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如何在js中将统计代码图标隐藏

建站时我们都会加一下网站统计,方便把控内容的内容的运营。大部分站长安装的站点统计是第三方统计代码js形式的,很少用以服务器日志为基础分析的统计。...因为很多统计都没记录蜘蛛的轨迹)普通的js统计代码就能满足大多数的需求。...安装统计代码想必大家闭着眼睛都会,但如果网站是静态页面的话,那每个页面都要添加到,即使安装在统一调用的页脚,那生成页面也需要一定的时间。有没更便捷的办法呢?将统计代码写进常用的js文件中。   ...将统计代码写进js中,只要每个页面有调用这个js,那这些页面都会被记录。可有些统计都会在页面上留个小图标,对于有“强迫症”的人来说是致命的,直接在html中用display none来隐藏掉。...如何在js中将统计代码隐藏呢?还是通用的。以51统计为例,他提供了可至于js文件中的代码 ?

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国家统计统计用区划代码和城乡划分代码爬虫 -(二)总体实现

本文详细分析了国家统计统计用区划代码和城乡划分代码爬虫的实现过程,这是第二篇,详细分析了爬取全过程。 详细的代码开源在 GitHub 上:NBSPRC-spider。...总体思路说明 首先我定义了一个网页爬取函数,然后依次定义省级代码获取函数、市级代码获取函数、区级代码获取函数、街道代码获取函数、居委会代码获取函数,这些函数都会调用网页爬取函数。...其中区级代码获取函数、街道代码获取函数、居委会代码获取函数这三个函数都是多线程实现爬取的。最后我将爬取得到的数据输出为 csv 格式文件。...自治区直辖县级行政区划 信息写入 csv 文件 df_city.to_csv('city.csv', sep=',', header=True, index=False) 获取区级代码函数 — 多线程实现...— 多线程实现 def getTown(url_list): queue_town = Queue() #队列 thread_num = 50 #进程数 town = [] #

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最佳统计方法实践(代码实现)!⛵

本文讲解两大类异常值的检测方法及其Python实现:可视化方法(箱线图&直方图)、统计方法(z分数&四分位距)。...如果我们在去除异常值之前和之后计算这些统计数据,可能会有比较大的差异。图片 异常值对机器学习模型有什么影响?...我们这里用 保险数据来做一个讲解: 实战数据集下载(百度网盘):公✦众✦号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』,或者点击 这里 获取本文 [29]基于统计方法的异常值检测代码实战 『insurance...index, inplace = True)df.drop(df[df['expenses'] >= 50000].index, inplace = True)现在,如果我们再次检查箱线图和直方图:图片 基于统计方法的异常值检测检测异常值有两种主要的统计方法...图片代码实现如下:# 重新加载数据df = pd.read_csv('insurance.csv')# 计算上下四分位数位置q75_age, q25_age = np.percentile(df['age

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