有时候，我们要从一段很长的 URL 里面提取出域名。...还有一些人的需求可能只需要域名中的名字，例如kingname.info只要kingname，google.com.hk只要google。 对于这些需求，如果手动写规则来提取的话，会非常麻烦。...不过好在 Python 有一个第三方库已经解决了这个问题，这就是 tld。...我们先来安装它： python3 -m pip install tld 安装完成以后，我们来看看它的使用方法： >>> url = 'https://www.kingname.info/2020/10/
当我们打开一个动态网页时，浏览器会首先加载一个基本的HTML框架，然后通过JavaScript代码向服务器请求数据，并将其渲染到页面上。...这就使得传统的基于HTML解析的爬虫技术无法直接获取到完整的数据。二、Python爬虫解析动态网页的工具为了应对动态网页的挑战，我们需要借助一些特殊的工具和技术。...Python提供了多种强大的库，可以帮助我们实现动态网页的解析和数据提取。（一）SeleniumSelenium是一个自动化测试工具，但它也可以用于爬虫项目。...查找页面元素并提取数据：通过driver.find_element()方法查找页面中的目标元素，并提取其文本内容或其他属性。关闭浏览器：完成数据提取后，使用driver.quit()方法关闭浏览器。...查找页面元素并提取数据：通过page.querySelector()方法查找页面中的目标元素，并使用page.evaluate()方法提取其文本内容。
1、问题背景在Python中，我们经常需要存储多个对象的集合。有时，我们需要拷贝这些对象，以便在不修改原始对象的情况下对它们进行操作。...例如，在下述代码中，我们在colors列表中存储了多个Color对象，然后我们创建一个新的列表tmp_colors来存储colors的副本。
用Python提取PDF文件表格中的数据，这里我说的是，只提取PDF文件中表格中的数据，其他数据不提取。这样的需求如何实现？今天就来分享一下这个技能。...首先，需要安装一个Python第三方库camelot-py。不得不说Python的第三方库真的是很强大。只有你想不到，没有它做不到的事情。在编写程序之前，你最好准备一个带有表格的PDF文件。...废话不多说，直接操练起来，具体实现过程如下： （1）先看下，PDF文件中表格数据，具体内容（见红框部分）。 ? （2）编写提取数据程序。 ? （3）程序运行结果。 这个程序非常简单，但是功能非常强大。...示例中的pdf文件，想要的留言给我。
在Python中时常需要从字符串类型str中提取元素到一个数组list中，例如str是一个逗号隔开的姓名名单，需要将每个名字提取到一个元素为str型的list中。...如姓名列表str = 'Alice, Bob, John',需要将其提取为name_list = ['Alice', 'Bob', 'John']。...而反过来有时需要将一个list中的字符元素按照指定的分隔符拼接成一个完整的字符串。好在python中str类型本身自带了两种方法（method）提供了相应的功能。...str转为list 使用split方法 基本使用 = .split() : 需要进行分隔提取的字符串 ：从提取元素时依据的分隔符...os.path也有两个同名的方法join()和split()，使用和str中基本类似，其主要区别是str中同名方法的所有的list类型参数在这里均变成变成了tuple类型
今天我要和大家分享一个有趣的话题：如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗，社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。...但是，这些海量的数据中，如何找到我们感兴趣的关键词呢？首先，让我们来看看问题的本质：社交媒体数据中的关键词提取。你是否曾经试图从社交媒体数据中找到一些有趣的话题或热门事件，却被无尽的信息淹没？...这就像是你站在一个巨大的垃圾场中，想要找到一颗闪闪发光的钻石，但却被垃圾堆覆盖得无法动弹。幸运的是，Python为我们提供了一些强大的工具和库，可以帮助我们从社交媒体数据中提取关键词。...这就像是你在垃圾场中使用一把大号的铲子，将垃圾堆中的杂物清理出去，留下了一些有用的东西。接下来，我们可以使用Python中的关键词提取库，比如TextRank算法，来提取社交媒体数据中的关键词。...总而言之，使用Python进行社交媒体数据中的关键词提取可以帮助我们从海量的信息中筛选出有用的内容，为我们的决策和行动提供有力的支持。
有时候我们需要引入不同的类库，最简单的方法就是通过加入代理，可以在线引入多种多样的类库 加代理的方式也非常简单
项目实战：爬取国家药品监督管理总局中基于中华人民共和国化妆品生产许可证相关数据 在 Python每日一练(15)-爬取网页中动态加载的数据 一文中笔者已经讲过如何爬取动态加载的数据，本文在对其进行详细的讲解...从 Elements 选项卡的代码发现，所有8个列表都实现出来了，赶紧使用网络库和分析库抓取和提取数据，代码如下： import requests from lxml import etree response...分析到这里，读者可以获得以下经验：如果数据没有在 Response 选项卡中，那么很可能是通过异步方式获取的数据，然后再利用 JavaScript 将数据显示在页面上。...首页中对应的企业信息数据是通过 AJAX 请求到的。接下来就可以用代码完成此页信息的爬取了，但是发现，该页面的信息是较少的，所以我们要进入到详情页，进行详情页数据的爬取，这样又有一个问题诞生了？...要进入到详情页，详情页的URL在哪呢？在之前AJAX 请求到的数据中吗？ ? 那么详情页的 URL 在哪呢？
对于JSON格式的数据，由于其具有明确的层次结构和键值对，提取过程相对简单且直接。 （一）JSON数据的特点 键值对形式：数据以 key: value 的形式存储，类似Python中的字典。...（二）解析JSON数据的步骤 解析的步骤分为以下三步： （1）获取 JSON 数据 JSON 数据可以从 API 请求中获取，也可以从本地文件加载。...如果 JSON 中包含数组数据，你可以通过遍历数组来提取数据。...# 提取 JSON 中数组的第一个元素 first_item = json_data['items'][0] print(first_item['name']) （2）根据条件筛选数据 可以根据特定条件从...本文详细介绍了从文本、数值、链接、图像、表格等多种常见数据的提取方法，并对结构化数据中的 JSON 数据进行深入解析。通过了解这些方法，爬虫程序可以更加灵活地应对复杂的数据场景，提取出有用的信息。
NumPy数组的运算 数组很重要，因为它使你不用编写循环即可对数据执行批量运算。NumPy用户称其为矢量化（vectorization）。...大小相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级： In [51]: arr = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) ...数组与标量的算术运算会将标量值传播到各个元素： In [55]: 1 / arr Out[55]: array([[ 1...., 2.2361, 2.4495]]) 大小相同的数组之间的比较会生成布尔值数组： In [57]: arr2 = np.array([[0., 4., 1.], [7., 2., 12.]...（broadcasting），将在附录A中对其进行详细讨论。
摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。...本文将从入门到精通，详细介绍Matplotlib的使用方法，通过代码示例和中文注释，帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。1....Matplotlib的灵活性和可定制性使得它成为数据科学家和分析师的首选工具。本文将带您从入门到精通，深入探索Matplotlib的各种绘图技巧。2....总结Matplotlib是Python中强大的数据可视化工具，可以创建各种类型的图表和图形。...此外，我们还展示了数据可视化实例，展示了如何将Matplotlib应用于实际数据分析中。最后，我们介绍了Matplotlib的扩展库Seaborn和Plotly，让您了解更多可选的数据可视化工具。
数组转置和轴对换 转置是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。...数组不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性： In [126]: arr = np.arange(15).reshape((3, 5)) In [127]: arr Out[127]:...9.2291, 0.9394, 4.948 ], [ 0.9394, 3.7662, -1.3622], [ 4.948 , -1.3622, 4.3437]]) 对于高维数组...[ 3, 7]], [[ 8, 12], [ 9, 13], [10, 14], [11, 15]]]) swapaxes也是返回源数据的视图
在本教程中，我们将使用Sigmoid激活函数。 下图显示了一个2层神经网络(注意，当计算神经网络中的层数时，输入层通常被排除在外。) image.png 用Python创建一个神经网络类很容易。...神经网络训练 一个简单的两层神经网络的输出ŷ ： image.png 你可能会注意到，在上面的方程中，权重W和偏差b是唯一影响输出ŷ的变量。 当然，权重和偏差的正确值决定了预测的强度。...从输入数据中微调权重和偏差的过程称为训练神经网络。 训练过程的每一次迭代由以下步骤组成： · 计算预测输出ŷ，被称为前馈 · 更新权重和偏差，称为反向传播 下面的顺序图说明了这个过程。...让我们将反向传播函数添加到python代码中。为了更深入地理解微积分和链规则在反向传播中的应用，我强烈推荐3Blue1Brown编写的本教程。...总结 现在我们有了完整的python代码来进行前馈和反向传播，让我们在一个例子中应用我们的神经网络，看看它做得有多好。 image.png 我们的神经网络应该学习理想的权重集来表示这个函数。
猫头虎分享从Python到JavaScript传参数：多面手的数据传递术 摘要 喵，大家好，猫头虎博主在此！...今天我们要探索一个让前端和后端互动起来的热门话题：如何将数据从Python传到JavaScript的怀抱。在这篇博客中，我将一步步展示各种策略，确保你的数据传递像猫咪般优雅和敏捷。...(data)); Flask后端处理 Python后端可以使用Flask简洁地处理AJAX请求。...Python和JavaScript的协作 Python构建带参数的URL，JavaScript从URL中解析参数。...实时互动的示例 如何使用Flask和JavaScript创建实时数据流。
与传统的静态网页不同，Ajax请求通常不会直接在HTML源代码中显示出所需的数据，这就要求我们采取更灵活的方法来获取这些信息。本期文章将带你深入了解Ajax数据的爬取技巧。...我们将探讨Ajax原理和工作方式，以及如何使用Python等工具有效地抓取由Ajax动态加载的数据。...通过具体的案例，我们将演示如何分析网络请求、构造请求参数，并提取我们所需的内容，以帮助你在面对动态网页时游刃有余。...一、Ajax数据的爬取1.Ajax技术简介定义：Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种异步数据交互技术，无需刷新页面即可从服务器获取数据并更新网页内容。...查找数据接口： 逐个点击请求，查看 Response（响应数据）中是否包含页面显示的内容（如视频标题、发布时间）。
一、前言 前几天在Python白银群【凡人不烦人】问了一个Python正则表达式的问题，这里拿出来给大家分享下。 这个ts，token可以同时取出吗？...二、实现过程 这里【甯同学】给出了一个思路，使用正则表达式实现，如下所示： 顺利的提取到了目标数据。...后来粉丝还是觉得还是单个提取清楚些，方法也是有的，如下图所示： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
在SSIS上使用python脚本 在控制流任务中，有【执行进程任务】，拉一个任务到右侧，并双击此任务进行详细配置。...* 系列文章 从数据民工到数据白领蜕变之旅（一）-工具总览 https://www.jianshu.com/p/2bd3f90206ec 从数据民工到数据白领蜕变之旅（二）-重温Excel催化剂经典 https...://www.jianshu.com/p/cb89929bb8ae 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（三）-除了Excel催化剂之外PowerQuery值得期待 https://www.jianshu.com.../p/d154b09c881d 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（四）-有了PowerQuery还需要SSIS吗？...https://www.jianshu.com/p/7ca5a3785bd0 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（五）-使用dotNET脚本实现SSIS无限扩展 https://www.jianshu.com
Flask是python中一个轻量级web框架，相对于其他web框架来说简单，适合小白练手。使用Flask+爬虫，教大家如何实时展示自己爬下来的数据到网页上。...from flask import Flask,render_template,request #注册创建app应用，_name_是python预定义变量 app = Flask(__name__)...data[19][0]}} 我们将从数据库中获取到的数据传入到...return render_template('index4.html', data=data) 复制粘贴20个li方便大家理解我设置今日推荐新闻条数是20条， 你也可以通过自己喜爱算法从数据库选择...刷新新闻与查看新闻 到这，一个简陋的 Flask 网站就完成了，是不是很简单。 Flask 是个小巧、灵活的web框架，可以让自己决定定制哪些功能，灵活定制组件，非常适用于小型网站。
一、Python在数据挖掘中的应用 1.1 数据预处理 数据预处理是数据挖掘的第一步，是确保数据质量和一致性的关键步骤。良好的数据预处理可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。...特征选择 特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以减少数据维度，提高模型的性能和训练速度。...特征提取是从原始数据中提取新的、更具代表性的特征，如通过主成分分析（PCA）进行降维。...Scikit-learn是Python中常用的机器学习库，提供了丰富的模型和工具。 分类 分类任务的目标是将数据点分配到预定义的类别中。以下示例展示了如何使用随机森林分类器进行分类任务。...三、Python在深度学习中的应用 3.1 深度学习框架 深度学习是机器学习的一个子领域，主要通过人工神经网络来进行复杂的数据处理任务。
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