后来去github上issue了下，发现有现成的字典文件，一个json文本，得到的回复如下(^__^)。 ?...中把错误城市pop掉，另外注意到豆瓣个人主页上的城市信息一般都是是到市，那么县一级的区域就不考虑了，这也算是一种简化处理。...，但是指明购物类的评论的准确率较高，其实是因为它的语料库主要是购物方面的，可以自己构建相关领域语料库，替换原来的，准确率也挺不错的）、文本分类（原理是朴素贝叶斯）、转换拼音、繁体转简体、提取文本关键词（...因为是unicode编码，所以不需要去除中文文本里面含有的英文，因为都会被转码成统一的编码上面只是调用snownlp原生语料库对文本进行分析，snownlp重点针对购物评价领域，所以为了提高情感分析的准确度可以采取训练语料库的方法...数据可视化与解读 6.0 文本读取 在后面的commit版本中，我最终只传入了电影的中文名字作为参数，因此相较于之前的版本，在路径这一块儿需要做写调整。
filetype:pdf 搜索百度网站的pdf文件 “web安全” site:baidu.com filetype:pdf 组合起来搜索 3. inurl 功能： 搜索url网址存在特定关键字的网页...例： 根域名是qq.com的网站 host=”.gov.cn” 从url中搜索.gov.cn,注意搜索要用host作为名称。...例： 查找对应443端口的资产 ip=”1.1.1.1” 从ip中搜索包含1.1.1.1的网站,注意搜索要用ip作为名称。...例： 搜索证书(https或者imaps等)中带有google的资产 banner=users && protocol=ftp 搜索FTP协议中带有users文本的资产。...例： 搜索FTP协议中带有users文本的资产 type=service 搜索所有协议资产，支持subdomain和service两种。
来源：Python高效编程 作者：flywind 以前，公众号分享了如何使用 PyQt5 制作猜数游戏和计时器，这一次，我们继续学习：如何使用 PyQt5 制作天气查询软件。...开发环境 Python3 PyQt5 requests 准备工作 首先要获取不同城市对应的天气代码，可以从 https://www.heweather.com/documents/city.html 网站下载...citykey={code}'，code 就是之前处理过的城市代码，比如常州的城市代码为：101191101。...替换掉变量 code ，发送请求，网站返回给我们一段 json 格式的文件： 根据这段 json 语句，我们很容易提取需要的信息： # 天气情况 data = info_json['data'] city...(True) # 将鼠标焦点放在 lineEdit 编辑栏里 self.lineEdit.setFocus() # 获取 lineEdit 中的文本 city = self.lineEdit.text(
补充 1.关于子域名搜集： 我个人还推荐下面几款子域名搜集工具，关于使用还请大家参考github上的 README.md： 猪猪侠开发的一款域名收集全面、精准的子域名枚举工具：https://github.com...，我这里举一些： github源代码：https://github.com/repoog/GitPrey svn信息泄漏：这个只能用扫描器了 敏感文件：比如数据库配置文件、网站源码啊、数据库备份文件等等...例：查找对应443端口的资产 ip="1.1.1.1" 从ip中搜索包含1.1.1.1的网站,注意搜索要用ip作为名称。...例：搜索证书(https或者imaps等)中带有google的资产 banner=users && protocol=ftp 搜索FTP协议中带有users文本的资产。...例：搜索FTP协议中带有users文本的资产 type=service 搜索所有协议资产，支持subdomain和service两种。
考虑以下场景： 文末有一个包含大量数据的日志文件，从这个日志文件中，希望只获取日期和时间。乍一看，日志文件的可读性是很低的。 在这种情况下，可以使用正则表达式来识别模式并轻松提取所需信息。...基本上，为了使用正则表达式解决这些问题，我们首先从包含 pin 码的学生数据中找到一个特定的字符串，然后将它们全部替换为新字符串。...什么是正则表达式 正则表达式用于识别文本字符串中的搜索模式，它还有助于找出数据的正确性，甚至可以使用正则表达式进行查找、替换和格式化数据等操作。...考虑以下示例： 在给定字符串的所有数据中，假设我们只需要城市，这可以以格式化的方式转换为仅包含名称和城市的字典。现在的问题是，我们能否确定一种模式来猜测名称和城市？...网页抓取 从网站上删除所有电话号码以满足需求。 要了解网络抓取，请查看下图： 我们已经知道，一个网站将由多个网页组成，我们需要从这些页面中抓取一些信息。
地方民俗勾勒并凸显了青岛一地文化中的城市特色，而青岛能够为世界留下深刻记忆的，也正是囊括了民间传统文化在内的城市特色人文风貌。...实训中遇到得困难不少，比如如何收集适合网页的图片素材、如何让网页的配色看着更自然更舒适、如何用PS裁剪大小合适的图片、以及制作表单时候如何设计等等，最后，通过上网查询和请教别人得到了很好的解决。...为了制作出更好的效果我也翻阅参考了其他资料，学习到了更多的网页处理技巧。制作网页的过程中遇到很多的问题，通过查找资料或询问同学都有得到解决。...这次综合实训我的收获很大，学有所用，在实践的过程中学习巩固对知识能有更深的记忆。网页制作是一门很实用的学科，值得我以后进行更深入的学习。...这次实训中我也体会到了自己掌握的技巧太少了，以至于很多想法都没能实现，在以后的学习过程中我要对网页制作有更深的了解，做出更为成熟的网页。
你只需要把样例代码全部拷贝下来，用文本编辑器保存为“.py”为扩展名的 Python 脚本文件，例如 demo.py 。...我让他们实际跑了一下，发现确实有的学生粗心大意，忘了替换自己的 AppCode 。...我会在后文的“代码”部分，用详细的叙述，为你展示如何使用这两个软件包。 我建议你先完全按照教程跑一遍，运行出结果。 如果一切正常，再将其中的数据，替换为你自己感兴趣的内容。...没关系，从 API 信息页上，我们得知返回的数据，是 JSON 格式。 那就好办了，我们调用 Python 自带的 json 包。...写到这里，你基本上搞懂了，如何读取某个城市、某个月份的数据，并且整理到 Pandas 数据框中。 但是，我们要做分析，显然不能局限在单一月份与单一城市。
大家好，我是易安。 设计架构的第一步是需求分析。那么，为什么要做需求分析？如何做好需求分析？...当然这仅仅是这么理解，实际上一个我们技术上的对象方法，从产品需求角度会有多条路径的操作方式来达到相同的目的。 其次，需要对产品如何满足用户需求进行确认。...最后，产品定义还需要考虑市场策略，我们的产品如何进入市场，和既有市场格局中的其他主流解决方案的关系是什么样的。 我们希望获取的用户，可能大部分都已经有一个既有的产品和技术方案，在满足他的需求。...另外，从存储系统的操作接口来说，我们分为关系型存储（数据库，结构化数据）和文件型存储（非结构化数据）。我们今天的关注点在文件型存储上。...通过对打造“互联网”和“对象存储”这两个案例的分析，我们可以看出不同市场差异还是很大的。“互联网” 这个产品它并不是替换某种既有的方案，而是把既有的方案连接在一起。
如您所见，Country属性是静态的。 在注册表格上，从下拉列表中选择国家，从另一个下拉列表中选择城市，并通过在字段中键入来提供电话号码。...在本文中，我将省略打开浏览器，打开网页和关闭浏览器的部分。您可以在本文结尾处提供的GitHub存储库中看到所有这些部分。...请记住，此下拉菜单还具有空文本选项，用于显示。 ? 我们要编写的测试需要检查我们想要并已存储在Enum中的所有国家和城市是否存在于其相应的下拉列表中。还要记住，每个下拉列表中都有空条目。...请记住，我们将使用Selenium读取网页中的值，并将它们作为String返回，我们可以创建一个预期的String国家值列表。首先，我将创建列表并向其中添加第一个元素，它是一个空字符串。...现在，我们可以从网页上读取国家/地区值，并将其存储到“实际”值列表中。因为我们正在处理“选择”，所以我们需要遍历属于“选择”的所有“选项” WebElement。
如您所见，Country属性是静态的。 在注册表格上，从下拉列表中选择国家，从另一个下拉列表中选择城市，并通过在字段中键入来提供电话号码。...在本文中，我将省略打开浏览器，打开网页和关闭浏览器的部分。您可以在本文结尾处提供的GitHub存储库中看到所有这些部分。...请记住，此下拉菜单还具有空文本选项，用于显示。 我们要编写的测试需要检查我们想要并已存储在Enum中的所有国家和城市是否存在于其相应的下拉列表中。还要记住，每个下拉列表中都有空条目。...请记住，我们将使用Selenium读取网页中的值，并将它们作为String返回，我们可以创建一个预期的String国家值列表。首先，我将创建列表并向其中添加第一个元素，它是一个空字符串。...现在，我们可以从网页上读取国家/地区值，并将其存储到“实际”值列表中。因为我们正在处理“选择”，所以我们需要遍历属于“选择”的所有“选项” WebElement。
：Scrapy 1.4.0 IDE：Sublime text3 浏览器：chrome ---- 下面我们进入本文的主题，爬取我们的第一个网页“去哪儿”的酒店城市列表,图中红色框框部门。...不过为了方便我们项目启动，可以在项目中新建一个entrypoint.py文件，文件内容如下： 项目结构图 创建Item 创建一个新的Item方便我们保存所爬取的数据，从爬取的页面中可以看出，我们需要两个数据就够了...，一个是城市名称，另一个是城市对应的URL。...class=”e_city_list”的div，在从中找到所有“li”标签中的“a”标签，爬取“a”标签中的文本及“href”属性。...爬取网页 打开spiders中的hotel.py文件。这文件是系统帮我们创建的，系统帮我们创建了一下关键代码。
python3+Scrapy爬虫实战（二）—— 使用pipeline数据保存到文本和数据库（mysql） 初识Scrapy 开发环境 创建项目 创建爬虫 项目结构图 创建Item 分析HTML 爬取网页...，爬取我们的第一个网页“去哪儿”的酒店城市列表,图中红色框框部门。...不过为了方便我们项目启动，可以在项目中新建一个entrypoint.py文件，文件内容如下： 项目结构图 创建Item 创建一个新的Item方便我们保存所爬取的数据，从爬取的页面中可以看出，我们需要两个数据就够了...class=”e_city_list”的div，在从中找到所有“li”标签中的“a”标签，爬取“a”标签中的文本及“href”属性。...爬取网页 打开spiders中的hotel.py文件。这文件是系统帮我们创建的，系统帮我们创建了一下关键代码。
数据存储在本地MySql服务器上，从服务器上导出json格式的文件，再用Python进行数据读取分析和可视化。 数据简单清洗： 1.首先在终端中打开输入ipython pylab。...2.读取JSON文件时pandas默认分配了从0开始的索引，由于文件'ZL_Job_id'列中自带索引，故将其替换!替换后，用sort_index()给索引重新排列。...数据分析和可视化 从可读性来看，应该是先进行数据清洗，然后进行分析及可视化，但是实际过程中，往往是交织在一起的， 所有下面让我们一步步来，完成所有的清洗、分析和可视化工作。...df_工作城市.value_counts() #查看替换后城市所包含的职位总数；查看替换后的城市数量，是否等于30. df_工作城市 #将新的[df_工作城市]列添加到df表中，留作备用 df['...哈哈，当你知道越来越接近这些问题的答案呢，那么我相信，薪水对你来说已经不那么重要了!（当然，高薪是必须有的！） 人生苦短，我用Python！
实训中遇到得困难不少，比如如何收集适合网页的图片素材、如何让网页的配色看着更自然更舒适、如何用PS裁剪大小合适的图片、以及制作表单时候如何设计等等，最后，通过上网查询和请教别人得到了很好的解决。...对于用Dreamweaver、vscode、hbuider等制作网页更为得心应手。实训过程中我尽量充分利用老师教过的知识，对所学知识进行了巩固。...为了制作出更好的效果我也翻阅参考了其他资料，学习到了更多的网页处理技巧。制作网页的过程中遇到很多的问题，通过查找资料或询问同学都有得到解决。...这次综合实训我的收获很大，学有所用，在实践的过程中学习巩固对知识能有更深的记忆。网页制作是一门很实用的学科，值得我以后进行更深入的学习。...这次实训中我也体会到了自己掌握的技巧太少了，以至于很多想法都没能实现，在以后的学习过程中我要对网页制作有更深的了解，做出更为成熟的网页。
搜索引擎是我日常工作中用得最多的一款工具，国内常用的搜索引擎包括Baidu，sougou，bing，以及信息安全从业人员必备的几款网络搜索引擎。...google基本语法 Index of/ 使用它可以直接进入网站首页下的所有文件和文件夹中。 intext: 将返回所有在网页正文部分包含关键词的网页。...filetype: 搜索指定的文件类型，如：.bak，.mdb，.inc等。 info: 查找指定站点的一些基本信息。 inurl: 搜索我们指定的字符是否存在于URL中。...host=”.gov.cn” 从url中搜索.gov.cn,注意搜索要用host作为名称。 port=”443” 查找对应443端口的资产。例： 查找对应443端口的资产。...ip=”1.1.1.1” 从ip中搜索包含1.1.1.1的网站,注意搜索要用ip作为名称。 protocol=”https” 搜索制定协议类型(在开启端口扫描的情况下有效)。
理想方式当然是：输入出预算金额，就得到一个在预算范围内的所有目的地列表！ ? 02 数据爬取 首先，我们当然要爬取从自身所在地到全国所有火车站点的?车次信息。 打开携程网页，选择火车： ?...印象中“绿皮火车”是属于那种便宜但是慢一点的火车统称，实际上可以细分为Z、T和K。所以此次爬虫一共爬取了5种类型的车次： ? 爬虫的过程不难，设置一下请求头，还是比较容易拿下的。...批量爬取信息的时候，最关键就是找到网址参数之间的区别。不过这次由于是post方法获取信息，变化的值在传入的参数中，网址本身并没有变化。...输入框里面就有所有的城市地名信息，秉着“可见一定可爬”的信念，我找到了城市信息的网页 ?...源码信息是这样的： ? 直接按照“|”进行分割即可：a=r.text.split('|')，得到的excel文件如下，一般是一个中文地址对应一个拼音形式： ? 直接排序显示，筛选出拼音的内容即可。
我要把人生变成科学的梦，然后再把梦变成现实。——居里夫人 概述 关键词是代表文章重要内容的一组词，在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用。...TF 为词频（Term Frequency），表示词 t 在文档 d 中出现的频率，计算公式： 其中，分子是该词在文件中的出现次数，而分母则是在文件中所有字词的出现次数之和。...IDF 为逆文档频率（Inverse Document Frequency），表示语料库中包含词 t 的文档的数目的倒数，计算公式： 其中，|D|：语料库中的文件总数，|{j:ti∈dj}| 包含词...ti 的文件数目，如果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此一般情况下使用 1+|{j:ti∈dj}|。...一个网页被越多的其他网页链接，说明这个网页越重要。 链接质量。一个网页被一个越高权重的网页链接，也能表明这个网页越重要。
在vs2013中是如何抓取数据 的，以携程网的酒店数据为例。...然后引用Selenium中的4个dll文件，将PhantomJS中bin目录下的exe文件放到工程目录下就好了 第一步我们先初始化PhantomJS类型的Selenium中的driver来控制浏览器..."); 第三步先在浏览器中访问这个网址，观察网页的DOM结构的规律，去将所有的城市的酒店列表地址所在的元素获取到，也就是使用css选择器来筛选DOM结构 //锁定留个城市名模块 ...，而且切换字母时的数据就是在一个页面中，所以可以一次性把所有的城市对应的酒店介绍地址获取到，下面就可以去分别访问每个城市的酒店列表，获取每个酒店更加详细的信息 ，这里因为单线程比较慢，所以开了多线程去跑...，跑多线程的时候原来想把每个城市建一个文本文件记录的，但是多线程的执行方式会是的有很多重复数据写入（坑了自己好久），所以就将数据分组，然后一组一个文本文件就好了 分组代码： int p = 10;
, "从一线城市到三线城市，从宝妈到职场人，从职场到体制内。"]..., "从一线城市到三线城市，从宝妈到职场人，从职场到体制内。"]...TF-IDF作用：用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。...注：假如一篇文件的总词语数是100个，而词语"非常"出现了5次，那么"非常"一词在该文件中的词频就是5/100=0.05。..., "从一线城市到三线城市，从宝妈到职场人，从职场到体制内。"]
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
