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
这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货,包括分词、词频、词频向量、TF-IDF、文本匹配等等。 第一篇中,介绍了文本相似度是干什么的; 第二篇,介绍了如何量化两个文本,如何计算余弦相似度,穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 其中具体如何计算,在这里复习: 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 文本分析 | TF-IDF ---- 度量两个文本的相似度,或者距离,可以有很多方法,余弦夹角只是一种。本文简单列了一下常用的距离。 需要注意的是,本文中列的方法,
Scrapy Engine(Scrapy核心) 负责数据流在各个组件之间的流。Spiders(爬虫)发出Requests请求,经由Scrapy Engine(Scrapy核心) 交给Scheduler(调度器),Downloader(下载器)Scheduler(调度器) 获得Requests请求,然后根据Requests请求,从网络下载数据。Downloader(下载器)的Responses响应再传递给Spiders进行分析。根据需求提取出Items,交给Item Pipeline进行下载。Spiders和Item Pipeline是需要用户根据响应的需求进行编写的。除此之外,还有两个中间件,Downloaders Mddlewares和Spider Middlewares,这两个中间件为用户提供方面,通过插入自定义代码扩展Scrapy的功能,例如去重等。
爬取链家网、贝壳网的各类房价数据(小区数据,挂牌二手房, 出租房,新房)。 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市;支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取,稳定可靠; 丰富的代码注
项目背景 上海纽约大学是国家教育部正式批准的、具有独立法人资格和学位授予权的第一所中美合作举办的国际化学,也是纽约大学全球教育体系的组成部分。学校配置国际一流的软硬件环境,支持高校师生科研事业,提高学术素养。 📷 上海纽约大学的计算化学是一个重点发展的研究方向。随着现代计算方法和高性能计算的进步,研究人员精确模拟化学和生物系统及预测其性质的能力得到了极大的提升。华东师范大学-纽约大学计算化学联合研究中心(上海纽约大学)成立于这样的背景之下。该中心从事的研究领域涉及到广泛定义的计算化学研究,报告材料科学,生物
前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据分组的问题,问题如下:
就在昨天我面试了,来到上海之后面试的第一家公司,面试过程挺顺利,不出意外今天下午就会收到 offer。面试完之后,我走在路上,整个人都是在傻笑的状态,路人一脸关爱智障的眼神,但我还是非常的开心。
代码地址:https://github.com/mattzheng/Baidu-AIP-Address
今天给大家带来的Python实战项目是四行Python代码获取所在城市的天气预报,我们隐隐听到唏嘘声,不信四行Python代码可以获取是吗?那我们一起来看看: 使用Python获取天气预报,想想是件很
json-dump&dumps #!/usr/bin/python3 #字典转成json字符串 加上ensure_ascii=False以后,可以识别中文, indent=4是间隔4个空格显示 import json d={'小明':{'sex':'男','addr':'上海','age':26},'小红'
chrome 使用close()的时候:Python is likely shutting down Markdown here果然是神器,再也不用担心排版问题了,感谢Sean小伙伴的推荐 遇到问题 1.我的环境: python 3.6 selenium 2.53.6 chrome 65 chromedriver 2.33.50 2.执行代码: # 作者:上海-悠悠 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get
post请求相对于get请求多一个body部分,body部分常见的数据类型有以下四种(注意是常见的,并不是只有4种)
前言 ES6 允许在大括号{}里面,直接写入变量和函数,作为对象的属性和方法,书写更加简洁 变量 当做对象的属性 函数 当做对象的方法 对象简化写法 之前我们写一个对象是这样的 const person = { name: 'yoyo', age: 20, address: function () { return "上海市" } } 前面一篇讲到对象可以解构赋值,分别用变量接收对象的属性和方法 let {name, age, address} = pers
NLP(自然语言)领域现在可谓是群雄纷争,各种开源组件层出不穷,其中一支不可忽视的力量便是jieba分词,号称要· 往期精选 ·
今天上海市卫健委通报:2022年4月20日0—24时,新增本土新冠肺炎确诊病例2634例和无症状感染者15861例。最近两天的新增数据有所下降,出院人数也开始超过每日新增阳性患者数量。但形势仍然不容乐观,尤其外溢导致区域抗疫变成了全国抗疫。
新型冠状病毒疫情汹涌而来,全国各地严防死守,而疫情的实时数据也通过不同的渠道,如微信城市服务的疫情动态订阅、支付宝的疫情实时追踪、新浪新闻的疫情实时动态等等,各种平台纷纷将疫情的实时动态进行展示,确保人们可以第一时间了解疫情的发展情况。
今天晚上,笔者接到客户的一个需要,那就是:对多分类结果的每个类别进行指标评价,也就是需要输出每个类型的精确率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score)。
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。
前言 获取页面title的方法可以直接用driver.title获取到,然后也可以把获取到的结果用做断言。 本篇介绍另外一种方法去判断页面title是否与期望结果一种,用到上一篇Selenium2+python自动化42-判断元素(expected_conditions) 提到的expected_conditions模块里的title_is和title_contains两种方法 一、源码分析 1.首先看下源码,如下 class title_is(object): """An expectation
这是「AI 学习之路」的第 4 篇,「Python 学习」的第 4 篇 今天的主题是 Python 的序列类型(Sequence Types),内容很多,干货很足,也是我们平时经常使用的,大家准备好小板凳纸笔吧! 注意,我不准备再将循环语句和条件语句方面的知识了,比较简单,每种语言这方面的写法区分不大,有兴趣的大家可以自行去查阅一下。 list list 是一种有序集合,在很多语言里面都有支持,像 Java 中的 List ,可以简单理解 List 是一个顺序表,可以对它进行添加和删除元素的操作,但和
在接口自动化测试的时候,yaml 文件一般放测试的数据或当配置文件使用,yaml 文件存放静态的数据是没问题的,python的数据类型基本上都是支持的。 有时候我们想在 yaml 文件中引用变量来读取 python 代码的设置值。
作者:Kying,西二旗程序单身汪一枚。从事智慧旅游、数据挖掘。新晋python 小白,希望与志同道合者一起煮酒论英雄,数据森麟特邀作者。
上一篇讲到fixture通过scope参数控制setup级别,既然有setup作为用例之前前的操作,用例执行完之后那肯定也有teardown操作。 这里用到fixture的teardown操作并不是独立的函数,用yield关键字呼唤teardown操作
learn from https://learn.deeplearning.ai/langchain
最近两天终于闲来写写之前的Python代码,好久没做,手有点生,编程这个活就是这样,得需要经常写,不然认生。今天的主题比较随意,任务就是爬取拉勾网的数据并且做简要的数据分析,本文直接给出我的个人分析结论,存在比较片面的情况。感谢@某某给的提供的初始代码,我给忘了谁了,加我的人太多,发的消息我可能没看见,可以在给我发一次,两次我没回复,那就是这个问题我回答不了,或者说百度很轻松能回答你。废话少说,直奔主题。
本文由作者:孙培培 原创投稿 声明:本文所公布代码及数据仅作学习用,若别有用途则后果自行承担。 提到上海,不得不提上海的高房价,最近一篇上海各市辖区均价的文章引起了我的注意,6月上海各辖区甚至各小区的房价到底处于一个什么样的水平呢? 我打算自己动手研究一下(本文主要研究2016年6月上海二手房房价水平,读者如果有研究房价变动的兴趣可以等到7月末的时候再研究下,然后对比看看上海房价在这一个月的变动情况),数据来源为6月30日的安居客二手房信息。 首先要进行的数据的收集,然后进行数据的清洗、整理以及最后的分析
1、通过键=值的方式进行添加。如果键存在,则会将旧的值进行覆盖,如果不存在则添加。
目录: Python网络爬虫(一)- 入门基础 Python网络爬虫(二)- urllib爬虫案例 Python网络爬虫(三)- 爬虫进阶 Python网络爬虫(四)- XPath Python网络爬虫(五)- Requests和Beautiful Soup Python网络爬虫(六)- Scrapy框架 Python网络爬虫(七)- 深度爬虫CrawlSpider Python网络爬虫(八) - 利用有道词典实现一个简单翻译程序 深度爬虫之前推荐一个简单实用的库fake-useragent,可以伪装
前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Python自动化办公发票数据处理的问题,一起来看看吧。上一篇文章已经给出了具体的代码实现。这一篇文章我们一起来看看C老师助力我们的Python自动化办公。
本篇探讨的是一道逻辑演算推理题。有两种方法,一种是常规的离散数学逻辑演算,另一种则是用python程序来解决。本篇将探究两种方法: python+离散数学→逻辑演算。
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。
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:
从上图我们可以看出,数据是以XHR的形式进行存储在网页中,我们在之前的文章已经详细的介绍过这类网站的爬取方法了,有兴趣的读者可以看看这篇文章。我们直接展示核心代码:
工作需求需要采集OTA网站的美食数据,某个城市的饭店类型情况等。对于老饕来说这不算个事。。。然而最后的结果是中午晚饭都没有时间去吃了。。。情况如下
serializers.Serializer可以对modle模型中的字段序列化,并且必须写create和update两个方法。ModelSerializer可以看成是Serializer的一个升级版,功能更强大,更方便。 实际上ModelSerializer类继承了Serializer类。
拉勾招聘是专业的互联网求职招聘平台。致力于提供真实可靠的互联网招聘求职找工作信息。今天我们一起使用 python 采集拉钩的 python 招聘信息,分析一下找到高薪工作需要掌握哪些技术
上一篇「Python自学之路-数据类型和变量」主要简单说明了下数据类型和变量,这一篇主要和大家介绍下list、tuple、dict和set。相信后期在实战中会经常用到。
Airtest IDE 自带了python3 环境,但是每次执行脚本都需要打开IDE,在IDE 上点运行按钮才能执行。 如果我们想通过命令行执行脚本,可以在本机安装python3
python的排序有两个方法,一个是list对象的sort方法,另外一个是builtin函数里面sorted,主要区别:
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
上个月瑞幸咖啡的酱香拿铁火出圈,让瑞幸再一次出现在聚光灯下,上一次还是财务造假的时候。
前言 python动态加载import_module 和 重载reload 的使用 python环境:V3.6.x import_module 当我们在运行一段程序,根据需要动态加载一个模块,调用里面的方法时,除了平台使用的import module,也可以在代码里面用到import_module方法。 比如我有个模块 yoyo.py,里面写了个函数 def fun1(): return "hello world" def fun2(): return "上海-悠悠" a.py 需要加载y
机器学习的常用数据:csv文件,mysql等数据库的读取速度是不够快的。同时格式也不符合。
变量:存储数据的容器,我们可以通过变量来操作数据 我们在创建变量时会在内存中开辟一个空间,可以存储不同类型的数据。
前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Python自动化办公发票数据处理的问题,一起来看看吧。上一篇文章已经给出了大致的思路,这一篇文章我们一起来看具体的实现。
听说最近车厘子的价格突然猛跌,之前很多人梦寐以求的“车厘子自由”,现在都能实现了。其实车厘子的价格下降,主要原因是进口货运成本的大大降低,为了找到车厘子最佳的购买方式,我决定用python+BI进行数据分析。
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
根据彭博社消息, Otto 联合创始人Lior Ron重新回到 Uber 领导 Uber Freight 业务。据了解,Lior Ron曾在今年三月离开Uber,而Lior Ron回归之际,正是 Uber 收购 Otto Trucking 接近尾声的时候,作为收购的一部分,Otto Trucking 的股东将获得 Uber Freight 的股份。之前Uber曾收购Otto 的自动驾驶业务,曾受到 Waymo 的指控,称 Otto 与 Uber 策划窃取商业机密案。(via.PingWest)
简历上写着熟悉 python 面试官上来就问:说下python 垃圾回收机制?一盆冷水泼过来,瞬间感觉 python 不香了。 Python中,主要通过引用计数(Reference Counting)进行垃圾回收。
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