- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-7 试手MNIST数据集
本小节使用更大更正规的手写识别数据集MNIST数据集，使用sklearn导入MNIST数据集并使用kNN算法对MNIST数据集进行分类。 原始数据集。 之后将下载好的数据集文件放到sklearn数据根目录下的mldata目录。 DESCR字段给出了下载数据集的网站"mldata.org"，如果有兴趣可以访问这个网站，看看其他的数据集。 将原有数据所包含的噪声消除后，这使得我们可以更好更准确的拿到数据集对应的特征，从而使得识别的准确率得到提升。
2.8K10发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
7-7 输出全排列
点这里 7-7 输出全排列 请编写程序输出前n个正整数的全排列（n<10），并通过9个测试用例（即n从1到9）观察n逐步增大时程序的运行时间。 输入格式: 输入给出正整数n（<10）。
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏以终为始
7-7 古风排版 （20 分)
7-7 古风排版 （20 分) 中国的古人写文字，是从右向左竖向排版的。本题就请你编写程序，把一段文字按古风排版。 输入格式： 输入在第一行给出一个正整数N（<100），是每一列的字符数。
63210编辑于 2023-03-09 - 来自专栏刷题笔记
7-7 删除重复字符 (20 分)
点这里 7-7 删除重复字符 (20 分) 本题要求编写程序，将给定字符串去掉重复的字符后，按照字符ASCII码顺序从小到大排序后输出。
2.6K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏短信接收服务
爬虫数据采集
经常有小伙伴需要将互联网上的数据保存的本地，而又不想自己一篇一篇的复制，我们第一个想到的就是爬虫，爬虫可以说是组成了我们精彩的互联网世界。 这都是爬虫数据采集的功劳。 这篇文章我总结了爬虫数据采集的说有流程，从最开始的最简单的基本爬虫，到爬虫所采集到的数据如何存储，以及我们如何绕过一些反爬措施，来获取我们需要的数据，进行爬虫的数据采集： 爬虫介绍：主要介绍了什么是爬虫 存储 CSV 文件：这篇文章介绍了如何将爬虫采集到的数据保存为 csv 文件，为我们后面的数据分析或者其他的一些要求做好铺垫。 使用 MySQL 存储数据：这篇文章详细介绍了如何将爬虫采集到的数据保存到数据库，可以提供给我们查询或者是分析等任务。 读取文档：这篇文章介绍了如何解析文档内容，并读取内容。
2.8K10编辑于 2022-04-28 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-7 装睡
7-7 装睡 你永远叫不醒一个装睡的人 —— 但是通过分析一个人的呼吸频率和脉搏，你可以发现谁在装睡！医生告诉我们，正常人睡眠时的呼吸频率是每分钟15-20次，脉搏是每分钟50-70次。
89330发布于 2020-06-23 - 来自专栏云微的一点分享
PTA 数据结构与算法题目集（中文）7-7 六度空间 (30分) 题解
- 我的GIS/CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes <一个浙江大学本科生的计算机、地理信息科学知识库 > 还有不少数据结构和算法相关的笔记以及 随着当代人的联络主要依赖于电话、短信、微信以及因特网上即时通信等工具，能够体现社交网络关系的一手数据已经逐渐使得“六度空间”理论的验证成为可能。
56020编辑于 2023-02-11 - 来自专栏Java
7-7 念数字 (15 分)(用数组简化判断过程)
7-7 念数字 (15 分) 输入一个整数，输出每个数字对应的拼音。当整数为负数时，先输出fu字。
33400编辑于 2025-01-21 - 来自专栏GopherCoder
专栏：FROM 爬虫 TO 数据科学专栏：FROM 爬虫 TO 数据科学0123
专栏：FROM 爬虫 TO 数据科学 共同成长社群，精进 专栏: 爬虫知识教程 0 关于本人： 初学者，同时喜欢编程和文艺书籍。 私下学些心理学，增强自己的认知能力。 摸滚打爬才学习了编程技术，写专栏的初衷是自己梳理爬虫知识。 走过许多弯路，可能也还在继续走着弯路。 01: CSDN专栏 02: 静觅爬虫专栏 03: 极客学院 2 专栏中技能概要 Git re BeautifulSoup xpath MySQL mongodb elasticsearch Scrapy 基本的匹配文本的方法| |03|requests模块的学习|网页下载器| |04|BeautifulSoup|解析器| |05|xpath|强大的解析器| |06|本地文本操作| |07|MySQL|关系型数据库 mongodb|No SQL| |09|elacsticsearch| |10|scrapy| |11|scrapy + Mongodb| |12|scrapy + Mongodb + redis| 数据科学专栏
73270发布于 2018-06-06 - 来自专栏二爷记
Python爬虫，pentagram图片及数据采集爬虫
很久没有写爬虫了，随手写了一个爬虫，分享给大家，目标是获取所有图片及数据内容，由于图片存在多张，故简单的采用了多线程来采集下载图片，同时也简单的运用python写入txt构建了一下爬取过程的日志文件，代码写的比较啰嗦 with open("log.txt", 'a+', encoding='utf-8') as f: f.write(f"{now()}-获取数据 listdatas.append(listdata) print(len(listdatas)) return listdatas #获取详情数据内容 微博爬虫，python微博用户主页小姐姐图片内容采集爬虫 ? 图片爬虫，手把手教你Python多线程下载获取图片 ? Python下载爬虫，解析跳转真实链接下载文件 ? Python爬虫，B站视频下载源码脚本工具助手附exe ·················END·················
1K20发布于 2021-07-05 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-7 迷宫寻路 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473288 7-7 迷宫寻路 (30 分) 给定一个M行N列的迷宫图，其中 "0"表示可通路 接下来可能输入多组迷宫数据。 当输入M的值为-1时结束输入。 输出格式: 按行顺序输出路径的每个位置的行数和列数，如 x,y 如果不存在任何路径，则输出"NO FOUND".
1.3K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏python学习指南
python爬虫(一)_爬虫原理和数据抓取
DT即数据技术，由数据在推倒人们的衣食住行，当今时代是一个大数据时代，数据从何而来？ 企业产生的用户数据：百度指数、阿里指数、TBI腾讯浏览指数、新浪微博指数 数据平台购买数据：数据堂、国云数据市场、贵阳大数据交易所 政府机构公开的数据：中华人民共和国国家统计局数据、世界银行公开数据 、联合国数据、纳斯达克 数据管理咨询公司：麦肯锡、埃森哲、艾瑞咨询 爬取网络数据：如果需要的数据市场上没有，或者不愿意购买，那么就可以招/做一名爬虫工程师，自己动手丰衣足食。 百度百科：网络爬虫 关于Python爬虫，我们需要学习的有： Python基础语法学习(基础知识) HTML页面的内容抓取(数据抓取) HTML页面的数据提取(数据清洗) Scrapy框架以及 通用爬虫和聚焦爬虫 网络爬虫可分为通用爬虫和聚焦爬虫两种。
3.8K70发布于 2018-01-17 - 来自专栏短信接收服务
爬虫系列：数据采集
在开始以前，还是要提醒大家：在网络爬虫的时候，你必须非常谨慎地考虑需要消耗多少网络流量，还要尽力思考能不能让采集目标的服务器负载更低一点。 在做数据采集以前，对网站经行分析，看看代码结构。 以上从网站结构开始分析，到具体代码实现，这是爬虫抽取网站内容的一个基本思路。 每个网站不同，结构也会有所不同，所以要针对性的编写代码。 以上代码已托管在 Github，地址：https://github.com/sycct/Scrape_1_1/ 文章来源：爬虫识别 - 爬虫系列：数据采集
88320发布于 2021-10-19 - 来自专栏我是思聪
共享单车数据爬虫
需要数据请联系微信bcdata 在线实时查看共享单车的位置，并提供了API供调用，方便进行研究，请查看体验：http://www.dancheditu.com/ 完整体验请在电脑上打开，手机可能显示不完整
1.6K10发布于 2020-04-30 - 来自专栏大数据杂谈
Python 爬虫实战：股票数据定向爬虫
选取方法： 打开网页，查看源代码，搜索网页的股票价格数据是否存在于源代码中。 所以判断该网页的数据使用js生成的，不适合本项目。因此换一个网页。 从上图中可以发现百度股票的数据是html代码生成的，符合我们本项目的要求，所以在本项目中选择百度股票的网址。 因此，在本项目中，使用字典来存储每只股票的信息，然后再用字典把所有股票的信息记录起来，最后将字典中的数据输出到文件中。 range(len(keyList)): key = keyList[i].text val = valueList[i].text infoDict[key] = val 6.最后把字典中的数据存入外部文件中
1.8K40发布于 2018-06-11 - 来自专栏北京马哥教育
Python 爬虫实战：股票数据定向爬虫
选取方法： 打开网页，查看源代码，搜索网页的股票价格数据是否存在于源代码中。 所以判断该网页的数据使用js生成的，不适合本项目。因此换一个网页。 从上图中可以发现百度股票的数据是html代码生成的，符合我们本项目的要求，所以在本项目中选择百度股票的网址。 因此，在本项目中，使用字典来存储每只股票的信息，然后再用字典把所有股票的信息记录起来，最后将字典中的数据输出到文件中。 range(len(keyList)): key = keyList[i].text val = valueList[i].text infoDict[key] = val 6.最后把字典中的数据存入外部文件中
1.5K110发布于 2018-05-04 - 来自专栏短信接收服务
爬虫系列：数据清洗
前面我们已经介绍了网络数据采集的一些基础知识，现在我们将进入高级数据采集部分。到目前为止，我们创建的网络爬虫都不是特别给力，如果网络服务器不能立即提供样式规范的信息，爬虫就不能采集正确的数据。 如果爬虫只能采集那些显而易见的信息，不经过处理就存储起来，那么迟早要被登录表单、网页交互以及 Javascript 困住手脚。 总之，目前爬虫还没有足够的实力去采集各种数据，只能处理那些愿意被采集的信息。 数据清洗 到目前为止，我们都没有处理过那些样式不规范的数据，要么使用的是样式规范的数据源，要么就是放弃样式不符合我们预期的数据。但在网络数据采集中，你通常无法对采集的数据样式太挑剔。 本期关于数据清洗就是如上内容，在接下来的内容中我会讲解数据标准化，以及存储的数据如何清洗。
2.3K10编辑于 2022-01-12 - 来自专栏python3
爬虫之数据解析
一、啥是数据解析 在上一篇关于爬虫的博客里，我提到过，整个爬虫分为四个部分，上一篇博客已经完成了前两步，也就是我说的最难的地方，接下来这一步数据解析不是很难，但就是很烦人，但只要你有耐心，一步一步查找 、排除就会提取出目标信息，这一步就相当于从接收到的庞大数据中提取出真正想要、有意义的信息，所以对于爬虫来说，应该是很重要的。 数据解析有三种方式，一是通过正则表达式，在python中就是利用re模块；二是xpath；三是利用BeautifulSoup。 明显发现这就是登录请求的路径，数据结构拿到了，再去拿到请求的路径 ? 这下就可以发送请求，我最先访问的是login页面，得到cookie，带这个cookie和data数据，往登录的路径发送请求，但不得行。
1.4K20发布于 2020-01-21 大数据—爬虫基础
目录 爬虫是什么？ 发送网络请求 解析数据 正则表达式 正则表达式元字符 常用函数 Beautiful Soup find_all()函数 find()函数 select() xpath库： 爬虫是什么？ 爬虫（Crawler），也被称为网络爬虫、网页蜘蛛或网络机器人，是一种按照既定规则在网络上自动爬取信息的程序或脚本。它模拟人类操作客户端（如浏览器或APP）向服务器发起网络请求，以抓取数据。 爬虫可以用于网站数据采集、内容监测等多种用途。 爬虫的工作流程： 选取目标数据源：确定要爬取的网站或网页。 发起网络请求：模拟浏览器向目标网站发送请求。 获取响应数据：接收目标网站返回的响应数据，通常是HTML、XML或JSON格式的数据。 解析数据：使用解析器（如BeautifulSoup、lxml等）解析响应数据，提取出所需的信息。
1.5K21编辑于 2024-06-13- 来自专栏我和PYTHON有个约会
爬虫0040：数据筛选爬虫处理之结构化数据操作
爬虫处理之结构化数据操作 目录清单 正则表达式提取数据 正则表达式案例操作 Xpath提取数据 Xpath案例操作 BeautifulSoup4提取数据 BeautifulSoup4案例操作 章节内容 关于数据 爬虫程序，主要是运行在网络中进行数据采集的一种计算机程序，正常的一个爬虫采集数据的过程大致如下： 访问目标服务器 采集数据，获取访问url的数据 根据需要筛选数据 处理数据，存储到文件或者数据库 ，等待下一步进行数据分析或者数据展示 由于存在着不同的服务器和软件应用，所以爬虫获取到的数据就会出现各种不同的表现形式，但是总体来说还是有规律的，有规律就可以被掌握的 ---- 首先，关于爬虫处理的数据 ，这是爬虫在采集完数据之后，针对数据进行筛选必须要进行的操作 ---- 接下来，了解两种不同的数据的表现形式 非结构化数据 无格式字符串数据：用户名、邮箱、账号、电话号码、地址、电影名称、评分、评论、 简单etree操作 # -*- coding:utf-8 -*- from lxml import etree # 模拟得到爬虫数据 content = """ <html>
4.6K10发布于 2018-08-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号