Spark编程环境Spark可以独立安装使用，也可以和Hadoop一起安装使用。在安装Spark之前，首先确保你的电脑上已经安装了Java8或者更高的版本。Spark安装访问Spark下载页面，并选择最新版本的Spark直接下载，当前的最新版本是2.4.2。下载好之后需要解压缩到安装文件夹中，看自己的喜好，我们是安装到了/opt目录下。tar-xzfspark-2.4.2-bin-hadoop2.7.tgzmvspark-2.4.2-bin-hadoop2
系统 2019-09-27 17:52:49 1888
本文根据ApacheFlink系列直播课程整理而成，由ApacheFlinkPMC，阿里巴巴高级技术专家孙金城分享。重点为大家介绍FlinkPythonAPI的现状及未来规划，主要内容包括：ApacheFlinkPythonAPI的前世今生和未来发展；ApacheFlinkPythonAPI架构及开发环境搭建；ApacheFlinkPythonAPI核心算子介绍及应用。一.ApacheFlinkPythonAPI的前世今生和未来发展1.Flink为什么选择
系统 2019-09-27 17:47:48 1888
本文我们详细地介绍下两个模块关于生成随机序列的其他使用方法。随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。Python内置的random模块提供了生成随机数的方法，使用这些方法时需要导入random模块。importrandom下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法。1、random.random()随机生成0到1之间的浮点数[0.0,1.0)。注意的是返回的随
系统 2019-09-27 17:46:55 1888
Python通过pip安装Django详细介绍经过前面的Python包管理工具的学习，接下来我们就要基于前面的知识，来配置Django的开发与运行环境。首先是安装Django（通过pip安装）：pipinstallDjango输出的结果在我这里是这样的：Downloading/unpackingDjangoDownloadingDjango-1.5.2.tar.gz(8.0MB):8.0MBdownloadedRunningsetup.pyegg_info
系统 2019-09-27 17:38:21 1888
Numpy模块被广泛用于科学和数值计算，自然有它的强大之处，之前对于特征处理中需要进行数据列表或者矩阵拼接的时候都是自己写的函数来完成的，今天发现一个好玩的函数，不仅好玩，关键性能强大，那就是Numpy模块自带的矩阵、列表连接函数，实践一下。#!usr/bin/envpython#encoding:utf-8from__future__importdivision'''__Author__:沂水寒城使用numpy模块实现矩阵的连接操作'''importnu
系统 2019-09-27 17:55:12 1887
操作系统：windows10安装模块：Pillowpytesseracttesseract-ocr1、首先安装Pillow，可以选择安装windows版的安装包下载地址：https://pypi.org/project/Pillow/#files此处我选择安装Pillow-6.1.0.win-amd64-py2.7.exe2、安装完成后再进行安装pytesseract下载地址：https://pypi.org/project/pytesseract/#fi
系统 2019-09-27 17:54:22 1887
由于之前对于爬取下来的数据都是存入MongoDB中，想起来还没有尝试存入MySQL，于是将一篇简单的文章爬取下来，存入MySQL试试这里用到的python模块是pymysql，因为MySQLdb之前已经停止维护首先在cmd中连接MySQL并且创建一个数据库json在图形化界面workbench中可以看到接下来就要在pycharm中写代码了，在pycharm中导入pymysql后即可#建立python与MySQL之间的连接mysql=pymysql.conn
系统 2019-09-27 17:53:26 1887
使用python来登录asp网站和登录其他网站差不多,只是因为asp页面在每次请求的时候都要带上viewstate,因此使用python来登录的话就多了一个步骤,获得这个页面的viewstate之后带上这个和你要post或get到该页面的请求数据就好了,下面这段程序是登录一个asp系统,然后搜索某些数据并将这些数据保存下来.#coding=utf-8importurllib2frombs4importBeautifulSoupimporturllibimp
系统 2019-09-27 17:53:06 1887
问题1：需要得到一个类似{“demo”:{“key”:”value”}}这样格式的字典dic。dic=dict()dic_temp=dict()dic_temp={"key":"value"}dic["demo"]=dic_temp问题2：创建一个多值映射字典.。d={}forkey,valueinpairs:ifkeynotind:d[key]=[]d[key].append(value)问题3：需要得到一个类似[{“id”:1,“text”:“Root
系统 2019-09-27 17:48:04 1887
如果你不希望从头开始创造一种数据格式来存放数据，JSON是一个很好的选择。如果你对Python有所了解，就更加事半功倍了。下面就来介绍一下如何使用Python处理JSON数据。JSON的全称是JavaScript对象表示法JavaScriptObjectNotation。这是一种以键值对的形式存储数据的格式，并且很容易解析，因而成为了一种被广泛使用的数据格式。另外，不要因为JSON名称而望文生义，JSON并不仅仅在JavaScript中使用，它也可以在其它
系统 2019-09-27 17:47:24 1887
