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分析北京Python开发的现状

相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历,今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。...本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状,希望能够在职业规划方面帮助到大家!!! 爬虫 爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。...这样我们就获得了数据分析的数据源!...数据分析 通过分析cvs文件,为了方便我们统计,我们需要对数据进行清洗 比如剔除实习岗位的招聘、工作年限无要求或者应届生的当做 0年处理、薪资范围需要计算出一个大概的值、学历无要求的当成大专 # 读取数据...至此,此次分析到此结束。有需要的同学也可以查一下其他岗位或者地区的招聘信息哦~ 希望能够帮助大家定位自己的发展和职业规划。

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爬 Boss 直聘,分析 Python 工作现状

页面分析 在 Boss 直聘的官网上搜索 Python,可以看到浏览器的 URL 变为如下: ? 把该地址复制到 Postman 尝试访问,发现无法得到正确的返回: ?...编写代码 我们通过分析 HTML 网页可以知道,所有的工作信息都是保存在 ul 这个标签中的,我们可以通过上面的代码拿到页面中所有的 ul 标签,find_all 返回的是一个列表,然后再查看,工作具体位于第几个...boss123')) job_db = job_conn.boss job_collection = job_db.boss details_collection = job_db.job_details 分析数据...Python 相关工作的数据已经拿到了,下面我们就来简单的做些分析,看看 Python 的工作前景到底怎么样 薪资水平 我们先来看看大家最关心的薪资水平吧 ?...怎么样,看完上面的分析,你有信心找到一份不错的 Python 相关的工作嘛?

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恶意挖矿攻击现状分析

本文首先介绍了恶意挖矿攻击相关知识,然后重点分析恶意挖矿活动的现状,最后分别针对企业和个人分别提出了一些实用的防护措施和建议。...三、恶意挖矿活动现状分析 基于绿盟科技可管理服务中的各类安全告警数据,我们分别针对挖矿活动整体趋势、具体挖矿行为、受害者行业、挖矿常用端口以及挖矿网页进行了分析,详情如下。...2挖矿行为分析 ? ? 图 2 挖矿行为分析 门罗币是一种不可追踪的匿名加密货币,因此它成为了暗网市场上最流通的加密货币之一。...图 3 挖矿受害者行业分析 4挖矿常用端口分析 除了80,443端口,攻击者往往会选择一些比较罕见的端口作为与矿池连接通信的端口。如图4所示,3333端口是挖矿程序最常用的端口。...致力于以场景为导向,智能设备为中心的漏洞挖掘、研究与安全分析,关注物联网资产、漏洞、威胁分析

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分析北京Python开发的现状|文末送书5本

相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历,今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。...本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状,希望能够在职业规划方面帮助到大家!!! 爬虫 爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。...这样我们就获得了数据分析的数据源!...数据分析 通过分析cvs文件,为了方便我们统计,我们需要对数据进行清洗 比如剔除实习岗位的招聘、工作年限无要求或者应届生的当做 0年处理、薪资范围需要计算出一个大概的值、学历无要求的当成大专 # 读取数据...一起学习: 另外我建立了一个数据分析群寻找一起学习的朋友,如果满100人后,请添加我的 微信:【hg_liuzl,备注:数据分析入群】,拉你进群

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软件测试行业现状分析(三)

关于软件测试行业现状分析系列之前已经写了两篇了,各方面数据反馈都很不错。 今天是这个系列的最后一篇,接着来分析一些软件测试行业相关指标,之后准备写技术文。...关于前两篇文章可以参考链接: 软件测试行业现状分析(一) 软件测试行业现状分析(二) 废话不多说,直接上干货! 一.薪水变化 对于IT行业来说,不管是做开发还是做测试,基本上涨薪全靠跳槽。...关于测试流程基本上大同小异,绝大部分公司都会有的需求分析—编写用例—用例评审—测试提bug—复测bug—回归测试—上线—生产验证—输出报告。...性能主要就是对接口做压测,然后监测服务器硬件资源以及数据库,中间件等性能,分析系统瓶颈,并协助开发进行调优。...关于软件测试行业现状分析这个系列就写到这里,主要想给转行的或者不太清楚这个行业的同学作一个科普。

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干货丨​边缘计算开源平台现状分析

南侧是数据产生源,而北侧 收集来自南侧的数据,并对数据进行存储、聚合和分析。...Edgent解决的问题,是如何对来自边缘设备的数据进行高效的分析处理。为加速边缘计算应用在数据分析处理上的开发过程,Edgent 提供一个开发模型和一套API用于实现数据的整个分析处理流程。...由于边缘设备的计算资源稀缺,Edgent 应用程序无法支撑复杂的分析任务。...Edgent的主要应用领域是物联网,此外,它还可以被用于分析日志、文本等类型的数据,例如嵌入服务器软件中用以实时分析错误的日志。...Azure IoT Edge 的主要系统特点是强大的Azure 云服务的支持,尤其是人工智能和数据分析 服务的支持。

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2019年度容器安全现状分析

近期,Sysdig发布了《2019年度容器使用报告》,报告中大篇幅的介绍了2019年容器生态下的安全现状问题。...报告基于2,000,000个运行于生产环境中的容器收集的真实数据,从多个角度,分析了这一年来,容器生态系统所发生的变化,样本数量几乎是去年(90,000)的22倍多。...这也体现了在生态系统中容器运行时的广度有所扩大; (2)样本数较去年增加了22倍多,所有的统计数据来源于线上客户真实的业务数据,这样的数据增长,说明在容器环境中的安全需求与安全建设发生了飞速的发展; (3)报告中首次增加容器环境安全相关的现状数据...下面本文将着重解读2019年容器环境的安全现状。...总体来说,报告从多个角度展示了容器生态,尤其是容器环境的安全现状

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软件供应链检测工具现状分析

开源组件的依赖项一环套着一环,在引入开源组件的时候,你不会知道你额外引入了哪些其他的组件及漏洞,例如,在实际编写项目的时候,为了兼容性,你引入了著名Python组件Requests的2.24.0版本,但实际上...它会扫描各种语言和平台的依赖关系,包括常见的编程语言如Java、JavaScript、Python、Ruby等,以及常用的包管理器如Maven、Npm、Pip、Bundler等。...另一种方法是识别各个语言、系统的构建工具,例如Python的requirements.txt、Setup脚本,Java语言的Pom文件,Go语言的go.mod等等。...依赖关系的分析是通过分析组件之间的依赖关系,组成一个组件和组件之间的依赖关系数据库。组成成分分析可以理解为分析项目中直接使用的组件,而依赖关系数据库分析的是隐藏依赖关系,即组件与项目间接的依赖关系。...本次分析的所有SCA工具只有Steady对代码通过静态分析进行可达性分析。对于本次84.2%的漏洞告警,Steady没有找到对应的依赖项。

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【学习】开源大数据查询分析引擎现状

文|叶蓬 【按:此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品,转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析,对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】...FaceBook的Hive项 目是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架,提供了一系列用于存储、查询和分析大规模数据的工具。...Hive适用于长时间的批处理查询分 析,而Impala、Shark、Stinger和Presto适用于实时交互式SQL查询,它们给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数据分析工 具。...可以先使用Hive进行数据转换处理,之后使用这四个系统中的一个在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。...同时,Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法,使得SQL数据查询 和运算分析能结合在一起,最大化RDD的重复使用; 5) Driver:Shark在Hive的CliDriver基础上进行了一个封装

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大数据安全市场现状和需求分析

日前,安华金和面向各行业IT运维和开发人群开展了一次大数据安全市场现状和需求调研。...希望借此方式了解用户的大数据使用和运维安全现状,发现各行业用户在数据库运维工作中的安全需求,并梳理出整套适用于大数据平台特性的数据安全方案,帮助用户开展安全建设。...安华金和从多方通道获取的近400份问卷中抽取170份有效样本进行统计分析,总结归纳出此份《大数据安全市场现状和需求分析》,摘取报告重点分析结论,分享给关注大数据安全的人士。...调查结果 大数据技术应用现状 本次调研中,半数受访者表示已经将大数据技术应用于单位部分业务中,或者明确列在应用计划内,处于技术选型阶段,另外半数受访者虽然没有真正启动大数据应用项目,但同样关注并处于技术调研阶段...同时,在已经投入大数据应用的受访者中,45%的受访者表示将大数据技术应用在了单位核心的数据分析或业务系统中,意味着单位核心业务数据写入大数据平台,这部分数据与平台分析结果具有非常高的商业价值,需要更高敏感度

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谈谈当前商业数据分析现状

来源:转行做DT 作者:TwilightZjy 众所周知,数据分析师有两个发展方向,一个是商业数据分析师,一个就是数据挖掘工程师。 两条路,一个更加偏向业务,另一个则更加偏向算法及开发。...所以我们先聊聊商业数据分析师。 所谓商业数据分析师,也就是和业务相关,需要配合业务去做一些数据分析方面的事情。 关于这些,网上已经有很多文章,一搜一大堆。...二、数据分析师本来也就是这几年火起来的岗位,但本身岗位职责就不明确,所以每个公司的岗位定位都不一样。 三、不同行业的数据分析师,工作内容可能也有很大出入。...对数据分析师的要求也是相当不同的。 这也就造成了商业数据分析师工作内容上的很大差异。 另外稍微了解些数据行业的人都知道,对数据进行分析,并撰写报告只是整个数据分析中的一小部分。...另外数据行业发展也是非常快,可能今年会 Python、SQL、Excel 还能找到工作,但到明年说不定最低要求就变成对业务要比较了解,或者是懂建模也说不准。

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