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社区首页 >专栏 >Python模块学习:subprocess模块详解

Python模块学习:subprocess模块详解

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Python学习者
发布于 2023-08-26 08:40:15
发布于 2023-08-26 08:40:15
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一.subprocess模块

subprocess是Python 2.4中新增的一个模块,它允许你生成新的进程,连接到它们的 input/output/error 管道,并获取它们的返回(状态)码。这个模块的目的在于替换几个旧的模块和方法,如:

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os.system
os.spawn*
1.subprocess模块中的常用函数

函数

描述

subprocess.run()

Python 3.5中新增的函数。执行指定的命令,等待命令执行完成后返回一个包含执行结果的CompletedProcess类

的实例。

subprocess.call()

执行指定的命令,返回命令执行状态,其功能类似于os.system(cmd)。

subprocess.check_call()

Python 2.5中新增的函数。 执行指定的命令,如果执行成功则返回状态码,否则抛出异常。其功能等价于subprocess.run(…, check=True)。

subprocess.check_output()

Python 2.7中新增的的函数。执行指定的命令,如果执行状态码为0则返回命令执行结果,否则抛出异常。

subprocess.getoutput(cmd)

接收字符串格式的命令,执行命令并返回执行结果,其功能类似于os.popen(cmd).read()和commands.getoutput(cmd)。

subprocess.getstatusoutput(cmd)

执行cmd命令,返回一个元组(命令执行状态, 命令执行结果输出),其功能类似于commands.getstatusoutput()。

说明:

1.在Python 3.5之后的版本中,官方文档中提倡通过subprocess.run()函数替代其他函数来使用subproccess模块的功能;

2.在Python 3.5之前的版本中,我们可以通过subprocess.call(),subprocess.getoutput()等上面列出的其他函数来使用subprocess模块的功能;

3.subprocess.run()、subprocess.call()、subprocess.check_call()和subprocess.check_output()都是通过对subprocess.Popen的封装来实现的高级函数,因此如果我们需要更复杂功能时,可以通过subprocess.Popen来完成。

4.subprocess.getoutput()和subprocess.getstatusoutput()函数是来自Python 2.x的commands模块的两个遗留函数。它们隐式的调用系统shell,并且不保证其他函数所具有的安全性和异常处理的一致性。另外,它们从Python 3.3.4开始才支持Windows平台。

2.上面各函数的定义及参数说明

函数参数列表:

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subprocess.run(args, *, stdin=None, input=None, stdout=None, stderr=None, shell=False, timeout=None, check=False, universal_newlines=False)

subprocess.call(args, *, stdin=None, stdout=None, stderr=None, shell=False, timeout=None)

subprocess.check_call(args, *, stdin=None, stdout=None, stderr=None, shell=False, timeout=None)

subprocess.check_output(args, *, stdin=None, stderr=None, shell=False, universal_newlines=False, timeout=None)

subprocess.getstatusoutput(cmd)

subprocess.getoutput(cmd)

参数说明:

args: 要执行的shell命令,默认应该是一个字符串序列,如‘df’, ‘-Th’或(‘df’, ‘-Th’),也可以是一个字符串,如’df -Th’,但是此时需要把shell参数的值置为True。

shell: 如果shell为True,那么指定的命令将通过shell执行。如果我们需要访问某些shell的特性,如管道、文件名通配符、环境变量扩展功能,这将是非常有用的。当然,python本身也提供了许多类似shell的特性的实现,如glob、fnmatch、os.walk()、os.path.expandvars()、os.expanduser()和shutil等。

check: 如果check参数的值是True,且执行命令的进程以非0状态码退出,则会抛出一个CalledProcessError的异常,且该异常对象会包含 参数、退出状态码、以及stdout和stderr(如果它们有被捕获的话)。

stdout, stderr:input: 该参数是传递给Popen.communicate(),通常该参数的值必须是一个字节序列,如果universal_newlines=True,则其值应该是一个字符串。

  • run()函数默认不会捕获命令执行结果的正常输出和错误输出,如果我们向获取这些内容需要传递subprocess.PIPE,然后可以通过返回的CompletedProcess类实例的stdout和stderr属性或捕获相应的内容;
  • call()和check_call()函数返回的是命令执行的状态码,而不是CompletedProcess类实例,所以对于它们而言,stdout和stderr不适合赋值为subprocess.PIPE;
  • check_output()函数默认就会返回命令执行结果,所以不用设置stdout的值,如果我们希望在结果中捕获错误信息,可以执行stderr=subprocess.STDOUT。

universal_newlines: 该参数影响的是输入与输出的数据格式,比如它的值默认为False,此时stdout和stderr的输出是字节序列;当该参数的值设置为True时,stdout和stderr的输出是字符串。

3.subprocess.CompletedProcess类介绍

需要说明的是,subprocess.run()函数是Python3.5中新增的一个高级函数,其返回值是一个subprocess.CompletedPorcess类的实例,因此,subprocess.completedPorcess类也是Python 3.5中才存在的。它表示的是一个已结束进程的状态信息,它所包含的属性如下:

  • args: 用于加载该进程的参数,这可能是一个列表或一个字符串
  • returncode: 子进程的退出状态码。通常情况下,退出状态码为0则表示进程成功运行了;一个负值-N表示这个子进程被信号N终止了
  • stdout: 从子进程捕获的stdout。这通常是一个字节序列,如果run()函数被调用时指定universal_newlines=True,则该属性值是一个字符串。如果run()函数被调用时指定stderr=subprocess.STDOUT,那么stdout和stderr将会被整合到这一个属性中,且stderr将会为None
  • stderr: 从子进程捕获的stderr。它的值与stdout一样,是一个字节序列或一个字符串。如果stderr灭有被捕获的话,它的值就为None
  • check_returncode(): 如果returncode是一个非0值,则该方法会抛出一个CalledProcessError异常。
4.实例

subprocess.run()

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>>> subprocess.run(["ls", "-l"])  # doesn't capture output
CompletedProcess(args=['ls', '-l'], returncode=0)

>>> subprocess.run("exit 1", shell=True, check=True)
Traceback (most recent call last):
  ...
subprocess.CalledProcessError: Command 'exit 1' returned non-zero exit status 1

>>> subprocess.run(["ls", "-l", "/dev/null"], stdout=subprocess.PIPE)
CompletedProcess(args=['ls', '-l', '/dev/null'], returncode=0,
stdout=b'crw-rw-rw- 1 root root 1, 3 Jan 23 16:23 /dev/null\n')

subprocess.call()

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>>> subprocess.call(['ls',  '-l'])
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>>> subprocess.call('ls -l', shell=True)
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>>> subprocess.call(['ls',  '-l'], stdout=subprocess.DEVNULL)
0
>>> subprocess.call(['ls',  '-l', '/test'])
ls: 无法访问/test: 没有那个文件或目录
2

suprocess.check_call()

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>>> subprocess.check_call(['ls',  '-l'])
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>>> subprocess.check_call('ls -l', shell=True)
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>>> subprocess.check_call('ls -l /test', shell=True)
ls: 无法访问/test: 没有那个文件或目录
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python3.4/subprocess.py", line 557, in check_call
    raise CalledProcessError(retcode, cmd)
subprocess.CalledProcessError: Command 'ls -l /test' returned non-zero exit status 2

subprocess.check_output()

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>>> ret = subprocess.check_output(['ls',  '-l'])
>>> print(ret)
b' \xe5\x85\xac\xe5\x85\xb1\xe7\x9a\x84\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096 12\xe6\x9c\x88  7  2015 \xe6\xa8\xa1\xe6\x9d\xbf\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096 12\xe6\x9c\x88  7  2015 \xe8\xa7\x86\xe9\xa2\x91\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096 12\xe6\x9c\x88  7  2015 \xe5\x9b\xbe\xe7\x89\x87\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096 12\xe6\x9c\x88  7  2015 \xe6\x96\x87\xe6\xa1\xa3\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096  4\xe6\x9c\x88 13  2016 \xe4\xb8\x8b\xe8\xbd\xbd\ndrwxr-xr-x  2 wader wader   4096 12\xe6\x9c\x88  7  2015 \xe9\x9f\xb3\xe4\xb9\x90\ndrwxr-xr-x  7 wader wader   4096  5\xe6\x9c\x88 26  2016 \xe6\xa1\x8c\xe9\x9d\xa2\n'
>>> ret = subprocess.check_output(['ls',  '-l'], universal_newlines=True)
>>> print(ret)
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subprocess.getoutput()与subprocess.getstatusoutput()

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>>> ret = subprocess.getoutput('ls -l')
>>> print(ret)
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>>> retcode, output = subprocess.getstatusoutput('ls -l')
>>> print(retcode)
0
>>> print(output)
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>>> retcode, output = subprocess.getstatusoutput('ls -l /test')
>>> print(retcode)
2
>>> print(output)
ls: 无法访问/test: 没有那个文件或目录

二.subprocess.Popen介绍

该类用于在一个新的进程中执行一个子程序。前面我们提到过,上面介绍的这些函数都是基于subprocess.Popen类实现的,通过使用这些被封装后的高级函数可以很方面的完成一些常见的需求。由于subprocess模块底层的进程创建和管理是由Popen类来处理的,因此,当我们无法通过上面哪些高级函数来实现一些不太常见的功能时就可以通过subprocess.Popen类提供的灵活的api来完成。

1 subprocess.Popen的构造函数
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class subprocess.Popen(args, bufsize=-1, executable=None, stdin=None, stdout=None, stderr=None, 
    preexec_fn=None, close_fds=True, shell=False, cwd=None, env=None, universal_newlines=False,
    startup_info=None, creationflags=0, restore_signals=True, start_new_session=False, pass_fds=())

参数说明:

  • args: 要执行的shell命令,可以是字符串,也可以是命令各个参数组成的序列。当该参数的值是一个字符串时,该命令的解释过程是与平台相关的,因此通常建议将args参数作为一个序列传递。
  • bufsize: 指定缓存策略,0表示不缓冲,1表示行缓冲,其他大于1的数字表示缓冲区大小,负数 表示使用系统默认缓冲策略。stdin, stdout, stderr: 分别表示程序标准输入、输出、错误句柄。
  • preexec_fn: 用于指定一个将在子进程运行之前被调用的可执行对象,只在Unix平台下有效。
  • close_fds: 如果该参数的值为True,则除了0,1和2之外的所有文件描述符都将会在子进程执行之前被关闭。
  • shell: 该参数用于标识是否使用shell作为要执行的程序,如果shell值为True,则建议将args参数作为一个字符串传递而不要作为一个序列传递。
  • cwd: 如果该参数值不是None,则该函数将会在执行这个子进程之前改变当前工作目录。
  • env: 用于指定子进程的环境变量,如果env=None,那么子进程的环境变量将从父进程中继承。如果env!=None,它的值必须是一个映射对象。
  • universal_newlines: 如果该参数值为True,则该文件对象的stdin,stdout和stderr将会作为文本流被打开,否则他们将会被作为二进制流被打开。
  • startupinfo和creationflags: 这两个参数只在Windows下有效,它们将被传递给底层的CreateProcess()函数,用于设置子进程的一些属性,如主窗口的外观,进程优先级等。
2.subprocess.Popen类的实例可调用的方法

方法

描述

Popen.poll()

用于检查子进程(命令)是否已经执行结束,没结束返回None,结束后返回状态码。

Popen.wait(timeout=None)

等待子进程结束,并返回状态码;如果在timeout指定的秒数之后进程还没有结束,将会抛出一个TimeoutExpired异常。

Popen.communicate(input=None, timeout=None)

该方法可用来与进程进行交互,比如发送数据到stdin,从stdout和stderr读取数据,直到到达文件末尾。

Popen.send_signal(signal)

发送指定的信号给这个子进程。

Popen.terminate()

停止该子进程。

Popen.kill()

杀死该子进程。

关于communicate()方法的说明:

  • 该方法中的可选参数 input 应该是将被发送给子进程的数据,或者如没有数据发送给子进程,该参数应该是None。input参数的数据类型必须是字节串,如果universal_newlines参数值为True,则input参数的数据类型必须是字符串。
  • 该方法返回一个元组(stdout_data, stderr_data),这些数据将会是字节穿或字符串(如果universal_newlines的值为True)。
  • 如果在timeout指定的秒数后该进程还没有结束,将会抛出一个TimeoutExpired异常。捕获这个异常,然后重新尝试通信不会丢失任何输出的数据。但是超时之后子进程并没有被杀死,为了合理的清除相应的内容,一个好的应用应该手动杀死这个子进程来结束通信。
  • 需要注意的是,这里读取的数据是缓冲在内存中的,所以,如果数据大小非常大或者是无限的,就不应该使用这个方法
3 subprocess.Popen使用实例

实例1

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>>> import subprocess
>>>
>>> p = subprocess.Popen('df -Th', stdout=subprocess.PIPE, shell=True)
>>> print(p.stdout.read())
Filesystem     Type      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/vda1      ext4       40G   12G   26G  31% /
devtmpfs       devtmpfs  3.9G     0  3.9G   0% /dev
tmpfs          tmpfs     3.9G     0  3.9G   0% /dev/shm
tmpfs          tmpfs     3.9G  386M  3.5G  10% /run
tmpfs          tmpfs     3.9G     0  3.9G   0% /sys/fs/cgroup
tmpfs          tmpfs     783M     0  783M   0% /run/user/0
tmpfs          tmpfs     783M     0  783M   0% /run/user/1000

实例2

代码语言:python
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>>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
>>> obj.stdin.write('print(1) \n')
>>> obj.stdin.write('print(2) \n')
>>> obj.stdin.write('print(3) \n')
>>> out,err = obj.communicate()
>>> print(out)
1
2
3

>>> print(err)

实例3

代码语言:python
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>>> obj = subprocess.Popen(["python"], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
>>> out,err = obj.communicate(input='print(1) \n')
>>> print(out)
1

>>> print(err)

实例4

实现类似df -Th | grep data命令的功能,实际上就是实现shell中管道的共功能。

代码语言:python
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>>> 
>>> p1 = subprocess.Popen(['df', '-Th'], stdout=subprocess.PIPE)
>>> p2 = subprocess.Popen(['grep', 'data'], stdin=p1.stdout, stdout=subprocess.PIPE)
>>> out,err = p2.communicate()
>>> print(out)
/dev/vdb1      ext4      493G  4.8G  463G   2% /data
/dev/vdd1      ext4     1008G  420G  537G  44% /data1
/dev/vde1      ext4      985G  503G  432G  54% /data2
#Python小白学习交流群:711312441
>>> print(err)
None

三.总结

那么我们到底该用哪个模块、哪个函数来执行命令与系统及系统进行交互呢?下面我们来做个总结:

首先应该知道的是,Python2.4版本引入了subprocess模块用来替换os.system()、os.popen()、os.spawn*()等函数以及commands模块;也就是说如果你使用的是Python 2.4及以上的版本就应该使用subprocess模块了。

如果你的应用使用的Python 2.4以上,但是是Python 3.5以下的版本,Python官方给出的建议是使用subprocess.call()函数。Python 2.5中新增了一个subprocess.check_call()函数,Python 2.7中新增了一个subprocess.check_output()函数,这两个函数也可以按照需求进行使用。

如果你的应用使用的是Python 3.5及以上的版本(目前应该还很少),Python官方给出的建议是尽量使用subprocess.run()函数。

当subprocess.call()、subprocess.check_call()、subprocess.check_output()和subprocess.run()这些高级函数无法满足需求时,我们可以使用subprocess.Popen类来实现我们需要的复杂功能。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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【导读】以往的网络表示学习模型只会为固定的网络节点学习表示向量,而实际上,网络节点会根据时间的变化通过节点间的交互呈现出不同的网络结构特性。浙江大学和南加州大学团队提出了基于动态网络的节点表示的概念,利用DynamicTriad,在可以保存网络的结构信息的同时又保存网络的演化模式。该模型在链接预测上取得了不错的效果,而且方法未来可以有效地应用于识别移动网络中的电话欺诈,并预测网络中的用户是否偿还贷款。论文已经放出,代码也已开源。 论文:Dynamic Network Embedding by Modelin
WZEARW
2018/04/12
1.6K0
【AAAI2018】预测你的下一步-动态网络节点表示学习,浙江大学和南加州大学团队工作,代码已开源
【案例】某银行信用卡中心——大数据反欺诈应用案例
数据猿导读 2003年以来我国经济的快速增长,国内信用消费环境的日趋成熟,我国信用卡市场近几年得到了爆炸性的大发展。根据中国银行业协会统计,信用卡欺诈损失排名前三类型为伪卡、虚假身份和互联网欺诈。 本
数据猿
2018/04/19
5.8K0
【案例】某银行信用卡中心——大数据反欺诈应用案例
社群分享裂变场景化分析
作者的话 本文荣获2020年下半年腾讯知识奖 本文将重点介绍在微信生态下,如何借助小程序形态进行社群分享裂变的场景分析,希望可以给大家一些参考和借鉴。文中数据已脱敏处理,仅供参考。 社交裂变的价值 众所周知,一切产品业务发生的前提是有用户,在此基础上才有转化流程,尤其在企业初创期,最核心的指标是用户增长。且在如今的市场环境下,增长不再主要依赖广告投放,而是主要基于社交网络的裂变拉新。小程序处在微信生态下,分享功能是小程序拉新、获客的重要途径。微信作为国内最大社交网络,利用其生态进行社交裂变是当前的推广运营业
腾讯灯塔小明
2022/08/25
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社群分享裂变场景化分析
社交数据在征信领域的应用探索
作者:刘黎春 编辑:王雪燕 摘自:51CTO 由51CTO举办的WOT”互联网+”时代大数据技术峰会上,来自腾讯数据挖掘高级工程师刘黎春做了以《社交数据在征信领域的应用探索》为主题的演讲,主要内容由社
大数据文摘
2018/05/24
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微信斑马系统:微信朋友圈广告背后的利器
随着移动互联网迅速发展,大数据技术为企业带来了前所未有的发展机遇,然而中小企业和传统行业由于其数据量缺乏且单一,技术投入不足的劣势,面对大数据技术发展带来的红利只能望洋兴叹。
大数据真好玩
2019/08/08
2.9K0
揭秘阿里巴巴的客群画像
阿里巴巴一直在面向未来探索B类新电商模式,并从2019年开始重点构建“新供给、新链接、新营销”三新体系。买家是三新体系的核心,缺少买家维度的数字化经营体系是不完整的。平台场景目标群体及场景间买家差异性尚不明确,客群矩阵就是为场景中控解决这一业务痛点、提高场货分发效能而专门设置的算法研究主题。同时,客群矩阵也是用户增长和算法特征的核心数据。鉴于客群矩阵如此重要且拥有诸多应用,其构建迫在眉睫。
大数据流动
2020/08/17
1.8K0
揭秘阿里巴巴的客群画像
App 数据分析到底要分析什么
本文主要介绍了APP分析中的数据分析、用户生命周期、关键指标、用户行为分析、数据分析模型、产品优化和迭代、数据驱动决策、技术社区和招聘的10个重要方面。
serena
2017/12/07
3.4K0
App 数据分析到底要分析什么
两篇AAAI论文,揭示微信如何做文章质量评估
随着社交媒体和移动信息流应用的发展,涌现出了许多用户生成内容模式下的自媒体应用,每个用户都可以作为内容生产者,产生了海量在线文章内容。这些自媒体应用提供推荐和搜索服务让内容消费者可以浏览他们感兴趣的内容。同时,自媒体内容创作的开放性同时也导致了文章质量的参差不齐。在推荐和搜索系统中,结果质量是影响用户体验的的重要因素,评估自媒体在线文章质量对在线推荐、搜索和广告等应用场景都具有重要意义。
机器之心
2021/03/15
1.1K0
两篇AAAI论文,揭示微信如何做文章质量评估
基于机器学习与动力学的社交传播研究
引言:6.14日“腾讯创新日:科技年技术盛宴”代表腾讯各个事业群技术实力的四级专家、腾讯微创新2016年度创意获奖团队欢聚一堂,一起畅谈AI、系统安全、架构设计、社交传播、推荐模式、游戏引擎等前沿科技和腾讯应用创新的台前幕后。来自WXG的搜索应用部数据中心总监、专家工程师陈川,就基于机器学习与动力学的社交传播研究,给大家进行了分享。 本次分享介绍了基于微信数据的社交传播研究,包括同质性、社会强化、传播价值等技术,以及在广告、表情等业务精准投放上的应用。 以下为陈川演讲实录 各位同事下午好,我是来自
腾讯大讲堂
2018/03/01
1.4K0
基于机器学习与动力学的社交传播研究
微信可以创建付费群了!赶紧用这款小程序做一个吧 | MINA 奖
毕竟,建个微信群太方便了,一群原本互不相识的人,十几秒钟时间,就能拉起一个交流群。
知晓君
2018/08/01
2.7K0
微信可以创建付费群了!赶紧用这款小程序做一个吧 | MINA 奖
独家揭秘微信朋友圈广告背后的技术
陈功
2017/07/27
4.3K2
独家揭秘微信朋友圈广告背后的技术
我分析了上万个微信红包数据,得到了这些发现(附数据集)
引子 笔者在2015年7月创建了一个以分享滴滴打车红包为主的微信群聊,创建的本意是为了方便大家在分享红包时不打扰别人,在乘车需要红包时能方便地领到红包。随着群人数和分享红包种类的增加,该群已成为一个各类 O2O 服务APP优惠券红包的集散地。从2015年8月到2017年8月,本群产生了约两万条红包分享记录,笔者最近将这些记录导出,通过数量,时间,语义等维度分析这些数据,下面将笔者自己的解读分享出来以供大家学习交流。 数量维度 本群主要成员为北京某大学的大学生。两年时间里本群共产生21477条聊天记录,其
数据派THU
2018/01/29
1.5K0
我分析了上万个微信红包数据,得到了这些发现(附数据集)
@所有人:如何找回被删掉的微信群?| 晓技巧
作者:刘凌歌 微信群聊对于微信用户来说,是日常且不可或缺的一部分。但即便你每天使用微信群聊,你也不一定能真正玩转它,今天知晓君就和大家分享一些微信群聊晓技巧。 如何@所有人 在群聊中,「@群友昵称」意味着提醒某个人。微信中实现「@群友」主要有两种方式:在群聊中长按你想@的群友头像,或是在输入框输入「@」符号进入群成员列表选择你想提醒的人。 被提醒的人将会收到 [有人@我] 的消息通知。就算屏蔽了群聊,这个通知依然会显示。 而「@所有人」即提醒整个群组成员。不同于 QQ 群聊中管理员和群主都能@所有人,微信没
知晓君
2018/07/03
1.9K0
数智洞见 | 你买基金了吗?聊聊标签画像在基金行业的应用
近几年,基金市场火热,相关话题频上微博热搜,相信基金选购话题也经常出现在大家的聊天话题里。基金相对股票来说低风险,且交易频次易控制,已成为新手理财或稳健理财的头号选择,我们作为购买者,会比较基金的短期、长期收益率、单位净值、基金经理的经验等来选择投资。同时,基金公司也会建设客户画像,为每个购买者推荐基金,在此之间,数据作为桥梁打通购买者的需求与售卖者的营销策略,互惠互利。
袋鼠云数栈
2021/12/07
7820
数智洞见 | 你买基金了吗?聊聊标签画像在基金行业的应用
独家 | 一文读懂社交网络分析-下(应用、前沿、学习资源)
本文主要阐述: 社交网络分析的应用 社交网络前沿研究 学习资料 参考资料 浏览前三章的内容请见上篇(2017年9月26日头条)。 四. 社交网络分析的应用 1. 社交推荐 社交推荐顾名思义是利用社交网络或者结合社交行为的推荐,具体表现为推荐 QQ 好友,微博根据好友关系推荐内容等。在线推荐系统最早被亚马逊用来推荐商品,如今,推荐系统在互联网已无处不在,目前大热的概念“流量分发是互联网第一入口”,支撑这个概念有两点核心,其一是内容,另外就是推荐,今日头条在短短几年间的迅速崛起便是最好的证明。 根据推荐
数据派THU
2018/01/30
2K0
独家 | 一文读懂社交网络分析-下(应用、前沿、学习资源)
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