用Python做有趣的事情 ? 时间真的有点仓促，匆匆忙忙撸完这篇文章. 虽然今天是情人节，但还是要关心一下单身狗们，帮助他们俩脱单。 古人云：知己知彼，百战不殆....好好去了解一下妹子们的内心想法，早日脱单! 这次我在一个某知名婚恋网站，抓取了一些数据，对她们的内心读白进行分析. 我这次筛选条件：女性，年龄20-30,学历本科,就这些条件. ?...放心好了，她们都是追求精神满足而非物质，大部分都是要找生命中的另一半，那她们的另一半会是你吗？...'' print nick, age, height, address, heart, img f.write(heart) 生成词云的代码之前的文章里面有...时间确实太仓促了，我想做一个更好一点，但时间不够了 下一步准备: 我们可以输入自己的需求，然后进行筛选.
好好去了解一下妹子们的内心想法，早日脱单! 这次我在一个某知名婚恋网站，抓取了一些数据，对她们的内心读白进行分析....我这次筛选条件： 女性，年龄20-30,学历本科 ,就这些条件. 3000条妹子内心读白词云如下: 放心好了，她们都是追求精神满足而非物质，大部分都是要找生命中的另一半，那她们的另一半会是你吗？...一个高效获取数据的办法.由于并没有什么模拟的操作，一切都可以人工来控制，所以也不需要打开网页就能获取数据!...条件拼装 然后记得数据转json格式 然后对json数据进行提取， 把提取到的数据放到文件或者存储起来 主要学习到的技术: 学习requests+urllib 操作execl 文件操作 字符串 异常处理...headers) response = urllib2.urlopen(req).read() # print response self.parse_data(response) page += 1 字段提取
好好去了解一下妹子们的内心想法，早日脱单! 这次我在一个某知名婚恋网站，抓取了一些数据，对她们的内心读白进行分析. 我这次筛选条件：女性，年龄20-30,学历本科,就这些条件. ?...放心好了，她们都是追求精神满足而非物质，大部分都是要找生命中的另一半，那她们的另一半会是你吗？...'' print nick, age, height, address, heart, img f.write(heart) 生成词云的代码之前的文章里面有...下一步准备: 我们可以输入自己的需求，然后进行筛选. 把妹子照片,身高，籍贯，收入，学历，摘偶要求，都一起配上，并配上她们的链接，让单身狗们有目标的找妹子！哈哈
既然要做爬虫，首先就要抓取网页，并且从网页中提取出超链接地址。...下面是最简单的实现方法，先将目标网页抓回来，然后通过正则匹配a标签中的href属性来获得超链接，代码如下： import urllib2 import re url = 'http://www.sunbloger.com
有时候在爬取数据的时候，需要读取网页中图片中的信息。在读取和处理图像、图像相关的机器学习以及创建图像等任务中，Python一直都是非常出色的语言。...Pillow 算不上是图像处理功能最全的库，但是它拥有你需要使用的全部功能，除非你 要用 Python 重写一个 Photoshop 或进行更加复杂的研究。它也是一个文档健全且十分易用 的库。...Tesseract是一个 Python 的命令行工具,不是通过 import语句导入的库。...安装之后，要用要用tesseract命令在Python的外面运行 今天使用Tesseract来实现一个提取图片中信息的程序。下面这张图片，就是我们需要读取的对象： ?...你可以用 Pillow 库挑选图片进行清理，但是如果想把文字加工成普通人可以看懂的效果，还需要花很多时间去处理。这是只是一个简单的实例。 如果觉得内容还不错，分享给更多朋友，一起提升编程技能。
你好，我是征哥，一般情况下，Ctrl+C 是最简单的方法，当无法 Ctrl+C 时，我们借助于 Python，以下是具体步骤： 第一步，安装工具库 1、tika — 用于从各种文件格式中进行文档类型检测和内容提取...2、wand — 基于 ctypes 的简单 ImageMagick 绑定 3、pytesseract — OCR 识别工具 创建一个虚拟环境，安装这些工具 python -m venv venv source...wi text_raw = parser.from_file("example.pdf") print(text_raw['content'].strip()) 这还不够，我们还需要能失败图片的部分...https://github.com/tesseract-ocr/tessdoc/blob/main/Data-Files-in-different-versions.md 最后的话 从 PDF 中提取文本的脚本实现并不复杂...，许多库简化了工作并取得了很好的效果。
本文将使用实际的例子来解释Python的urlparse() 函数来解析和提取URL中的域名。我们还将讨论如何提高我们解析 URL 的能力和使用它们的不同组件。...用urlparse() 从 URL 中提取域名urlparse() 方法是Python的urllib 模块的一部分，当你需要将URL拆分成不同的组件并将它们用于不同的目的时非常有用。...这个函数的返回值是一个对象，它就像一个数组，有六个元素，如下所示：scheme – 指定我们可以用来获取在线资源的协议，例如，HTTP/HTTPS 。...netloc – net 表示网络，loc 表示位置；所以它表示URLs的网络位置。path – 一个网络浏览器用来访问所提供的资源的特定途径。params – 这些是path 元素的参数。...这样，我们可以得到我们的URL解析，并在我们的编程中使用其不同的组件来达到各种目的。
为了避免此类问题，有必要应用正则化或降维技术（特征提取）。在机器学习中，数据集的维数等于用来表示数据集的变量数。...特征选择和特征提取之间的区别在于，特征选择的目的是对数据集中现有特征的重要性进行排名，并丢弃次要的特征（不创建新特征）。 在本文中，将引导如何使用Kaggle蘑菇分类数据集作为示例来应用特征提取技术。...这是一个不错的选择，因为在较低维度的空间中投影数据时，最大化每个类别的均值之间的距离会导致更好的分类结果（由于减少了不同类别之间的重叠）。...局部线性嵌入是基于流形学习的降维技术。歧管是D维尺寸的对象，它嵌入到更高维的空间中。流形学习的目的是使该对象在其原始D维度上可表示，而不是在不必要的更大空间中表示。...自动编码器与其他降维技术之间的主要区别在于，自动编码器使用非线性变换将数据从高维度投影到低维度。
最近有朋友给我指出，我此前写的博文《用Python提取网页中的超链接》（原文地址：http://www.sunbloger.com/article/442.html）中，给出的代码在Python3下运行报错...下面给出在Python3的代码写法： import urllib.request import re url = 'http://www.sunbloger.com/' req = urllib.request.urlopen
matchNr可以作为一个变量名称直接用。 2.get请求参数的类型没有json格式 没写消息头，运行成功，是因为get请求参数的类型没有json格式，约定俗成的不用这种方式。...再写一个json提取器。从性能的角度来说，多一个元件会多消耗一些资源。 一个json提取器写多个提取式。 1）用英文的分号; 例如..typeDesc;..typeId。...配置json提取器 运行结果 2）多个之间用逗号会报错 多个之间是用的英文分号，用英文逗号不行。 运行后报错 运行后报错 要提取几个值，这些地方就要对应的填写。...比如，在注册接口提取出来了jqid： 登录的接口用到从注册接口提取出来的值：jqid，作为传入参数: 三、正则提取器 session不会在响应信息里面，所以就不能用json提取器，用正则提取器。...运行结果 4.Jmeter正则表达式 常用正则式： 左右边界值，中间匹配内容用()代表用户括号内正则式匹配。 .匹配除换行符以外的所有字符。 *匹配0次或多次。 +匹配1次或多次。 ?
我们知道，R语言学习，80%的时间都是在清洗数据，而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要，如何选择合适的列进行分析，你知道几种方法？ 如何优雅高效的选择合适的列，让我们一起来看一下吧。 1....使用R语言默认的方法：列选择 这一种，当然是简单粗暴的方法，想要哪一列，就把相关的列号提取出来，形成一个向量，进行操作即可。...而且，后面如果想要根据列的特征进行提取时（比如以h开头的列，比如属性为数字或者因子的列等等），就不能实现了。 这就要用到tidyverse的函数了，select，rename，都是一等一的良将。...只是单独的修改名称，并没有提取出来。...library(tidyverse) select = dplyr::select 6. 提取h开头的列 这里，用starts_with，会匹配开头为h的列。
一个网页中有一个很长的表格，要提取其全部内容，还有表格中的所有URL网址。...，保存到表格文件freeAPI.xlsx的第1行第1列； 在tr标签内容定位第1个td标签里面的a标签，提取其href属性值，保存到表格文件freeAPI.xlsx的第1行第6列； 在tr标签内容定位第...2个td标签，提取其文本内容，保存到表格文件freeAPI.xlsx的第1行第2列； 在tr标签内容定位第3个td标签，提取其文本内容，保存到表格文件freeAPI.xlsx的第1行第3列； 在tr标签内容定位第...4个td标签，提取其文本内容，保存到表格文件freeAPI.xlsx的第1行第4列； 在tr标签内容定位第5个td标签，提取其文本内容，保存到表格文件freeAPI.xlsx的第1行第5列； 循环执行以上步骤...extracted_data = [cell.get_text(strip=True) for cell in data[:5]] # 将提取的数据存储为DataFrame df = pd.DataFrame
昨天一个前端的朋友找我帮忙用excel提取代码中的汉字（字符串），可算费了劲儿了，他要提取的内容均在单引号中，但问题是没有统一的规律，同一个单元格可能存在多个要提取的内容，而且汉字中间也夹杂其他字符。...所以总结了一下提取汉字的几种情况。 一、用公式提取Excel单元格中的汉字 对于一个混杂各种字母、数字及其他字符和汉字的文本字符串，要提取其中的汉字，在Excel中通常可用下面的公式。...例如下图A列中的字符串，要在B列提取其中的汉字（或词语）。 ? 如果汉字位于字符串的开头或结尾，用LEFT或RIGHT函数即可提取，例如上图中A2:A4区域中的字符串。...用MATCH函数取得第一个“2”的位置，即第一个汉字的位置，最后再用MID函数提取汉字。 使用上述公式时要求字符串中的汉字是连续的，中间没有其它字符分隔。...返回Excel工作表界面，在B14单元格中输入公式： =提取汉字(A14) 即可取得A14单元格字符串中的所有汉字。 二、用公式提取引号（某2个相同字符）之间的内容 ?
昨天听了@dbsnake的SQL方法论，感觉比第一次要更有感觉，希望对实际工作能有帮助。 昨天讲到一处利用reverse函数建立索引，避免全表扫描的case，颇有感触，拿出来试一下。...client 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 2 rows processed 这里建立了name的B...这里讲到%bc不能用索引的原因是因为索引键值按照索引二进制的顺序排序，%在前就无法精确定位，因此无法使用索引。既然%在后面可以使用索引，那就想办法将%的条件放在后面组织。...，很快的时间内这些数据还可能在其中，没被age out，所以再次执行SQL时，就可能物理读是0。...总结： 以上的示例就是@dbsnake讲的“用合适的函数索引来避免看似无法避免的全表扫描“。
(20); DECLARE @END_DATE VARCHAR(20); DECLARE @DATE_COUNT INT; SET @i=0; --定义一年的开始日期，用CONCAT函数将年份和月份日期拼接起来...执行存储过程 EXEC proc_calendar 2019 结果如下： 我们去查了一下日历，验证结果是正确的 日期维度表作用 可能有同学会问，花这么大力气就写了个这个，到底有什么用啊？...既然叫维度表，那肯定是跟维度有关了，有了这个维度表，我们可以通过多维数据集来查看不同日期维度的具体数据，特别是应用在可视化报表开发方面。...下面就是一个比较简单的Power BI报表，这里我们就使用到了日期维度表中的年月。...Power BI效果图 至此，一个包含农历的完整日期维度表就生成了，有兴趣的小伙伴可以用MySQL或Oracle进行改写一下。
比如操作系统的任务调度算法，从FIFO到CFS以及多级反馈队列，都是能一两句话说清楚并让人理解的，同时其代码实现也是及其精炼的。 最近出来的一个新的调度算法有点不同。...它也是可以用一两句话说清楚的，但是在实现上却看上去很复杂。 这就是Coscheduling。...一组task 一组进程按照业务逻辑相关性来分组，比如同一个进程的不同线程，同一个用户的不同进程。 排他式 排他式的意思是，同一组的CPU同时只能运行同一个task组内的task或者idle。...这是 并行操作系统调度 的正确思路，和传统的Linux调度器核心是孑然不同的。...如果我们把时间和空间看作是效果等同的两个维度，其实我们会发现在内存和cache的关系这个空间维度上，早就实现了类似的进化，从直接映射，到全相联映射，再到组相联映射，从最初的一个内存位置映射到一个缓存位置
前言 pdfplumber 是一个开源的 python 工具库 ，它可以轻松的获取 PDF 文本内容、标题、表格、尺寸等各种信息，今天来介绍如何使用它来提取 PDF 中的表格。...下面将 PDF 中的表格提取出来，并保存到 Excel 中。....pdf' pdf_2020 = pdfplumber.open(read_path) 复制代码 pages 属性包含 PDF 中每页的信息，循环每页内容，使用 extract_table() 方法提取每页中的表格数据...pd.concat([df_detail, result_df], ignore_index=True) 复制代码 此时DataFrame中数据如下： 可以看到通过 extract_table() 提取后的数据有许多包含缺失值的列...result_df.columns = ['奖项', '作品编号', '作品名称', '参赛学校', '作者', '指导老师'] 复制代码 到现在我们就成功将表格信息完整的提取出来了！
作者：python与数据分析 链接：https://www.jianshu.com/p/1e796605248e 需求：想要提取 PDF 的数据，保存到 Excel 中。...虽然是可以直接利用 WPS 将 PDF 文件输出成 Excel，但这个功能是收费的，而且如果将大量 PDF转 Excel 的时候，手动去输出是非常耗时的。...完成我们本文的需求，主要使用 pdfplumber 提取 PDF 表格数据。...pdf = pdfplumber.open("/Users/wangwangyuqing/Desktop/1.pdf") pages = pdf.pages 提取单个 PDF 文件，保存成 Excel...，并且用于提取文本和表格的方法灵活可定制。
文档预处理之文本化近日，我们收到来自专业用户的使用心得，通过测试浅析结构化信息提取技术，辅助完成技术选型。...结构化信息提取的重要性数据作为大模型时代的核心生产资料，其结构化处理能力直接影响AI系统的实用价值。...当前结构化信息提取技术虽呈现多样化发展，但对于开发者而言，结构化信息提取的“落地”与“可用性”才是真正的考验，研究论文中的指标和高精度模型在生产环境中可能面临性能瓶颈、成本过高、部署难度大等现实挑战。...测试代码用的是单线程，由于速度较慢远低于预期，遂只拆出前30页进行测试。效果如下：可以看到，问题还是比较多的，比如幻觉问题：大模型幻觉出了一些奇怪的标题。识别结构不稳定：此处本应是一个表格。...其算力要求相对低的特点也使其适用于本地部署，一个广受好评的解决方案是MinerU，作为开源的数据提取工具，目前在github上已经有24.3k stars.测试minerU的安装相对复杂些，且如果要安装
()同样起非线性降维作用的还有RunTSNE() 在单细胞PCA降维结果理解中，我们运行完RunPCA之后，一共会保留下来50个维度，根据不同维度的相关性基因可以区分不同的细胞类群。...： object：对应的seurat对象，这里用的是pbmc示例数据 reduction：对tSNE使用哪种降维方法，一般默认是pca dims：对应的PCA维度 dim.embed：生成的tSNE嵌入的维度空间...(默认为2)，也可以根据我们的需要设置对应的维度空间 降维结果也是存放在reductions里面 和PCA结果不同的是，TSNE降维的结果只有cell.embeddings里面是有数值的，储存着细胞的坐标信息...单细胞周更中，有一期就是对TSNE和UMAP图进行美化——tsne及umap图美化 使用ggplot2美化： 提取tSNE二维坐标数据，以及细胞分群情况celltype 计算二维坐标的中位数，作为细胞分群情况的标签坐标...tSNE三维坐标数据，以及细胞分群情况celltype 选择合适的配图颜色 使用scatterplot3d绘制三维图 使用legend加上标签信息 #加载R包 library(dplyr) library
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