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Python爬取Boss直聘,获取全国Python薪酬榜

深感抱歉本来这篇文章应该是在昨天发的,可是电脑出了问题蓝屏了。晚上回来重装了系统,结果还是搞到了现在。今天想和大家聊聊Python与爬虫python之所以能迅速风靡全国,和大街小巷各种的培训机构脱不开关系。一会pythonAI未来以来,一会儿4个月培养人工智能与机器学习顶尖人才,更有甚者什么一周成就爬虫分析师…我这一把年纪了,胆子小只敢在自己的公众号里说说。至于出去了,你们该实力互吹、生猛造势的,我看看就好不说话。网上经常看到爬虫的文章,什么爬了几十万数据

系统 2019-09-27 17:52:54 2375

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手把手教你用Python做一个哄女友神器,小白可上手

大数据文摘出品作者:诗风悠存、蒋宝尚哄女朋友最高的境界是什么?除了用心之外,每天不重复的甜言蜜语必然是少不了的。虽然语文老师上学的时候也教了一些东西,但是日子长了必然“江郎才尽”。大家都是混科技圈的,借助自动化的手段能不能一次性的解决问题呢?嗯,显然是可以的。Github作为全球最大的同性交友网站,小伙伴们不仅可以在上面交流编程技巧,还能学到如何开发一个自动哄女友神器。先附上Github地址:https://github.com/sfyc23/Everyd

系统 2019-09-27 17:51:15 2375

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python与字符编码问题

用python2的小伙伴肯定会遇到字符编码的问题。下面对编码问题做个简单的总结,希望对各位有些帮助。故事零:编码的定义我们从“SOS“(国际通用求助信号)开始,它的摩斯密码的编码是:“…---…”,想一下为什么选用S、O、S来作为求救信号?因为它简单,容易辨别且不容易发错呀!那么,字符编码就是:´给定一系列字符,对每个字符赋予一个数值,用数值来代表对应的字符,这一数值就是字符的编码。例如,我们给字符'A'赋予数值0x41,则0x41就是字符'A'的编码。字

系统 2019-09-27 17:51:03 2375

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python数据分析(2)Numpy库(1)

文章目录一:简介二:NumPy库组成介绍1.NumPy的组成2.NumPy优点3.数据结构和数据类型的区别(1)数据类型(2)数据结构4.NumPy数据类型三:NumPyndarray1.简介(1)大型数组集合(2)多维(3)相同类型(4)类似标量操作语法2.NumPy矩阵和数组区别3.shape,dtype,ndim4.生成ndarray(1)基础创建方法(2)其他方法5.ndarray的数据类型6.NumPy数组算术(1)向量化(2)相同尺寸数组算术操

系统 2019-09-27 17:47:43 2375

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python正则表达式中的括号匹配问题

问题:m=re.findall('[0-9]*4[0-9]*','[4]')可以匹配到4.m=re.findall('([0-9])*4([0-9])*','[4]')匹配不到4.这是为什么呢?PS,这个是一个简化的说明,我要用的正则比这个复杂,所以要用到(),表示一个序列的匹配。补充一点,我放在notepad++中用的时候,两种写法都能匹配出来,不知道为什么python中就不行了。答案:python的正则中用()会进行匹配,所以返回结果是['',''],

系统 2019-09-27 17:47:25 2375

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python求最大值,不使用内置函数的实现方法

利用python进行求解,求解的要求是不能使用python内部封装好的函数例如:maxway1:deffindmax(data,n):ifn==1:returndata[0]else:maxi=data[0]foriindata[1:]:ifmaxicoderesult:34way2:defgetMax(arr):foriinrange(0,len(arr)):forjinrange(i+1,len(arr)):first=int(arr[i])secon

系统 2019-09-27 17:56:54 2374

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python股票市场数据探索指北

前言虽然同花顺之类的金融理财应用的数据足够好了,但还是有自己定制的冲动,数据自然不会不会比前者好很多,但是按照自己的想法来定制还是不错的。目标通过免费的数据接口获取数据,每日增量更新标的历史交易数据,然后通过Kibana做可视化及数据分析.其实自己通过echarts之类的可视化框架做可视化也是个不错的选择,不过前期成本太大。还有就是pandas+matplotlib已经足以应付大部分需求了,可是交互感太弱,所以借助一个可视化应用是很有必要的,这里选择的是k

系统 2019-09-27 17:55:43 2374

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Python函数参数匹配模型(下)

任意参数*当我们的函数接收参数为任意个,或者不能确定参数个数时,我们,可以利用*来定义任意数目的参数,这个函数调用时,其所有不匹配的位置参数会被赋值为元组,我们可以在函数利用循环或索引进行使用deff(*args):#直接打印元组参数print(args)print('-'*20)#循环打印元组参数[print(i)foriinargs]...#传递一个参数f(1)print('='*20)#传递5个参数f(1,2,3,4,5)示例结果:(1,)-----

系统 2019-09-27 17:55:16 2374

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Python搜索引擎实现原理和方法

如何在庞大的数据中高效的检索自己需要的东西?本篇内容介绍了Python做出一个大数据搜索引擎的原理和方法,以及中间进行数据分析的原理也给大家做了详细介绍。布隆过滤器(BloomFilter)第一步我们先要实现一个布隆过滤器。布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法,它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在与我的数据中,那么它可以以很快的速度返回目标不存在。让我们看看以下布隆过滤器的代码:classBloomfilter(objec

系统 2019-09-27 17:53:09 2374

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Python学习:异常

文章目录异常的种类异常处理触发异常使用异常避免崩溃else代码块抛出异常处理ZeroDivisionError异常处理FileNotFoundError异常断言异常的种类在python中不同的异常可以用不同的类型(python中统一了类与类型,类型即类)去标识,一个异常标识一种错误常用异常AttributeError试图访问一个对象没有的属性,比如foo.x,但是foo没有属性xIOError输入/输出异常;基本上是无法打开文件ImportError无法引

系统 2019-09-27 17:49:48 2374

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python中return的作用总结

在python中定义函数的时候,发现既可以用print也可以用return,来输出一个值,那到底return存在的作用是什么?遂参考几篇论文总结一下1、终止函数并将return值传回程序运行到所遇到的第一个return即返回(退出def块),不会再运行第二个return。如果要返回多个值写在一行即可>>>defa(x,y):>>>ifx==y:>>>returnx,y但并不意味着一个函数中只有一个return例defodd(x):ifx%2!=0:retu

系统 2019-09-27 17:48:12 2374

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5.决策树特征重要性判别算法python实现

特征重要性算法项目链接:https://github.com/Wchenguang/gglearn/blob/master/DecisionTree/李航机器学习讲解/FeatureImportance.ipynb信息增益法公式熵的定义:属性yyy的熵,表示特征的不确定性:P(Y=yj)=pj,i=1,2,⋯,nP\left(Y=y_{j}\right)=p_{j},\quadi=1,2,\cdots,nP(Y=yj​)=pj​,i=1,2,⋯,nH(Y)

系统 2019-09-27 17:46:24 2374

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Python依赖包整体迁移方法详解

1.新建site-packages目录,进入到site-packages目录下;2.在site-packages目录下执行pipfreeze>requirements.txt;3.查看requirements.txt,可以看到当前机器的python所有依赖包已生成列表​4.在当前目录下执行pipdownload-rrequirements.txt,可以看到pip开始下载依赖包列表中的所有依赖包​5.等待下载完成后,可以看到当前目录下已经有了依赖包文件​6.

系统 2019-09-27 17:56:10 2373

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Python基类函数的重载与调用实例分析

本文实例讲述了Python基类函数的重载与调用方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:刚接触Python语言的时间不长,对于这个语言的很多特性并不是很了解,有很多用法都是还不知道。今天想着写一个Python面向对象编程时的继承中的函数调用。分享出来,一起进步。因为之前接触过Java和C++,所有对于面向对象的思想也早已经很熟析的了。这里也不再对面向对象是什么进行赘述了。我们直接上代码吧!看看对于继承和基类函数的调用在Python中是如何调用的~首先,是基

系统 2019-09-27 17:53:12 2373

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python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列

df是一个dataframe,列名为ABCD具体值如下:ABCD0ss小红81aa小明d4ff6ak小紫7dataframe里的属性是不定的,空值默认为NA。一、选取标签为A和C的列,并且选完类型还是dataframedf=df.loc[:,['A','C']]df=df.iloc[:,[0,2]]二、选取标签为C并且只取前两行,选完类型还是dataframedf=df.loc[0:2,['A','C']]df=df.iloc[0:2,[0,2]]聪明的朋

系统 2019-09-27 17:50:07 2373