,
一般的APP都是通过获取server端的数据来更新UI。从server获取到的数据能够是Json。它的数据量要比XML要小，这里解析中国天气网上获取的数据，尽管已经不再更新了。但用来学习还是能够的。 为了方便我直接到数据通过txt保存到本地，它的数据能够通过这个页面获取：http://m.weather.com.cn/data/101280601.html 文件夹结构 事实上解析也非常easy。 创建文件保存Json数据时不能有换行 下面是错误的。 ","index_ag":"极易发"}} Demo下载：http://download.csdn.net/detail/deng0zhaotai/7741419 add 2014.09.20 获取天气网数据信息 www.weather.com.cn/data/cityinfo/101280601.html http://www.weather.com.cn/data/zs/101280601.html 天气图标下载 中国天气网城市代码
3、PMI的可视化 PMI直觉上是一个环比指标，虽然统计局说他公布的是一个季调之后的数据，但是看起来季节性依然很强，所以比较前一个月之外，我们还会进行同比的比较。 我们先来看一下我们的原始数据： ?
中国知网爬虫 一、知网介绍 提起中国知网，如果你曾经写过论文，那么基本上都会与中国知网打交道，因为写一篇论文必然面临着各种查重，当然翟博士除外。 毫无疑问，对于数据非常金贵的中国知网来说，肯定使用了以上两种反爬方式，并且中国知网的js接口非常复杂，虽说复杂，但是只要你的内功要是足够强的话，还是能够分析得出来，但是对于不懂js以及web开发的朋友来说 另外，知网也不是仅仅只有这两层反爬虫机制，还有第三层，那就是iframe，由于很多朋友并没有做过网站开发，所以不太清楚了这是什么东西，导致即使发现自己的Xpath语法正确，也无法正确获取数据，从而怀疑人生 ，实际上，iframe比较常见的一种反爬虫机制，不过，如果你不知道这个东西，那么你就基本上无缘爬取中国知网了。 <html> <body> Python伊甸园 </body> </html> 3.看一下中国知网的源码，发现果然存在一个iframe,所以这个就是中国知网的第三种反爬虫机制。
Python伊甸园
识别中国军网、中国军视网Logo水印。 ? image ? Custom-Object-Detection/slim:/root/workspace/Custom-Object-Detection/object_detection:$PYTHONPATH Step 2 安装labelImg标注数据 #如果提示缺少组件，逐步安装 pip install labelImg # 启动 labelImg Step 3 标注数据 labelImg标注图片，生成xml文件。 /annotations/label_map.pbtxt，logo标识配置文件：设置军网logo为pic1，军视网logo为pic2。 image Step 11 问题 深度神经网络识别Logo水印，方法简单，构建较小数据集，而且训练时间也不是很长。
但御剑已经好多年不更新了，而且需要windows，有时候线程设置大了点，扫了半天中途还可能卡住不动了，也没有实时的数据保存，前功尽弃。总之各种不爽。
自问自答的问题，缘起是因为数据挖掘入行不久，一直上拉勾网看各种公司的招聘JD，人工看一方面是时间很消耗，更严重的是抓不住重点，最近刚好入手python爬虫，试图简化这部分工作。 blob/master/python34/spider 分词https://github.com/lichald/python/blob/master/python34/wordcut 样本规模,：拉勾网20151020 即使排除拉勾网base在北京中关村地利优势和3W咖啡的线下优势，北京的数值依然是遥遥领先。 2.公司如何定价员工的工作资历？ ? 数据服务是这行里面的默默无闻的耕耘者，有很多新兴企业，提供数据服务，也是通过高新来吸引人才。电商、O2O、文化（主要是视频）、广告、金融几个行业对数据挖掘人才需求的数量和质量相差无几。 可以理解企业在发展到150-500人之前，15K以下的数据挖掘即可满足需要，但在之后数据量的膨胀导致数据的价值陡增，对于21K以上的中高级人才产生巨大的渴求。
这个网，就是现在大名鼎鼎的中国第一骨干网——ChinaNet。 除了中国科技网（CSTNet）和中国公用计算机互联网（ChinaNet）之外，国内当时还同步建设了中国教育和科研计算机网（CERNET）和中国金桥信息网（CHINAGBN）： 中国教育和科研计算机网（CERNET 1994年8月，由国家计委投资，国家教委主持的中国教育和科研计算机网（CERNET）正式立项。 1995年12月，“中国教育和科研计算机网（CERNET）示范工程”建设完成。 中国金桥信息网宣布开始提供Internet服务，主要提供专线集团用户的接入和个人用户的单点上网服务。 最终，国内形成了四大骨干网的格局。正是这些网络，支撑起了中国互联网的起步。 ? 敬请期待：大话中国骨干网（下） 参考文献： 1、中国互联网发展史，B站 2、互联网的起源发展历史，百度 3、中国互联网二十年发展历程回顾，刘璐、潘玉 4、中国计算机发展历史，百度
缘起是因为数据挖掘入行不久，一直上拉勾网看各种公司的招聘JD，人工看一方面是时间很消耗，更严重的是抓不住重点，最近刚好入手python爬虫，试图简化这部分工作。 blob/master/python34/spider 分词：https：//github.com/lichald/python/blob/master/python34/wordcut 样本规模，：拉勾网20151020 即使排除拉勾网base在北京中关村地利优势和3W咖啡的线下优势，北京的数值依然是遥遥领先。 2.公司如何定价员工的工作资历？ ? 数据服务是这行里面的默默无闻的耕耘者，有很多新兴企业，提供数据服务，也是通过高新来吸引人才。电商、O2O、文化（主要是视频）、广告、金融几个行业对数据挖掘人才需求的数量和质量相差无几。 可以理解企业在发展到150-500人之前，15K以下的数据挖掘即可满足需要，但在之后数据量的膨胀导致数据的价值陡增，对于21K以上的中高级人才产生巨大的渴求。
根据美国司法部公布的数据，被取缔的全球交易规模最大的暗网市场AlphaBay拥有4万名卖家与20万名用户，网站上毒品和有毒化学品销售列表超过25万条，偷窃或欺诈性身份文件、假冒品等的销售列表超过10万条 近两年，公安部门的确破获了一些境外暗网，规模都不大。笔者以极其有限的技术知识，妄自揣测：中国人并不需要这样的暗网存在，大量的“恶”可以明目张胆地在明网上实现。 容我举个例子。 故事还没说完，但有一点已经很清楚了：这哥们没上过什么暗网，也没必要上，所有的事儿，表层网络应有尽有。 知乎还有个高票答案，在中国想了解暗网只需要去公共厕所蹲个大号就可以了。 暗网上涉及的数据贩卖也许只是被你我一笑置之（无可奈何）的小把戏。 中文世界还看不起暗网的时候，匿名世界就要在中国消失了。但没关系，现实生活的魔幻现实主义，远比暗网精彩。
前言 之前看见有文章在稳健性检验部分，用企业景气指数和企业家信心指数代替 GDP 增长率作为宏观经济层面投资机会的替代变量（李凤羽和杨墨竹，2015）。 所以想收集来看看，在网上找到中国经济网行情数据中心[1]有这个数据，所以用 Stata 爬了下，好久没有用 Stata 干这种活儿，也当是练练手。 ：工业") /// subtitle("（时间：1999年第1季度-2019年第4季度）") /// ytitle("总体指数") /// note("数据来源：中国经济网（http: 小结 中国经济网行情数据中心还有一些其他股票、基金、宏观经济和金融等数据，数据源质量还比较好。 ? 有兴趣的朋友可以尝试一下，我在上面这里也爬过房价指数和其他的数据，数据页面的网页结构是差不多的，实现起来应该还好。 参考资料 [1] 中国经济网行情数据中心: http://data.ce.cn/
本文内容 最近想写一个爬取中国天气网的爬虫。所以打算写一个关于爬虫的系列教程，本文介绍爬虫的基础知识和简单使用。 实现一个爬虫，大致需要三步 根据url获取HTML数据 解析获取到的HTML数据，获取信息 存储数据 1.1 获取HTML文件 HTML是创建网页的标记语言，其中嵌入了文本、图像等数据，然后被浏览器读取并渲染成我们看到的网页的样子 1.1.2 实现方法 这里以中国天气网为例，使用python内置库urllib中的urlopen函数获取该网站的HTML文件。 1.2.3 获取网页标题 还是以刚才的中国天气网为例，现在我们来爬取它的标题。 www.weather.com.cn/") obj = bf(html.read(),'html.parser') title = obj.head.title print(title) 爬取到的信息如下 <title>首页-中国天气网
本文内容 中国天气网上有非常多的天气信息，但是页面上的广告实在是有点多，所以我就简单写了个爬虫爬取中国天气网上的信息练手了。 本文介绍了爬取中国天气网中的每日最高气温排名、昼夜温差排名和降水量排名的方法，并且在最后使用prettytable库将他们以表格的形式输出。 效果一览 ? #城市信息 obj.select('ul li .prov') #城市所属省份 obj.select('ul li .wd') #温度 obj.select('ul li .ord') #排名 数据存储
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