注意事项： 创建soup对象时如果不传’lxml’或者features="lxml"会出现以下警告
上期深圳市共享单车数据分析【文末附共享单车数据集清单】[1]简单分享了如何使用共享单车数据进行数据分析，有很多人问如何才能获取数据，以及没学过Python，如何获取？
所谓网络爬虫，就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序，当然，这种说法不够专业，更专业的描述就是，抓取特定网站网页的HTML数据。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。一般的方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。 Scrapy是一个基于T
这是「进击的Coder」的第 587 篇分享 内容整理：HJ 说 编辑 & 翻译：GitHubDaily “ 阅读本文大概需要 5 分钟。 ” 此前有人在 GitHub 开源了一份 955.WLB 名单，里面收录了一些工作时间为早九晚五，双休的互联网企业。 996 工作制：即每天早 9 点到岗，一直工作到晚上 9 点。每周工作 6 天。 955 工作制：即每天早 9 点到岗，一直工作到下午 5 点。每周工作 5 天。 944 工作制：即每天上午 9 点到岗，一直工作到下午 4 点。每周工作 4 天。 Gi
不知从何时起，Python和爬虫就如初恋一般，情不知所起，一往而深，相信很多朋友学习Python，都是从爬虫开始，其实究其原因，不外两方面：其一Python对爬虫的支持度比较好，类库众多。其二Pyhton的语法简单，入门容易。所以两者形影相随，不离不弃，本文主要以一个简单的小例子，简述Python在爬虫方面的简单应用，仅供学习分享使用，如有不足之处，还请指正。
# -*- coding: utf-8 -*- from elasticsearch import Elasticsearch # 默认host为localhost,port为9200.但也可以指定host与port es = Elasticsearch() # 插入数据,index，doc_type名称可以自定义，id可以根据需求赋值,body为内容 es.index(index="my_index",doc_type="test_type",id=0,body={"name":"python","addr":"深圳"}) es.index(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"name":"python","addr":"深圳"}) #同样是插入数据，create() 方法需要我们指定 id 字段来唯一标识该条数据，而 index() 方法则不需要，如果不指定 id，会自动生成一个 id es.create(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"name":"python","addr":"深圳"}) #删除指定的index、type、id的文档 es.delete(index='indexName', doc_type='typeName', id=1) #删除index es.indices.delete(index='news', ignore=[400, 404]) query = {'query': {'match_all': {}}}# 查找所有文档 query1 = {'query': {'match': {'sex': 'famale'}}}# 删除性别为女性的所有文档 query2 = {'query': {'range': {'age': {'lt': 11}}}}# 删除年龄小于11的所有文档 query3 = {'query': {'term': {'name': 'jack'}}}# 查找名字叫做jack的所有文档 #删除所有文档 es.delete_by_query(index="my_index",doc_type="test_type",body=query) #get：获取指定index、type、id所对应的文档 es.get(index="my_index",doc_type="test_type",id=1) #search：查询满足条件的所有文档，没有id属性，且index，type和body均可为None result = es.search(index="my_index",doc_type="test_type",body=query) print(result['hits']['hits'][0])# 返回第一个文档的内容 #update：更新指定index、type、id所对应的文档 #更新的主要点： #1. 需要指定 id #2. body={"doc": <xxxx>} , 这个doc是必须的 es.update(index="my_index",doc_type="test_type",id=1,body={"doc":{"name":"python1","addr":"深圳1"}})
长期招聘岗位 岗位工作地系统运维工程师深圳网络系统运营工程师深圳 运营规划工程师深圳 云网络运营工程师深圳云网络测试工程师深圳/上海网络交付项目经理上海Python开发工程师深圳网管后台开发工程师深圳网络控制器测试工程师北京 自研交换机开发工程师深圳/北京自研交换机测试工程师深圳/北京SDN控制器开发工程师深圳/北京/上海NFV网络开发工程师深圳/北京物联网后台开发工程师深圳/北京边缘计算后台开发工程师深圳/北京 如果有你感兴趣的岗位，请将简历发送到：longhaizhu@tencen
在之前介绍过python的3种数据类型：字符串、列表list、元组，它们都是有序的数据类型。
在Python中，对象按可变属性可以分为可变对象和不可变对象两种。理解这两种对象的差异对于编写高效且易于维护的代码至关重要。本文将介绍Python中的可变对象和不可变对象，以及在使用它们时需要注意的事项。
****注意事项-------使用ealsticsearch要配置java的开发环境JDK(1.8以上) --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
导读：现有的Excel分为两种格式：xls（Excel 97-2003）和xlsx（Excel 2007及以上）。
目前最新的共享单车公开数据可能只有深圳市政府数据开放平台[1]发布的共享单车企业每日订单表了，数据量包含2017-04-03到2021-08-30的 2.4 亿条数据，总计约 24G 大小：
该代码库是基于QQ机器人框架进行开发的机器人，用于服务查询国内疫情最新动态、疫情资讯、风险地区、出行政策、疫情科普、防疫热线等服务
不可变数据类型指的是一旦创建，其值就不能被改变的数据类型。在Python中，常见的不可变数据类型包括：
和 lxml 一样，Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
不知不觉，十月份已经过去了，传说中的金九银十招聘季也应该随之结束了，不知道有换工作打算的朋友有没有找到理想的下家，反正我没有
前几天在Python黄金群【东哥】问了一个Pandas基础的问题，这里拿出来给大家分享下。
專 欄 ❈陈键冬，Python中文社区专栏作者 GitHub： https://github.com/chenjiandongx ❈ Life is short, you need Python。Python 是一门很优雅的语言，用着挺舒服的。所以就在想，现在的 Python 开发的岗位招聘，公司们需要什么样的人才？要有什么样的技能？以及对应的市场如何？ 所以，我又有了一个大胆的想法。爬取了前程无忧上 Python 关键字的招聘岗位，地区锁定在中国四个一线城市，北上深广。选取 top650 条招聘岗位带 P
上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作，创建、查看、删除等基本操作，不过上文我们只介绍了一种类型的索引，本文我们来看看其他类型的索引。 ---- _id索引 我们在上文介绍过，我们往集合中添加文档时，默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段，这个字段就是一个索引。默认情况下，一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引，但也有一些集合不会将_id默认作为索引，比如固定集合，这个我们后面的文章会详细说到这个问题。 复合索引 如果我们的查询条件有多个的话，我们可以对这多个查询条件都建
在python3中所有的整数都是int类型. 但在python2中如果数据量比较⼤. 会使⽤long类型. 在python3中不存在long类型
cron是一个Linux定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业。在Ubuntu中，cron是被默认安装并启动的。
本次数据样本共13041条，本别采集了北京、上海、广州、深圳、杭州的某一天出行数据，由于手动操作难以保证取样的公平性，所以不能对全部数据结果的准确性做保证，本文以提供思路参考为主，先放一张路线图：
我有个小外甥，今年准备毕业，在我的极力劝说下来到了深圳工作，那第一件事就是租房子了。
不过，抢票软件并非万能，巧coder难为无票之炊，除了技术，你可能还需要一点点运气。 无论采取哪种交通方式，祝大家都能开开心心过年回家，平平安安回来搬砖~
这篇文章，作者对北京、上海、广州、深圳、杭州等地 1万多条出行数据进行分析，得出了一些有意思的结论，并且绘制了这几个城市春运的迁移图。虽然数据在取样公平性上不能完全符合标准，但是思路还是值得大家学习参考的~
Java、C、PHP、Python 的个人简历表 如果，你对各种编程语言还不太了解，那么本文分别介绍C、PHP、Java、Python四种语言的基本情况。 或许，会对你的入门和以后的方向产生一些帮助。 Programming 1：Java（爪哇） 受欢迎程度：10分 难度指数：6分 基本信息 出生日：1995.5.23 年龄：22岁 星座：双子座 爱好：喝咖啡 =_= 父亲：sun 继父：Oracle TIOBE排位（当前）：1 国籍：美国 定义 Java是一门面向对象的编程语言。具有功能强大和简单易用
人人都说买房难买房难，付完首付付月供，小N身边也有不少朋友在为这个问题烦恼。 A在深圳 姓名：小宇 年龄：25岁 买房难题：工资只有4500，买了房=喝西北风。 B在广州 姓名：小政 年龄：27岁 买房难题：工资1.5w，家里给了首付，付完月供和房租只能喝西北风。 学弟问：刚大学毕业的我，还能买的了房吗？ 小N：你了解一线城市的房价吗？知道价格浮动的规律吗？ 同事问：月收入不过小两万，买房不吃力吧？ 小N：你知道地区的房价差异吗？知道在哪买房性价比高吗？ 其实小N也不了解，但是我有专业老师教
最近Python大热，就想要分析一下相关的市场需求，看一下Python到底集中在哪些城市，企业对Python工程师的一些需求到底是怎样的，基于此，爬取了国内某招聘平台的相关数据，获取到30000+条相关岗位，下面是一些图表，提供给你做相关的参考。
今天进行 BOSS 直聘岗位分析的最后一部分，以不同企业为切入点，看看在招聘的企业中，哪些是市场上的“大鱼”，有想法的可不要错过呦！
在线业务及网络流量迅猛增长，这里有一波新鲜热辣的鹅厂招聘需求！ 网络工程师们大显身手、大展宏图的机会来啦！期待你加入鹅厂的网络建设事业~ 01 系统运维工程师（深圳） 负责腾讯海量网络网管平台技术运营工作； 保障网管平台服务质量； 负责构建优化自动化运维工具平台，优化工作流程，提升工作效能； 02 网络系统运营工程师（深圳） 负责腾讯海量网络集中化控制系统运营工作； 负责构建相关自动化运维工具平台和监控体系，优化测试、部署、运营流程； 全面提升各种类型控制系统的安全性和可用性；
大家有没有在某一个月黑风高的夜晚，为以下问题苦恼过，辗转反侧过…… 丨饱受好评的电影《流浪星球》的评分真的有我们想象中那么高吗？ 丨在北上广深哪里租房价格便宜、交通方便呢？ 丨有没有一个软件能在投资决策时自动观察数据，给我调仓的建议？ 丨如何为爱豆超越从0开发一个智能语音机器人？ 丨吃鸡游戏中哪里装备药品最富裕（俗话说得好：要吃鸡，先富裕）？ 网络不一定能告诉你最完整、最全面的答案，但上能搞定数据爬虫、下能快速开发程序的Python可以！ 1 来，Python告诉你北上广深在哪租房荷包会一夜变瘦：
组合模式是把一个类别归为一个整体，并且组织多个整体之间的关系，使用通过树形结构来描述所有整体。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
正如人与人之间的沟通需要语言，人与计算机之间的沟通，也需要语言，连接人与计算机沟通的桥梁就是编程语言。任何编程语言只要用来开发程序，都怀揣着同一使命——“为人类干活”，将人类的需求“翻译”成计算机能看得懂的机器指令，让计算机代替人类去干活。
作为一名数据分析师最不能错过的数据是什么？当然是和每一位数据分析师息息相关的，决定大家是吃土还是吃面包的招聘数据。
在线职业教育不仅是就业的“必修课”，也是青年学习和求职的“风向标”。 近日，全国最大在线职业教育平台腾讯课堂发布《全国在线职业技能学习与就业趋势大数据报告（2022Q2）》（以下简称“腾讯课堂报告”）。数据显示，在求职就业和技能升级双重需求的推动下，二季度全国青年的在线职业技能学习需求持续走高，访问腾讯课堂学习职业技能的用户同比增长50%，人均学习时长也提升10%。 报告还公布了二季度学习规模TOP10的职业技能课程，以及增长规模TOP10的十大热门“净增长”职业技能课程。 同时，报告指出，全国青年在线职业
谭百洲所在的南山实验教育集团麒麟小学等61所学校，成为首批「中小学人工智能教育项目」实验工作学校。
昨天在老家，发布了一篇《python 自动抓取分析房价数据——安居客版》。在文末，第6小节提供了完整代码，可以在 python3 环境，通过命令行传入参数 cookie 自动抓取房价数据。今天回到深圳，才想到，这段脚本只能抓取西双版纳的房价数据，如果读者不自己修改，那么就无法抓取其他城市的房价数据。于是，决定“好事做到底，送佛送到西”，将脚本加以修改，以北上广深为例，提供灵活抓取分析其他城市房价的完整代码。
多图预警、多图预警、多图预警。秋招季，毕业也多，跳槽也多。我们的职业发展还是要顺应市场需求，那么各门编程语言在深圳的需求怎么呢？工资待遇怎么样呢？zone 在上次写了这篇文章之后 用Python告诉你深圳房租有多高 ，想继续用 Python 分析一下，当前深圳的求职市场怎么样？顺便帮一下秋招的同学。于是便爬取了某拉钩招聘数据。以下是本次爬虫的样本数据：
在之前的一篇文章中，我讲到如何爬取必胜客官网中全国各大城市餐厅的信息。虽然餐厅数据信息被抓取下来，但是数据一直在硬盘中“躺尸”。不曾记得，自己已经第 n 次这么做了。说到这里，要追溯到自己的大学时光。
这是「AI 学习之路」的第 5 篇，「Python 学习」的第 5 篇 dict dict 是 Python 内置的字典类型，熟悉 Java 的同学可以把它类比为 Map。dict 使用键值对来存储(key-value)，它的查找速度特别快。 dict 一般用在什么场景呢？假设我们需要根据公司名字查找公司地址，按照我们之前的写法，我们需要先建立两个 list ，一个存储公司名字，一个存储公司总部地址，然后查找公司名字，记录好列表位置，再从地址列表查找到具体元素，你还得保证两个表元素位置必须一一对应。不仅
中文公司名称分词工具，支持公司名称中的地名，品牌名（主词），行业词，公司名后缀提取。
在2016年和2017年的全美最佳岗位排行榜中，“数据科学家”一职位已经连续两年位列前茅；
大数据时代的到来让数据在公司决策上发挥了越来越大的作用，数据分析师也成为了各大企业的标配，那么各大企业又会愿意花多少代价来为数据买单呢？本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现「数据分析」职位究竟「钱」景如何：
爬虫，就是一个在网上到处或定向抓取数据的程序，当然，这样的说法不够专业，更专业的描写叙述就是。抓取特定站点网页的HTML数据。只是因为一个站点的网页非常多，而我们又不可能事先知道全部网页的URL地址，所以，怎样保证我们抓取到了站点的全部HTML页面就是一个有待考究的问题了。
在《手把手带你抓取智联招聘的“数据分析师”岗位！》一期中我们分享了如何抓取智联招聘中“数据分析师”岗位的数据信息（数据截止到2018年11月4日），在本期我们将基于已有的数据对其作进一步的分析和探索。在探索过程中，我们将围绕如下几个主题进行问题的回答：
本文从以下几个方面进行讨论： 1. JSON的基本概念 2. python解析JSON 3. 参考
通过对局部地区某一岗位的总体分析，找出该地区该职位的职业发展前景规律。本文基于拉勾上2016年12月到2017年1月深圳地区数据分析师招聘数据，为这一行业的朋友作为参考；虽然数据略为过时，但变化也不大，规律依然适用。 在深圳 1、数据分析师主要还是开发类职业。开发类的职位，无论是市场需求还是薪资都是无可撼动的最高。 2、地区方面：如果你要在深圳找数据分析师的岗位，请去南山区，优先去科技园附近。 3、薪资方面，20K是业内中等水平； 4、学历方面，除非你直接攻读相关专业的博士，否则本科足矣； 5、技能方面：
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