问题背景在某些情况下，我们可能需要从深度嵌套的JSON结构中提取值。...foo_rbody.query.info.acme_nofoo_rbody.query.info.road_runnerxyzzy_rbody.api.items[0].params.bicycle解决方案有多种方法可以从深度嵌套的...JSON结构中提取值。...以下是一些最常用的方法：使用get_path()函数import redef get_path(dct, path): for i, p in re.findall(r'(\d+)|(\w+)',
1.从 HTML 中提取出纯文本（去掉标签） import org.htmlparser.NodeFilter; import org.htmlparser.Parser; import org.htmlparser.beans.StringBean...); bean.setReplaceNonBreakingSpaces(true); bean.setCollapse(true); // 返回解析后的网页纯文本信息...reg = "[^\u4e00-\u9fa5]"; text = text.replaceAll(reg, " "); return text; } } 2.从纯文本中提取出中文关键字...CoreStopWordDictionary.shouldInclude(term); } } 完整工程源代码： https://github.com/KotlinSpringBoot/saber 附： 完整爬取各大著名技术站点的博客文章的源代码
SlackPirate SlackPirate是一款Slack信息枚举和提取工具，可以帮助广大研究人员从Slack工作区中提取敏感信息。...该工具基于Python开发，并使用了原生Slack API来从给定访问令牌的Slack工作区中提取“有意思”的信息。 截止至2018年5月，Slack拥有超过800万的客户，而且这个数字还在迅速上升。...在不同的工作场景下，Slack等工具会在不同的信息安全治理/政策雷达下运行，这最终会导致不稳定的情况，即敏感和机密信息最终会出现在不该出现的地方。...工具用途 此工具有两个用途： 红队研究人员可以利用低权限Slack账号从组织的工作区中提取和提取敏感信息，文件，凭证等。...这个cookie对于目标用户可以访问的所有工作区来说都是相同的，这也就意味着，盗取d cookie之后，将允许攻击者访问目标用户登录的所有工作区。
本文就如果获取数据展开讨论，看看在浏览器中提取数据有哪些方法。 加载图像数据 图像分类、对象目标检测等是机器学习方面的重要应用，这离不开图像数据。...从图像中提取像素值 熟悉HTML的朋友肯定知道，要在浏览器中显示一幅图像，通常通过HTML img标签： 现在我们可以使用全局...为了从Canvas元素中提取数据，我们首先需要创建画布上下文，在此上下文中，我们可以将图像内容绘制到画布上，然后访问并返回画布像素数据。...中提取数据，需要将流附加到HTML video元素。...元素中提取内容，将图像渲染到画布，然后提取画布中的像素。
本文给出了一种从可能包含若干个不同长度的数字的字符串中提取指定长度的数字的解决方案。在实际的工作表中，存在着许多此类需求，例如从字符串中获取6位数字账号。...20/04/15 - VAT Reg: 1234567: Please send123456 against Order #98765, Customer Code A123XY, £125.00 从该字符串中提取出现的一个...在字符串中正确定位一个6位数字，需要考虑在与任意6个连续数字的字符串相邻的之前和之后的字符，并验证这两个字符都不是数字。...由于解决方案的关键之处在于有效地测试所有长度为8个字符的子字符串，并验证其中的子字符串依次由1个非数字、6个数字和1个非数字组成。对于6个数字处于字符串的开头或结尾的情况，进行适当调整。...可以使用例如 ISNUMBER达到这个目的，这里选择的ISERR同样出色，因为当尝试强制转换为数字时（例如这里使用+0），唯一不会导致错误的单字符字符串就是从0到9的数字。
现在，想从该区域中提取单词并创建唯一值列表，如列B中的数据所示。 ? 图1 可以在单元格B1中编写一个公式，向下拖拉以创建该唯一值列表。如何编写这个公式呢？ 先不看答案，自已动手试一试。...这里取MID函数的第三个参数为99，以保证能够将单词包含到我们获取到子字符串中。...（2）下面，要考虑从数组中创建唯一值列表。我们有一些从列表中创建唯一值的标准公式，例如下图3所示。 ?...表明数据区域A1:A10中有10个唯一值。 小结 解决本案例的过程是，首先从原来的以空格分隔的字符串中生成子字符串数组，重新构建该数组，以便能够对其进行处理。我们从本案例中至少可以学到： 1....使用大量的空格替换来拆分由分隔符分隔的字符串。 2. 从列表中获取唯一值的标准公式。 3. 将二维数组转换成一维数组的方法。 注：原文中讲解了更多公式运行原理，有兴趣的朋友可查阅原文仔细研究。
接下来就是我在评估早期数据商业时寻找到的显著的特征。我将略过使商业变得有吸引力的常用的项目，将专注于数据商业的特殊特性。 1、摒弃可有可无 有一些可有可无数据，之后有一些必有数据。...我们寻找的企业需要有必有数据，这是使数据有商业价值的最基本的特征。 2、专有数据 一个高质量的信息业务一般是建立在专有数据之上。 对于企业来讲，它的问题是基础数据的汇总是从其他渠道购买获得。...CME 和 ICE 等金融交流中心，从他们的用户活动中收集有价值的废弃数据。...使用这个策略可以更好地了解是什么原因促使你的用户访问你的数据，以及这样的行为会产什么什么样的后果，会让你的数据变得更有价值。 5、有价值的分析图层 今天，没有存数据的工具，最大数据公司是软件公司。...· 数据即是产品。产品收入的主要来源是数据而不再是广告的订阅或是交易的收入。 · 便宜并不总是赢。 9、卖给大客户 我们一般喜欢的数据业务是可以卖给大客户的数据。
新零售、精准营销……线下大数据在未来还将开拓出更多的应用方向。 从字面上来看，线上大数据就是线上产生的数据，反之，线下大数据就是线下产生的数据。...线下数据资产化助推商业智能变革 以往，通过线上大数据，我们已经对一些产业进行了升级改造，譬如医疗行业，对线上的大量数据进行分析，可以做出医疗建议，或者是能源行业，通过电网获取数据以预测人们的用电习惯等，...离开后如何再次联系客户……在运营过程中，每个企业每天都有大量的用户数据在实时产生，对企业来说，关键是要树立“大数据思维”，要持续不断的对数据进行搜集、梳理、转换、存储、分析、运用大数据。...与线上大数据类似，从数据资源的持续积累，到与消费者实时连接互动、数据的智能应用及持续的自我优化，直至达成价值变现，线下大数据也形成了一个可循环、可复用的“活”的数据闭环，这是线下数据资产化的过程。...线下数据资产化的本质就是要从企业的消费者数据“矿藏”中提炼出“黄金”并有效应用，它解决的是新零售发展的核心问题—用线下数据也就是活数据，全方位连接企业和消费者。
图片导语网页数据抓取是一种从网页中提取有用信息的技术，它可以用于各种目的，如数据分析、竞争情报、内容聚合等。...Cheerio是一个基于jQuery的HTML解析库，它可以方便地从HTML文档中提取数据，如选择器、属性、文本等。...我们将结合这两个工具，展示如何从网页中提取结构化数据，并给出一些高级技巧，如使用代理IP、处理动态内容、优化性能等。...这样，我们就可以从豆瓣电影网站中提取最新上映的电影的数据，并保存到一个CSV文件中了。...我们还以一个具体的案例来进行演示，从豆瓣电影网站中提取最新上映的电影的数据，并保存到一个CSV文件中。
在上一篇文章中，小花讲解了通过观察混合文本特征，设置特定公式，完成数据提取的三种情景。...于是，MIDB函数的功能就是从③确定的起始位置开始，分别从A2单元格文本中截取长度为1-100个字节的100个不等长字符串E{"-","-2","-29","-299",…"-299.19"}。...而-MIDB则是将不等长字符串执行减法运算，使得非数值数据因无法运算而报错为#VALUE!，进而将不等长字符串E转化为纯数字和错误值#VALUE!组成的新常量数组F{#VALUE!...这里的重点是将所有的0值置后，同时将所有数字位置值倒排。 ③ MID(0&A2,②+1,1) MID根据②的位置值+1从0&A2中逐一取数。...由于非数字的位置值为0，所有非数字返回值均取首位0，其余数字不受影响。由于②的数字位置值是颠倒的，所以，此时提取出的数字前后也是颠倒的。
需求： 从数据库中取出一批数据，比如数据上限是20万，现在要对其进行处理，用多线程分批处理。...（数据所在表的主键id是递增的【分片数据库自定义的主键自增函数】） 难点：如何从数据库中分批读取数据，每批之间又无重复数据 思路1： 用分页查询的方式取 先查询出要处理的总数据量 count，然后假设每批要处理...} 【好处是：每一批数据基本都是数量相同的（除了最后一批）。...缺点是： 需要计算分页，查询时还要排序，同时在整个取数据的过程中： 1、不能对每批获取数据时的条件字段进行更新操作 2、不能对数据记录进行删除、增加操作】 思路2： 用取模的方式取数据 int size...： 查询时无需分页、排序所以速度快， 在整个取数据过程中， 1、在一定程度上可以对每批查询条件字段进行更新； 2、可以对数据记录进行删除操作 缺点是：主键必须相对连续、每批数据数量可能有很大误差（如果主键不完全连续
在使用Elasticsearch时，如果要返回少量的数据，我们可以在DSL语句中指定size这个参数来设定返回多少条数据： { ...其他查询条件......"size": 1000 } 然而，如果你要查询极其大量的数据，例如10亿条，那么这种方式就不实用了。...所以在查询极大量数据时，需要使用 scroll关键字来实现。...]) sid = data['_scroll_id'] scroll_size = len(data['hits']['hits']) 其中， process_hit用于处理当前这一批的数据...后一次读的时候，从前一次返回的 _scroll_id对应的id开始读。这样每一次读取的结果就可以接在一起了。当某一次读取的结果为空时，说明已经把所有数据全部读完了，就可以停止了。
分批数据加载，也称为分页加载或按需加载，是一种在前端开发中常用的技术，用于优化大量数据的处理和展示。...应尽量避免不必要的层级嵌套，例如，可以用较少的包装元素实现相同的布局和样式。...大数据计算：在需要处理大量数据的应用中，例如分析或计算密集型任务，Web Workers 可以在后台进行，不影响前端的响应。...活学活用，大量数据的diff对比可以配合上方的Web Workers来进一步优化哦！ 特性 数据比较：当数据更新时，系统会比较新旧数据，识别出具体哪些数据发生了变化。...计算密集型应用：任何需要大量计算的应用，如数据分析或物理模拟，都可以从WebAssembly的使用中获益。
前两篇文章分别讲解了提取位于字符串开头和末尾的数字的公式技术，本文研究从字符串中提取所有数字的技术： 1. 字符串由数字、字母和特殊字符组成 2. 数字在字符串的任意地方 3....因为希望从字符串里考虑成对的字符，所以需要将字符串里位置1中的字符和位置2中的字符比较、位置2中的字符和位置3中的字符比较，依此类推。...因此，Arry2后生成的数组让我们可以知道字符串中的字符从数字变为非数字或者从非数字变为数字的位置。 3....FALSE;FALSE;14;15;FALSE;17;18;FALSE;20;FALSE;FALSE;FALSE;FALSE},2*COLUMNS($A:A)+{-1,0})*{-1,1}) 上面生成的数组中的数值代表着字符串中从非数字到数字或者从数字到非数字的位置...虽然平时从字符串中提取多个连续的数字的需求并不常见，但该技术仍然值得细细研究。 妙哉，真巧夺天工也！ 注：本技巧整理自excelxor.com，有兴趣的朋友可以研阅原文，特别是原文后面的评论。
最近维护历史代码，使用的是phalapi 最初版本开发，数据库操作使用的是notorm。...notorm本身不支持事务嵌套，但是在开发过程中，多个操作进行拆分，根据不同业务不同进行调用，必然会设计到多个事务嵌套在一起的问题。...嵌套事务的核心思想就是添加一个计数器，第一次开启事务，最后一次提交或回滚执行数据库操作，其他情况只是更新计数器数值。...分别看一看几个现有框架如何设计数据库事务嵌套操作: 1) Laravel Laravel与事务相关操作封装在 Illuminate\Database\Concerns\ManagesTransactions...三个框架都是通过计数器以及数据库本身的"部分事务"支持嵌套事务的操作。MYSQL 中通过 savepoint 的方式来实现只提交事务的一部分。
强大的中间件系统：可以轻松添加自定义行为。 社区支持：拥有活跃的开发者社区，不断更新和维护。 爬取Amazon音频数据 爬取前的准备 在开始爬取之前，需要对目标网站进行分析，了解其结构和反爬虫机制。...分析页面结构：确定音频数据在页面中的位置，以及如何通过URL或其他方式访问这些数据。 遵守法律法规：确保爬取行为符合Amazon的使用条款和相关法律法规。...).astype(float) # 清洗价格列 数据分析 数据分析是数据爬取的最终目的。...对于Amazon音频数据，可以从以下几个方面进行分析： 市场趋势分析：分析音频产品的销售趋势，了解哪些类型的音频产品更受欢迎。...这不仅展示了Faraday在数据爬取方面的强大能力，也体现了数据分析在商业决策中的重要性。随着技术的不断发展，数据驱动的决策将变得越来越普遍。
强大的中间件系统：可以轻松添加自定义行为。社区支持：拥有活跃的开发者社区，不断更新和维护。爬取Amazon音频数据爬取前的准备在开始爬取之前，需要对目标网站进行分析，了解其结构和反爬虫机制。...因此，在使用Faraday爬取Amazon音频数据之前，需要做好以下准备：了解Amazon的robots.txt文件：这是网站所有者用来告诉爬虫哪些页面可以爬取，哪些不可以。...分析页面结构：确定音频数据在页面中的位置，以及如何通过URL或其他方式访问这些数据。遵守法律法规：确保爬取行为符合Amazon的使用条款和相关法律法规。...对于Amazon音频数据，可以从以下几个方面进行分析：市场趋势分析：分析音频产品的销售趋势，了解哪些类型的音频产品更受欢迎。价格分析：研究不同品牌和类型的音频产品的价格分布，找出价格与销量之间的关系。...这不仅展示了Faraday在数据爬取方面的强大能力，也体现了数据分析在商业决策中的重要性。随着技术的不断发展，数据驱动的决策将变得越来越普遍。
前言 前几天有个叫【Lcc】的粉丝在Python交流群里问了一道关于从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件的问题，初步一看确实有点难，不过还是有思路的。...她的目标就是想提取文件中A列单元格中数据为10的所有行，看到A列的表头是时间，10就代表着上午的10小时，也就是说她需要提取每一天中的上午10点钟的数据。...A列的数据是从B列取的，是引用，所有等到访问的时候，其实是获取不到的，所有导致我们去读取的时候，查找的cell为空，自然我们就无法提取到数据。...，取时间的代码可以参考。...本文基于粉丝提问如何从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件的问题，给出了两种解决方案。
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【蒋卫涛】的粉丝问了一个Python自动化办公的题目，这里拿出来给大家分享。 下面是他的原始数据。...本来【瑜亮老师】还想用ceil向上取整试试，结果发现不对，整点的会因为向上取整而导致数据缺失，比如8:15，向上取整就是9点，如果同一天中刚好9:00也有一条数据，那么这个9点的数据就会作为重复的数据而删除...本来应该是8点9点各取1条数据的，结果变成了只取8点这1条。包括round，也会因为四舍五入（这里就不纠结了）导致信息缺失更多。...= [] for cell in header: header_lst.append(cell.value) new_sheet.append(header_lst) # 从旧表中根据行号提取符合条件的行...这篇文章主要分享了使用Pandas从Excel文件中提取满足条件的数据并生成新的文件的干货内容，文中提供了5个方法，行之有效。
如今，我们的硬盘空间远远大于内存。所以很容易出现硬盘中放得下的数据，在内存中放不下的情况。 现在我们有一个100GB的文本文件，它的内容如下： 19930021-913287607653.........这些数字是没有顺序的。 现在我需要从这个100GB的文件里面，找到最大的100个数字。电脑内存为1GB。 由于内存非常小，因此不可能把全部数据读入内存，先排序再取最大的100个数。...Python的 heapq实现的是一个最小堆，最小堆有如下性质： 根节点始终是最小的 最小堆是完全二叉树 每个节点的两个子节点都不会比它小 所以，我们只需要维护一个有100个节点的最小堆即可。...文本文件读出来的内容一定是字符串，所以需要使用 int(num)转换为数字。如果堆的节点数不够100，那么直接把数字插入堆里即可，heapq会自动决定这个数字在堆里面的位置。...由于最小堆的根节点一定是最小值，所以只需要比较新来的数字与根节点的大小即可，当新来的数字比根节点大时，就移除根节点，把它加入堆里面，然后heapq会自动跳转堆的结果，使这个堆仍然是最小堆。
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