/* 健一健康头条 */ try { String url = "http://www.j1health.com/j1api.php/index/getJ1healthHotLists"; url = PropertyConfigurer.getString("health_hot_url",url); String back = HttpRequestProxy.doPost(url, new HashMap(), "UTF-8"); JSON…

抓取网站页面的内容,简单的类应用,代码如下: /// <summary> /// 获取页面内容 /// </summary> /// <param name="url">Url链接</param> /// <returns></returns> public string WebHtmlCon(string url) { try { string htmlCon = ""; WebRequest…

代码集编号 20170918-00 import random #随机数模块 import urllib.request #常用爬虫模块 import time from bs4 import BeautifulSoup #网页页面优化模块 import re #正则模块 import json #json数据分析模块 url="http://www.whatismyip.com.tw/" real=input("请输入您的真实ip:") url1="ht…

一般来说爬虫类框架抓取Ajax动态页面都是通过一些第三方的webkit库去手动执行html页面中的js代码, 最后将生产的html代码交给spider分析.本篇文章则是通过利用fiddler抓包获取json数据分析Ajax页面的具体请求内容,找到获取数据的接口url,直接调用该接口获取数据,省去了引入python-webkit库的麻烦,而且由于一般ajax请求的数据都是结构化数据,这样更省去了我们利用xpath解析html的痛苦. 手机打开糗事百科APP ,利用fiddler抓包获取json数据…

一. day23中的ip,url案例(前面答案错了) 思路分析: 1.创建javabean,用来存储ip.txt各字段的信息 2. 创建java工具类,封装相应的方法 (1) 加载读取ip.txt文档,获取各字段,将之封装进javabean,并将javabean存储至list中去(ip地址为区间范围,用map满足不了需求),以便后面能通过access.log内的ip找到其在ip.txt所属的javabean (2)将ip转译为长整型数 (3)利用二分法查找access.log内的ip在ip.tx…

一.JSON 数据准备 首先准备一份 JSON 数据,这份数据共有 3560 条内容,每条内容结构如下: 本示例主要是以 tz(timezone 时区) 这一字段的值,分析这份数据里时区的分布情况. 二.将 JSON 数据转换成 Python 字典 代码如下: 三.统计 tz 值分布情况,以“时区:总数”的形式生成统计结果 要想达到这一目的,需要先将 records 转换成 DataFrame,DataFrame 是 Pandas 里最重要的数据结构,它可以将数据以表格的形式表示:然后用 val…

解决方案: 读写文本格式的数据: pandas 提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数 pandas 中的解析函数 函数的选项可以划分为以下几个大类 索引:将一个或多个列当做返回的DataFrame处理,以及是否从文件.用户获取列名 类型推断和数据转换:包括用户定义值的转换.缺失值标记列表等. 日期解析:包括组合功能,比如 将分散在多个列的日期信息组合成结果中的单个列 迭代:支持对大文件进行逐块迭代 不规整数据问题:跳过一些行.页脚.注释或其他一些不重要的东西 类型推断:…

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写. 给大家推荐一个Python交流的q裙,大家在学习遇到了什么问题都可以进群一起交流,大家一起学习一起进步:610 380 249 JSON 函数 使用 JSON 函数需要导入 json 库:import json. 函数描述:json.dumps将 Python 对象编码成 JSON 字符串json.loads将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象 语法: json.d…

一共 15 篇随笔,主要是为了记录数据分析过程中的一些小 demo,分享给其他需要的网友,更为了方便以后自己查看,15 篇随笔,每篇内容基本都是以一句说明加一段代码的方式, 保持简单小巧,看起来也清晰 ,一共可以划分为三个大部分: 第一部分简单介绍数据分析,以一个小例子简单说明了什么是数据分析和 IPython 工具: 第二部分是 NumPy 的基础使用,NumPy 是 Python 包,提供科学计算功能,主要是 ndarray 数组对象: 第三部分是 pandas 的基础使用,主要是 Seri…

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内…