输入运行文件命令。（我这里pycharm2018.2不晓得为嘛terminal调整不了字间距，而且文件路径的/都变了，文字颜色也不晓得哪里能改，其他地方的显示都正常也能修改，这里除了文字大小能调整外，别的都不起作用。TVT）
Excel 中的 vlookup 函数有一个模糊查找选项，其内在原理为二分法查找，在 pandas 中同样有一样功能的方法。
1、常见的python网页解析工具有：re正则匹配、python自带的html.parser模块、第三方库BeautifulSoup(重点学习)以及lxm库。
本文来源：https://juejin.im/post/6871592049485807630
在计算机科学中，字符串模糊匹配（ fuzzy string matching）是一种近似地（而不是精确地）查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说，字符串模糊匹配是一种搜索，即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索，也能够找到匹配项。因此，它也被称为字符串近似匹配。
处理海量日志对每一个运维来说都非常的头疼，日志分析我们首先需要把需要的数据从海量的日志中匹配出来，降低数据量，然后在分析这些日志。那么从海量的日志中把我们需要的日志找出来就需要我们写一个公式来匹配，那么如何才能写一个这样的公式呢？
如何使用thefuzz 库，它允许我们在python中进行模糊字符串匹配。此外，我们将学习如何使用process 模块，该模块允许我们在模糊字符串逻辑的帮助下有效地匹配或提取字符串。
数据库收录了包括14032条歇后语，16142个汉字，31648个成语。下面文摘菌就简单的介绍一下这个数据库。
最近，微信跳一跳小游戏迅速走红并且在朋友圈刷屏，游戏的规则很简单，就是控制一个小矮子再各个墩子上跳来跳去。由于游戏比较简单，一时间大家都玩起来了，这也带动了一些作弊的产生。Android和iOS的小程
在日常开发工作中，经常会遇到这样的一个问题：要对数据中的某个字段进行匹配，但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据，里面省份一栏有的写“广西”，有的写“广西壮族自治区”，甚至还有写“广西省”……为此不得不增加许多代码来处理这些情况。
目前使用比较广泛的有几类玩法，一种是根据主机名的方式来进行管理,需要在/etc/hosts里面进行配置。
在编写爬虫程序的过程中提取信息是非常重要的环节，但是有时使用正则表达式无法匹配到想要的信息，或者书写起来非常麻烦，此时就需要用另外一种数据解析方法，也就是本节要介绍的 Xpath 表达式。
正则表达式是一种小型的、高度专业化的编程语言，并不是python中特有的，是许多编程语言中基础而又重要的一部分。在python中，主要通过re模块来实现。这篇文章主要介绍了python模块之re正则表达式详解,需要的朋友可以参考下 一、简单介绍 正则表达式是一种小型的、高度专业化的编程语言，并不是python中特有的，是许多编程语言中基础而又重要的一部分。在python中，主要通过re模块来实现。 正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用c编写的匹配引擎执行。那么正则表达式通常有哪些使用场景呢？ 比如
---- 新智元报道 编辑：keyu 【新智元导读】继修复涂鸦图片之后，厚码文字也不再安全了？近日，名为Depix的Github项目火爆全网，一切故意而为之的“文字密码”，在这一AI技术的处理下，瞬间就“暴露于光天之下”。 “来P个图吧！” “好呀，不过这段话得打码，不然就麻烦了！” 如果现在告诉你，”打码“已经不再安全，你所想保护的信息，已然如”皇帝的新衣“，你会作何想？ 不，这不是耸人听闻，最近一个名为Depix的GitHub项目火了，上线仅仅三天，star量就已经高达7K。截止发文，此项目已
模糊查询是一种搜索数据的方式，它允许您在不完全匹配数据的情况下找到相应的结果。模糊查询通常用于在大型数据集中查找数据，并且通常比精确匹配更具实用性。例如，在一个包含大量文章的数据库中，可以使用模糊查询查找所有包含特定关键字的文章。
调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。 URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。 网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包) 网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式（直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难）、html.parser（Python自带的）、beautifulsoup（第三方插件，可以使用Python自带的html.parser进行解析，也可以使用lxml进行解析，相对于其他几种来说要强大一些）、lxml（第三方插件，可以解析 xml 和 HTML），html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。 应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串
一、认识爬虫 1.1、什么是爬虫？ 爬虫：一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。 1.2、Python爬虫架构 调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。 URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。 网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包) 网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式（直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难）、html.parser（Python自带的）、beautifulsoup（第三方插件，可以使用Python自带的html.parser进行解析，也可以使用lxml进行解析，相对于其他几种来说要强大一些）、lxml（第三方插件，可以解析 xml 和 HTML），html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。 应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
他是基于XML（标记语言）、Path的简称， 他是一种在xml文档中查找元素信息的语言。
欢迎继续追更此系列，此系列应用vue-cli前后端分离+django+python技术，样式很灵活。此系列可以为广大粉丝入门测试平台开发，帮助各位了解前后端要怎么实现，功能的增伤改查，各层的数据流转等。
该工具是使用通用库在Python 3（版本3.6+）中原生编写的，但是各种加密功能（以及一般的美感/可读性）确实需要安装一些通用的Python库。
之前发过两篇关于模糊匹配工具的说明，《解决文字模糊匹配的小工具》和《快速模糊匹配——速度提升几千倍！！！》，解决以下这类场景：
文本模糊匹配主要是指对两段文本含义相近程度的计算，当我们需要处理的数据集比较多样或者是未标准化的脏数据时，通过模糊匹配主要实现的是去除重复值的操作。 高级的模糊匹配涉及到的是自然语言处理的一部分内容，这里所说的模糊匹配则是一种相对比较简单的匹配方式,例如两个相近的表达方式(‘underground’ ‘subway’),一些可能出现的拼写错误和较小的语法错误或句法偏移(‘apple’ ‘appel’)以及一些并列词语位置的颠倒之类的等等一些不会涉及到语义分析的一些内容。
合并数据集，是数据科学中常见的操作。对于有共同标识符的两个数据集，可以使用Pandas中提供的常规方法合并，但是，如果两个数据集没有共同的唯一标识符，怎么合并？这就是本文所要阐述的问题。对此，有两个术语会经常用到：记录连接和模糊匹配，例如，尝试把基于人名把不同数据文件连接在一起，或合并只有组织名称和地址的数据等，都是利用“记录链接”和“模糊匹配”完成的。
因为在 pandas 中可以把筛选和统计两种逻辑分开编写，所以代码清晰好用。 问题在于pandas 中要实现模糊匹配，只能使用正则表达式或某种具体的函数。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 继修复涂鸦图片之后，厚码文字也不再安全了？近日，名为Depix的Github项目火爆全网，一切故意而为之的“文字密码”，在这一AI技术的处理下，瞬间就“暴露于光天之下”。 “来P个图吧！” “好呀，不过这段话得打码，不然就麻烦了！” 如果现在告诉你，”打码“已经不再安全，你所想保护的信息，已然如”皇帝的新衣“，你会作何想？ 不，这不是耸人听闻，最近一个名为Depix的GitHub项目火了，上线仅仅三天，star量就已经高达
我们可以使用RedisTemplate类的keys方法来获取Redis中所有的key，然后再遍历所有的key，使用delete方法删除每一个key来实现清除Redis中所有的数据。
之前我们通过程序整理过一份 Python 及编程相关的英语高频词汇表：我们用程序整理出了一份Python英语高频词汇表，拿走不谢！（回复 单词 查看代码及单词本），希望能给同时学习编程和英语的同学一点帮助。
星光不负赶路人，时光不负有心人，想要轻松通过四六级。还得是脚踏实地，一步一个脚印，做好充足的复习准备。预祝大家无论是期末考还是四六级，都能取得理想的成绩，然后回家过个好年~~
爬虫的定义 爬虫：按照一定的规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本，从而获取对于我们有价值的信息。 爬虫的两大特征 能够按照作者的要求下载数据或者内容 能自动在网络上流窜 爬虫的三大步骤 下载网页 提取正确的信息 根据一定的规则自动跳到另外的网页上执行上两步 爬虫的分类 通用爬虫 专用爬虫（聚焦爬虫） 爬虫的结构 Python爬虫架构主要由五个部分组成，分别是调度器、URL管理器、网页下载器、网页解析器、应用程序（爬取的有价值数据）。 调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器
关于Gallia Gallia是一款专注于汽车安全的可扩展渗透测试框架，该工具可以对整辆汽车执行渗透测试，而且甚至可以还可以单独对车辆ECU进行测试。目前，Gallia主要针对的是UDS接口，并利用了模块化的设计分别实现了日志记录和归档功能。作为一个通用接口，日志记录功能实现了可重复的测试，并支持后续处理任务。 工具架构 下图显示的是Gallia的内部模块以及运行机制： 工具依赖 Linux>= 5.10 Python>= 3.9 poetry (可选，用于开发) dumpcap (可选，Wi
Nautilus是一款基于覆盖指引和语法的反馈式模糊测试工具，广大研究人员可以使用Nautilus来提升模糊测试过程中的测试覆盖率，以寻找到更多的安全漏洞。在Nautilus的帮助下，研究人员可以通过指定半有效的输入语法，来执行更加复杂的变异操作，并生成更多有效的测试用例。
路由维护了 URL 地址和组件的映射关系, 通过这个映射关系, 我们就可以根据不同的 URL 地址，去渲染不同的组件。
如我们希望同时对多台主机或多个组同时执行，相互之间用:（冒号）或者,逗号分隔即可。
前言：前面已经把环境搭建好了，从这篇开始，正式学习selenium的webdriver框架。我们平常说的 selenium自动化，其实它并不是类似于QTP之类的有GUI界面的可视化工具，我们要学的是webdriver框架的API。
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索，但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势，但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索，要分为两个步骤：搜索和排序。搜索的方法有很多，为了高效一般进行字符串或关键词匹配，而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的，例如使用倒排的方法很难找到Head节点，此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率，然而，有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效，无法达到我们使用索引的预期效果，今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因，可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
通常使用定位器定位页面上的元素会发生一些定位不到元素，或者定位失败的情况。有可能是页面上元素不唯一，有可能是页面发生变化。这节介绍定位元素的高级用法，使用层级关系定位或者多重属性定位的方式来确定元素的唯一性，从而更精准，更稳定的定位到想要的元素。
XPath 的英文全称为：XML Path Language，意旨对 XML 中的元素进行路径定位的一种语言，它可适用 XML 标记语言，Html 标记语言，app Dom 结构。XPath 是自动化工具的定位基础，可适用于 Selenium 工具，Appium 工具，Appcrawler 工具。由于前面章节已经对 XPath 进行说明，本篇只做举例说明。
文件操作的时候使用with语句可以自动调用关闭文件操作，即使出现异常也会自动关闭文件操作。
之前，我已经介绍过Github发布的自动代码Copilot的使用方法，感兴趣的可以看这篇文章：
最近发现一个比较好玩的东东，一个不需要 mock 并且匹配正则的接口直接转发到后端地址的小工具。
最近接了个项目，网页元素定位比以往的要全乎许多，多种多样的情况都遇到了，初级高级都用到了，最简单的初级比如直接通过id，name,class来定位获取，高级一点比如模糊查找，模糊匹配，前后查找等等。 今天要说一点，关于页面内嵌套的元素查找，以前的项目比较单一，没有遇到什么特别棘手的，最近就遇到了，我能在Chrome浏览器F12开发者模式下通过Xpath或者CSS定位到这个元素，但是当我在运行在脚本中的时候，搞了一上午（也应该多查下资料，不要在这里死磕）死活定位不到我要的元素，我就奇怪了，为什么会定位不到呢，是电脑出现问题还是脚本出现什么问题？
在上一篇中，我们学习了 React 中使用路由技术，以及如何使用 MyNavLink 去优化使用路由时的代码冗余的情况。
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