•XlsxWriter-操作Excel工作表的文字，数字，公式，图表等•win32com-有关Windows系统操作、Office（Word、Excel等）文件读写等的综合应用库•pymysql-操作MySQL数据库•pymongo-把数据写入MongoDB•smtplib-发送电子邮件模块•selenium-一个调用浏览器的driver，通过这个库可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码，常用来进行浏览器的自动化工作。•pdfminer-一个可以从PDF文档中提取各类信息的第三方库。与其他PDF相关的工具不同，它能够完全获取并分析 P D F 的文本数据•PyPDF2-一个能够分割、合并和转换PDF页面的库。•openpyxl- 一个处理Microsoft Excel文档的Python第三方库，它支持读写Excel的xls、xlsx、xlsm、xltx、xltm。•python-docx-一个处理Microsoft Word文档的Python第三方库，它支持读取、查询以及修改doc、docx等格式文件，并能够对Word常见样式进行编程设置。
PHP作为一门web开发语言，通常情况下我们都是在Web Server中运行PHP，使用浏览器访问，因此很少关注其命令行操作以及相关参数的使用，但是，特别是在类Unix操作系统上，PHP可以作为一门脚本语言执行与shell类似的处理任务。
在知乎和CSDN的圈子里，经常看到、听到一些 python 初学者说，学完基础语法后，不知道该学什么，学了也不知道怎么用，一脸的茫然。近日，CSDN的公众号推送了一篇博客，题目叫做《迷思：Python 学到什么程度可以面试工作？》，真实反映了 python 程序员在成长过程中的一些困惑。
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。
引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh？ Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示，它说明了B
流式细胞术 (FCM) 可以在短时间内以合理的成本研究来自数百万个细胞和数百个样本的数十个参数，其生成的数据量相当可观。计算方法可用于识别新的亚群和分子生物标志物，但通常需要深入的生物信息学专业知识和不同平台的使用。为了克服这些限制，近日《Nature Communications 》发表了一种交互式、用户友好的Web工具—— CRUSTY，用于快速识别高维FCM数据中的群体。
下面是我想呈现给你的4个强大的监控工具。 htop – 交互式进程查看器 你可能知道在机器上查看实时进程的标准工具top。如果不知道，请运行$ top看看，运行$ man top阅读帮助手册。 htop是top的扩展版本，有更丰富的概貌（例如全命令、可视化、图形用户界面gui和用户界面ui），有鼠标点击交互（译者注：看下面的截图，指的是最上面的列标题如CPU%、MEM%等可以通过鼠标点击切换以显示不同的功能），也有许多的指导教你如何做进程管理。 安装该命令并尝试运行： $ sudo apt-get inst
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合（1:1），有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者，按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pyda
长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过，我们自己可能会感兴趣，天天都在上网，想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
Python是一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是一种强大的编程语言，同时又非常易于学习。它支持模块和包，这意味着程序可以被设计得大规模且模块化。Python支持多种编程范式，包括结构式、面向对象和函数式编程。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
除了发现隐藏在大量数据中的有洞察力的趋势和模式之外，还有什么比这更有趣？能够轻松地与同事和其他业务团队共享并向他们解释！新的Cloudera 的机器学习（ CML ） 1.2 ，我们非常高兴地宣布托管持久的基于Web的应用程序和使用Flash、仪表板和Shiny到共享分析结果及洞察力与企业利益相关者框架仪表盘的支持。跟随本文中的演示，立即开始使用CML的新分析应用程序功能获得更多乐趣。（注意：CDSW 1.7中也提供此功能）。
python中pydoc模块可以从python代码中获取docstring，然后生成帮助信息。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
一个大中型的图书馆信息系统涉及到许多方面的技术与方案，本文着重讨论与Web服务器性能有关的一些内容。 本人有幸作为项目负责人之一参与了某大型图书馆数字化信息系统的设计和基于Web应用软件的开发工作。由于在数字化图书馆信息系统中流通着的大多是数字化的索引、文摘、全文、图像或音频视频等多媒体值息，対Web服务器性能有着较高的要求。 结合实际工程经验，本文将从硬件实现手段（缓存服务器、均衡负载设备、Web双机镜像、CPU和网卡的提升、网络带宽扩充）和软件实现手段（三层C/S软件结构设计、应用程序部署）等两个大方面论述如何提高Web服务大路的性能，以便使用户能够更快捷、高效、安全地使用应用系统。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！ 深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可
WMI即Windows Management Instrumentation，用于管理正在运行的Windows主机。用户利用WMI可以轻松地与系统各类资源进行交互，如打开指定进程、远程启动计算机、设定指定程序在指定时间运行、查询Windows日志等。我们可以把它当作API来与Windows系统进行相互交流。在渗透测试的过程中，WMI的价值就是不需要下载和安装，因为WMI是Windows系统自带的功能，而且整个运行过程都在计算机内存中进行，操作记录不会在Winodws日志中留存。在前面的内容中对WMI有过介绍，因此不过多讲解原理。
在互联网时代，每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外，在轨卫星每年也会产生PB级气象数据，还有大量的数值模式数据。
今天给大家介绍的是一款名叫PhpSploit的远程控制框架，该工具可以帮助攻击者在客户端与Web服务器端之间建立隐蔽性极强的交互式链接（类似Shell）。简而言之，这是一款后渗透利用工具，它能够让攻击者与目标主机（例如被入侵的Web服务器）维持访问链接，并实现提权操作。 概述 该工具会对标准客户端请求以及Web服务器相关请求的HTTP头数据进行混淆处理，并利用一个小型的多态后门来实现隐蔽通信： 功能介绍 效率高： 1. 提供了超过20款自动化后渗透利用工具； 2. 运行命令、浏览文件系统、绕
对于一个前端开发的人员来说，了解服务器的基础知识，个人觉得是非常必要的，于是就有一个这篇侧重于Java的服务器相关知识的文章，只是简单介绍对于我也是一个拓展。
在入道数据岗位之初，曾系列写过多个数据科学工具包的入门教程，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sklearn等，这些也构成了自己当初的核心工具栈。在这5个工具包中，用于数据绘图的有2.5个（Pandas可以算0.5个），占比之高定与当时一度"沉迷"于简单而有效的可视化有关，可谓乐此不疲。时隔一年有余，在不断接触了Plotly这个可视化新贵之后，近期终于正式学习了一下这个包的使用、特性及优劣，并稍作整理、以资后鉴，遂成此文！
网上对于FastCGI与mod_php的知识比较杂乱而不全面，故在此整理一下，以便入门学习者查阅方便。 背景PHP最常用的方式是以模块的方式(mod_php)运行在Apache中，也是Apache运行PHP的默认方式；但在Nginx中，Nginx又使用的是PHP-FPM，但是PHP-FPM到底是个什么东东？跟php有什么关系？今天我们一起来探究一番。
-a 以交互式shell模式运行 -c | 指定php.ini文件所在的目录 -n 指定不使用php.ini文件 -d foo[=bar] 定义一个INI实体，key为foo，value为'bar' -e 为调试和分析生成扩展信息 -f 解释和执行文件. -h 打印帮助 -i 显示PHP的基本信息 -l
本文就针对以上问题做简单解答，更详细的内容请阅读《Python高效开发实战――Django、Tornado、Flask、Twisted（第3版）》一书。
作者：Stef Smeets翻译：王闯（Chuck）校对：欧阳锦本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了streamlit ，并展示了如何利用它将 python 脚本转换为仪表板，以及如何在线托管。相比于Jupyter Notebooks，仪表板更有利于向非技术受众展示研究成果。 标签：数据科学、可视化、仪表板、JupyterNotebook、Dashboard 图片源自Unsplash，由Arie Wubben上传 作为一名Python 爱好者，我几乎用 Jupyter Notebooks （ht
推荐一个做基因富集的网站：g:Profiler 网址：https://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gost g:Profiler是一个用于功能丰富分析和基因列表转换的Web服务器，与最常见的DAVID相比，速度更快，界面也更友好，交互式的画面对非生信人员也很容易操作。 用法很简单，只需要在Query下输入要富集的基因list，并可以选择这个基因list是否已经根据重要性排序，选择物种，然后Run query即可。
参考和学习了以下文章： 1. mod_php和mod_fastcgi和php-fpm的介绍,对比,和性能数据 2. 实战Nginx_取代
数据可视化是数据科学分析的重要环节，是有效传达数据价值的重要渠道。辛苦整理了一天，我们一睹Python可视化工具的精彩之处。
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
Tornado龙卷风是一个开源的网络服务器框架，它是基于社交聚合网站FriendFeed的实时信息服务开发而来的。2007年由4名Google前软件工程师一起创办了FriendFeed，旨在使用户能够方便地跟踪好友在Facebook和Twitter等多个社交网站上的活动。结果两年后，Facebook宣布收购FriendFeed，交易价格约为5000万美元。而此时FriendFeed只有12名员工。据说这帮人后来又到了Google，搞出了现在的Google App Engine…
编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
说到web服务器就不得不说Nginx，目前已成为企业建站的首选。但由于种种历史原因，Nginx日志分析工具相较于传统的apache、lighthttp等还是少很多。
前面说了分布式系统和单机系统五个部分的区别，输出设备输入设别除了传统的人机交互多了节点，控制器变成了负载均衡，以及运算器分布式和存储器分布式的变化。
单细胞和空间组学技术的迅速崛起生成了大量数据，为提供具有用户友好界面的更全面的数据分析平台，近日《Nature Communications》发表了一款交互式且易于使用的应用程序——ezSingleCell，无需事先具备编程知识即可分析各种单细胞和空间组学数据类型。
在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间和一个控制线程。事实上，这几乎就是对进程的定义。不过，经常存在同一个地址空间中并行运行多个控制线程的情况，这些线程就像分离的进程（或者理解为微型进程）。线程和进程的区别是进程有独立的地址空间，而线程没有。一个进程内的地址空间是其内部的所有控制线程所共享的，这也是为什么开发者要了解资源竞争、加锁、解锁、死锁等线程问题的原因之一。本文将对线程进行系统性介绍。主要包括：线程出现的意义（即线程的作用）、经典线程模型、POSIX线程（pthread）、线程的实现。 一些名词：
ATT&CK视角下的红蓝对抗：四. 内网穿透之通过Earthworm(EW)进行隧道穿透
AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) 是一种交互式动态web应用开发技术，该技术能提供富用户体验。完全的 AJAX应用给人以桌面应用的感觉。正如其他任何技术，AJAX有它自己的优缺点。下面我列出了一些重要的场景，你在基于web的应用的开发中使用时一定 要注意。 ajax优点 改善的用户体验- AJAX提供的更丰富的用户体验是其主要优点。AJAX允许网页持续更新，但只需要和服务 器交互很少的数据。这样，就能在不必整个更新网页的情况下更新网页的一部分。经典的网页技术必须
数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。相比传统的用表格或文档展现数据的方式，可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。
如果你搭建网站、开发web服务或API，一定会接触到SSL证书。SSL证书是为网站方位启用HTTPS（SSL/TLS）所需的数字证书，其内容包含用来身份认证的和信息加密的公私密钥；部署了SSL证书的服务器，可在浏览器访问时建立基于TLS（目前是TLSv1.3）和HTTPS协议的加密可信的安全连接，从而让我们的Web环境更加安全且注重隐私。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 1、讲解Python Web开发，必定离不开HTTP。有多少人知道HTTP的工作流程呢？ 2、我们访问网站，网站服务器把内容反馈给我们。网站服务器是什么？ 3、都说HTTP网站不安全，要变成HTTPS的。如何建立HTTPS网站？ 本文就针对以上问题做简单解答，更详细的内容请阅读《Python高效开发实战――Django、Tornado、Flask、Twisted（第3版）》一书。 PART. 01 HTTP流程 HTTP是Web浏览器与Web服务器之间
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统，很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作，常规的列表展示类数据通过表格展示，表单新增或编辑，而图谱类项目通常需要关系图（力导向图：又叫力学图、力导向布局图，是绘图的一种算法，关系图一般采用这种布局方式）去展示，节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法，大量数据展示的性能优化，节点动态展开时的局部布局渲染，画布的可扩展性，样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架：阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱，不能完全满足项目中的需求。
<?xml:namespace prefix = v ns = "urn:schemas-microsoft-com:vml" /><?xml:namespace prefix = w ns = "u
作者｜Melissa Bierly 选文｜Aileen 翻译｜冯琛 校对｜Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面，探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动，它们帮助用户探索数据，让他们发掘自己的观点：发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常，探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库，但只有少数可以创建能够使你
默认情况下，matplotlib 将绘图延迟到脚本结束，因为绘图可能是开销大的操作，并且你可能不想在每次更改单个属性时更新绘图，而是只在所有属性更改后更新一次。
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