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    Python获取好友地区分布及好友性别分布

    利用Python + wxpy 可以快速的查询自己好友的地区分布情况,以及好友的性别分布数量。还可以批量下载好友的头像,拼接成大图。...'wechat') if not os.path.exists(avaterDir): os.mkdir(avaterDir) return avaterDir # 获取所有的好友头像并保存...}.jpg')) print("好友昵称:%s"%friend.name) num += 1 # 拼接头像 def joinAvatar(path): # 获取文件夹内头像个数...获取好友性别分布 bot = Bot(cache_path=True) # 弹出二维码登录微信,生成bot对象 allFriends = bot.friends() # 获取所有的微信好友信息...获取好友地区分布情况 代码部分: bot = Bot(cache_path=True) # 弹出二维码登录微信,生成bot对象 allFriends = bot.friends() # 获取所有的微信好友信息

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    Jsoup在Java中:解析京东网站数据

    本文将介绍如何使用Java中的Jsoup库来解析京东网站的数据Jsoup简介Jsoup是一个方便的Java库,用于提取和操纵HTML。...它提供了非常直观的API来处理HTML文档,使得从网页中提取数据变得简单。Jsoup不仅可以解析HTML,还能处理XML文件,支持CSS选择器来查找文档中的元素。...自动处理相对URL:Jsoup可以自动将相对URL转换为绝对URL,简化了数据处理。错误容忍:即使HTML文档不规范,Jsoup也能很好地解析。实现步骤1....设置代理和用户代理在爬取数据时,设置代理和用户代理可以帮助模拟真实用户的浏览器行为,减少被网站封禁的风险。4. 发送请求并获取响应使用Jsoup的connect方法发送请求,并获取响应对象。5....数据处理和分析获取数据只是第一步,如何有效地处理和分析这些数据,提取有价值的信息,是网络爬虫应用中的另一个重要课题。

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    Java与Jsoup:实现网页解析与数据提取

    在网络数据采集和处理中,网页解析与数据提取是关键步骤。Java语言与Jsoup库的结合,为开发者提供了强大的工具来实现网页的解析与数据提取。...本文将分享使用Java和Jsoup库进行网页解析与数据提取的方法和技巧,帮助您快速入门并实现实际操作价值。一、Java语言与Jsoup库简介1....Jsoup库:Jsoup是一个开源的Java库,专门用于解析、操作和提取HTML文档中的数据。其简洁的API设计和强大的选择器功能,使得网页解析与数据提取变得简单而高效。...二、实现网页解析与数据提取的步骤及技巧1. 导入Jsoup库: - 下载Jsoup库:从官网(https://jsoup.org/)下载最新版本的Jsoup库,并将其导入到Java项目中。2....Java语言和Jsoup库具有强大的数据处理能力,可对提取到的数据进行清洗、整理和转换,以满足实际需求。3.

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    社交媒体广告数据采集:Jsoup 的最佳实践

    为了了解搜狐广告的策略和趋势,采集和分析搜狐广告数据变得至关重要。但是,搜狐网站的广告数据通常需要通过网页抓取的方式获取,这就需要一个强大的工具来解析和提取数据。...Jsoup 简介在本文中,我们将使用 Jsoup 这一强大的 Java HTML 解析库来实现搜狐广告数据的采集。...Jsoup具有强大的HTML解析功能,能够轻松处理网页的结构,定位和提取我们需要的数据。请求网页要开始网页数据的采集,我们首先需要使用Jsoup来请求搜狐广告页面。...连接到目标网站并获取页面内容 Document doc = Jsoup.connect(url).get(); // 现在我们可以对doc...解析HTML一旦我们获取了网页的HTML内容,接下来就需要解析它以提取所需的广告数据Jsoup提供了丰富的HTML解析功能,可以轻松地进行选择、定位和提取元素。

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    Python使用免费天气API,获取全球任意地区的天气情况

    需求背景: 公司是做外贸服装的,在亚马逊平台上有多个地区店铺运营,运营人员需要参考地区的天气情况,上新的服装.所以需要能够获取全球任意地区的天气情况.还需要预测未来10-15天的天气情况....选型API: 天气API中有大把免费的api,如:国内的心知天气,国际的雅虎,还有今天的主角:wunderground 最终选择了wunderground,原因:1,需求是全球任意地区的(国内API请求国外地区需要收费才能访问...10天的天气预报(并且整理数据输出) :param zmw: :return: """ f_day_list = self....(并且整理数据输出) :param zmw: :param dates: 查询时间 20170608 :return: """ h_day = self....代码解析: 类中并没有按照官网API(/q/地区/地名.json)的方法去做,因为发现这样得出的结果往往不准确的.而是通过查询你需要的字符,你自己获得到zmw(这是个唯一的编码) 然后再通过此码去查询.

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    Fiddler + JSoup 爬取现代汉语语料库数据

    爬虫中常用JSoup处理Html,对于类似百度这样的搜索引擎,则需要配合fiddler使用,步骤如下 Fidder获取链接信息 在IE浏览器中打开http://www.cncorpus.org/CnCindex.aspx...,使用fiddler抓取,如下图 双击fidder中的捕获链接,获取整个连接信息 然后在http://www.cncorpus.org/CnCindex.aspx 后加入捕获的链接信息 即 http:...91&DropDownListPsize=500&Button1=%E6%A3%80++%E7%B4%A2&1=RBindexword&2=RadioButton4&txtTopage= 同理也可以获取下一页链接...处理 思路是把链接保存到Html中,然后通过JSoup解析 这里需要的包是jsoup-1.8.1.jar 保存需要下边两个工具类 FileUtil.java package com.star.crawlerweb...; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.nodes.Element; import org.jsoup.select.Elements;

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    NIPTCNVseqWES 数据如何更精确地区分性别

    但NIPT数据一般测序量(5-8M single end reads)比CNVseq还少,在胚胎DNA含量较低的时候区分性别方面,如果再采用固定cutoff的方法,可能会因为没有屏蔽X和Y的同源区域或者非唯一比对区域...其实NIPTplus分析CNV,主要思路还是和CNVseq差不太多,也是用的滑动窗口对reads计数,通过考察case与control样本在每个窗口的比值变化来分析拷贝数的变化,但对数据分析和实验建库的稳定性要求更高...我用这个数据来做聚类,理论上就可自动精确区分好性别的。 但我用gplots的heatmap.2中默认的 hclust聚类方法,并没有很好地区分好性别。...于是我写了R代码,并生成了聚类图,测试了一些数据,基本都能100%自动准确区分好性别了,以下是聚类图: ?

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    Python 获取微信好友地区、性别、签名信息并将结果可视化

    序言 我之前在CSDN博客上分享过两篇有关 itchat库的教程, 本篇博客是itchat库系列的第三篇文章,它主要实现的功能是获取微信好友地区、性别、签名信息并将结果可视化 正文 根据itchat库获得好友信息...提取数据并可视化 性别信息可视化 使用下面的代码可以获得所有好友的性别信息 for friend in friends: if friend["Sex"] == 0:...地区信息可视化 使用下面的代码可以获得所有好友的地区信息 dic_province = dict() for friend in self.friends: key...呃,好像暴露了我自己的地区。...哈哈,也是一群积极向上,积极探讨人生的小伙伴们呢 其他数据可视化 道理类似,不赘述了。 运行示意 运行项目根目录下的main.py文件,可以得到性别和地区可视化结果,如下图: ?

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    GEE数据集——全球保护价值的地区数据

    具有全球保护价值的地区 自然地图项目提供了一系列全球价值保护图层。这些地图是通过共同优化生物多样性和碳和/或水等国家保护目标绘制的。它们以连续的比例描述了对扩大保护工作具有最大潜在价值的土地面积。...使用说明 数据集大致涵盖 2015 年至 2019 年,空间分辨率为 10 千米(数据储存库中也有 50 千米版本)。...数据集是从源路径复制过来的,以统一社区目录中的路径和命名约定,并用单下划线删除了所有下划线字符(双下划线__)。文件夹名称也用连字符分隔,如 "生物多样性-碳 "而不是 "生物多样性-碳"。...不同的图层可用于获取生物多样性优先事项,或生物多样性、碳和/或水的优先事项。另一个区别是地图是否包含生物群落分层。更多详情请查阅 Jung 等人(2021 年)。...每个图层的等级都针对特定区域,可通过简单的子集提取汇总统计数据。例如 要获得生物多样性和碳含量最高的 30% 的土地面积,需要从相应的排名图层中创建一个掩码,将所有低于 30 值的区域包括在内。

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