说到 Python 的单元测试框架，想必接触过 Python 的朋友脑袋里第一个想到的就是 unittest[1]。的确，作为 Python 的标准库，它很优秀，并被广泛用于各个项目。但你知道吗？其实在 Python 众多项目中，主流的单元测试框架远不止这一个。
在数据科学和分析的领域,数据能力的释放不仅是通过提取见解的方式, 同时也要能通过有效的方式来传达见解.这就是数据可视化发挥见解的地方.
MASC是一款功能强大的Web恶意软件扫描工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松扫描和识别Web应用程序或服务器中潜在的恶意软件。
当涉及到自然语言处理（NLP），数据处理是整个NLP工作流程中的关键环节之一。数据处理涉及到从不同的来源获取、清理和准备文本数据，以便用于训练和评估NLP模型。本文将深入探讨NLP数据处理的重要性、数据预处理步骤、常见的文本清理技巧以及如何利用Python工具来进行数据处理，以及一些高级的NLP数据处理技术。
作为数据科学家的第一个任务，就是做网页爬取。那时候，我对使用代码从网站上获取数据这项技术完全一无所知，它偏偏又是最有逻辑性并且最容易获得的数据来源。在几次尝试之后，网页爬取对我来说就几乎是种本能行为了。如今，它更成为了我几乎每天都要用到的少数几个技术之一。
前几天有个叫【张茜】的粉丝找我看了一个代码，关于电子书中英文自动翻译的，感觉挺有意思，这里拿出来给大家分享下。
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：抓取，分析，存储 当我们在浏览器中输入一个url后回车，后台会发生什么？ 简单来说这段过程发生了以下四个步骤： 查找域名对应的IP地址。 向IP对应的服务器发送请求。 服务器响应请求，发回网页内容。 浏览器解析网页内容。 那么学习爬虫需要掌握哪些库呢？ 通用： urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。
文本清理，也称为文本预处理或文本数据清理，正在准备原始文本数据并将其转换为更干净、更结构化的格式，以用于分析、建模或其他自然语言处理 (NLP) 任务。它涉及各种技术和程序，从文本文档中去除噪声、不一致和不相关信息，使数据更适合文本分析、情感分析、文本分类和机器学习等下游任务。
PS：其实在开发的时候，多任务的时候，只需要一个python3和mitmproxy的镜像环境，已经做好了，到时候直接用docker push zhugeaming/python3-appium，其实想学习docker其他内容可以看我之前写的其他文章。
Python作为一种强大的编程语言，在网络爬虫和数据处理领域得到了广泛应用。本文将通过示例，演示如何使用Python进行网页抓取，并对获取的数据进行整理、存储和分析。
在当今数字化时代，网络上充满了丰富的信息，而Python爬虫技术为我们提供了一种强大的手段，可以从互联网上抓取、提取并分析数据。本文将深入探讨Python爬虫的基础知识，逐步引领读者进入高级应用领域，展示如何灵活运用这一技术来解决实际问题。
最近爬虫遇到的情况是，爬取的网站使用JavaScript渲染的，网站爬取的结果只有一堆JS代码。之前遇到这种情况的处理办法是用Splash(一般是配合Scrapy)，或者Selenium来爬取，介绍一下常用的模拟浏览器执行，来爬去js渲染页面的方法。
数据科学是一门研究数据并从中挖掘信息的学科。它不要求自创或学习新的算法，只需要知道怎么样研究数据并解决问题。这一过程的关键点之一就在于使用合适的库。本文概述了数据科学中常用的、并且有一定重要性的库。在进入正题之前，本文先介绍了解决数据科学问题的5个基本步骤。这些步骤是笔者自己总结撰写的，并无对错之分。步骤的正确与否取决于数据的研究方法。
每天你都可能会执行许多重复的任务，例如阅读 pdf、播放音乐、查看天气、打开书签、清理文件夹等等，使用自动化脚本，就无需手动一次又一次地完成这些任务，非常方便。而在某种程度上，Python 就是自动化的代名词。今天分享 6 个非常有用的 Python 自动化脚本。
来源：伯乐在线 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一
这个列表包含与网页抓取和数据处理的 Python 库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于 pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定 libcurl）。 urllib3 – Python HTTP 库，安全连接池、支持文件 post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具 Python 风格的 Python 库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup
源 / 伯乐头条 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Py
本篇主要应用Django搭建学生管理平台，使用Python + Selenium 模拟用户注册登录场景简单实例。Django实战部分往后可能和大家见面，目前还在学习，对于一些异常处理和业务模型还在摸索。
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
每天有数百万或数十亿的数据元素进入您的企业，其中不可避免的存在一些缺乏建立高效业务模型的必要质量的数据元素。然而，确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。因为没有它，您将很难看到重要的内容，并可能由于数据重复，数据异常或缺少信息等原因做出错误的决策。
本文内容参考Github：https://github.com/lorien/awesome-web-scraping/blob/master/python.md
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UkXT20Oko6oYbeo7zavCNA
源 | 伯乐头条 | 小象 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalS
做一个知识的索引 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。 mechaniz
在周三的公众号文中，芒果给大家提前剧透了分层自动化测试过程中最重要的一环——单元测试。晚上的测试运维直播课程中，芒果带着大家一起了解了Python的单元测试框架——UnitTest，这里我们来做个小总结。
用GPT-4和ChromaDB向你的文本文件对话：一步一步的教程（LangChain 🦜🔗，ChromaDB，OpenAI嵌入，Web Scraping）。
本项目实现接口自动化的技术选型：Python+Requests+Pytest+YAML+Allure ，主要是针对之前开发的一个接口项目来进行学习，通过 Python+Requests 来发送和处理HTTP协议的请求接口，使用 Pytest 作为测试执行器，使用 YAML 来管理测试数据，使用 Allure 来生成测试报告。
首先Nginx服务是不能处理动态请求，那么当用户发起动态请求时, Nginx又是如何进行处理的。 1. 静态请求：请求的内容是静态文件就是静态请求 1）静态文件：文件上传到服务器，永远不会改变的文件就是静态文件 2）html就是一个标准的静态文件 1. 动态请求：请求的内容是动态的就是动态请求 1）不是真实存在服务器上的内容，是通过数据库或者其他服务拼凑成的数据
距离4月21日 Ubuntu 22.04 正式发布越来越近，为了家里的各种 Ubuntu 设备能够安心升级，我决定提前体验接近完成的测试版。
如果你想做一个数据科学家，或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库，那么，你来对地方了。 这篇文章的目的，是给刚开始使用Python进行数据分析的人，指明一条全面的Python学习路径。这条路
Django 的表单处理：视图获取请求，执行所需的任何操作，包括从模型中读取数据，然后生成并返回HTML页面（从模板中），我们传递一个包含要显示的数据的上下文。使事情变得更复杂的是，服务器还需要能够处理用户提供的数据，并在出现任何错误时，重新显示页面。
如果你想做一个数据科学家，或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库，那么，你来对地方了。 这篇文章的目的，是给刚开始使用Python进行数据分析的人，指明一条全面的Python学习路径。这
本篇文章是《聊聊 Python 的单元测试框架》的第三篇，前两篇分别介绍了标准库 unittest 和第三方单元测试框架 nose。作为本系列的最后一篇，压轴出场的是Python 世界中最火的第三方单元测试框架：pytest。
作为一名数据科学家，我在工作中所做的第一件事就是网络数据采集。使用代码从网站收集数据，当时对我来说是一个完全陌生的概念，但它是最合理、最容易获取的数据来源之一。经过几次尝试，网络抓取已经成为我的第二天性，也是我几乎每天使用的技能之一。
在编写接口自动化用例时，我们一般针对一个接口建立一个.py文件，一条测试用例封装为一个函数（方法），但是在批量执行的过程中，如果其中一条出错，后面的用例就无法执行。使用测试框架可以互不影响的用例执行及更灵活的执行控制。
【译】Python中的数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas（一）
多数调查表明，数据科学家和数据分析师需要花费 70-80% 的时间来清理和准备数据以进行分析。
大多数调查表明，数据科学家和数据分析师需要花费 70-80% 的时间来清理和准备数据以进行分析。
NLP（自然语言处理）是一组用于处理文本问题的技术。这个页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步，然后应用一个简单的词袋模型，来获得令人惊讶的准确预测，评论是点赞还是点踩。
Python库种类很多，本文介绍了用于数据清理、数据操作、可视化的Python库。
大数据文摘翻译作品 编译：姚佳灵，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 如果你想做一个数据科学家，或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库，那么，你来对地方了。 这篇文章的目的，是给刚开始使用Python进行数据分析的人，指明一条全面的Python学习路径。这条路径提供了用Python进行数据分析的必要步骤的一个全面概述。如果你已经有了一些基础，或者不需要所有的内容，可以随意调整学习路径以适合自己，并让我们知道你是怎么改动的。 0 热身运动 在开始学习之前，第一个需
我们日常浏览网站的时候，时不时会遇到些新奇的东西（ 你懂的.jpg ），于是我们就默默的点了个收藏或者加书签。然而当我们面对成百上千的书签和收藏夹的时候，总会头疼不已……
scrapy爬虫学习系列一：scrapy爬虫环境的准备： http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy01.html
主流接口测试工具：Jmeter、PostMan、RESTClient、Fiddler、Requests库，不同测试环境不同需求，选择不同工具。
unittest是一个python版本的junit，junit是java中的单元测试框架，对java的单元测试，有一句话很贴切：Keep the bar green，相信使用eclipse写过java单元测试的都心领神会。unittest实现了很多junit中的概念，作为标准python中的一个模块，是其它框架和工具的基础，参考资料是它的官方文档：http://docs.python.org/2.7/library/unittest.html和源代码，比如我们非常熟悉的test case, test suite等，总之，原理都是相通的，只是用不同的语言表达出来。
# 方式一 # find . -path "*/migrations/*.py" -not -name "__init__.py" -delete find . -path "*/migrations/*.pyc" -delete # python manage.py makemigrations python manage.py migrate # 方式二 # 查看migrations python manage.py showmigrations # 删除migrations文件,硬清理migr
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