import requestsimport re #爬取豆瓣电影排名pageNum = int(input("要查看第几页电影分数:"))#已知豆瓣默认每页展示20条#url= "https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=11&interval_id=100%3A90&action=&start=0&limit=20"url= "https://movie.douban.c

文本可视化[二]--<今生今世>人物关系可视化python实现 在文本可视化[一]--<今生今世>词云生成与小说分析一文中,我使用了jieba分词和wordcloud实现了,文本关键词的提取并生成词云,同时也尝试直接提取人名关键词来绘制.这次我们换一种方式--通过分析人物之间的关系,而不是人物在文本集中的频率来绘制一张复杂网络图,如下所示.数据经过可视化后还是非常有趣的.下面就讲讲人物关系网图的实过程. 用到的工具 jieba jieba分词,最好用的开源中文分词工具.他最主要的两

arp协议分析&python编程实现arp欺骗抓图片 序 学校tcp/ip协议分析课程老师布置的任务,要求分析一种网络协议并且研究安全问题并编程实现,于是我选择了研究arp协议,并且利用python编程实现一次简单的局域网arp攻击,抓取室友网上浏览的图片(滑稽脸) 实验环境 1.kali2.0操作系统,本人用的32位的,装在vm12虚拟机中 2.python2.7.13,kali2.0自带 3.一个局域网和室友的电脑 4.kali所支持的无线网卡,型号为RT3070,某宝四十多就能能买到,主要

一.项目背景 上个月笔者的一个同学开了间影视投资公司,出于对创业人员的仰慕和影视投资行业的好奇,我就跟他寒暄了几句,聊天当中他提及到国庆节有部<攀登者>即将上映,预计票房会大好,因为吴京是这部片的主演.然后我就想,目前吴京在国内演员中位列几何呢?正好之前爬了猫眼电影数据,基于python数据分析的方式,分析中国演员排名情况. 二.数据导入 导入之前爬取到的猫眼数据,由于爬取过程不是本文的主要内容,所以简单描述下数据情况:20110101至20191019年在中国上映,并且有用户评分和票房的影片

目录 1.关系分析 2.关系综述 3.概念点 4.疑问 1.关系分析 UIBarItem-> UIBarButtonItem -> UINavigationItem 1.1 UIBarItem: UIBarItem类是一个可以放置在Bar之上的所有小控件类的抽象类.继承了该基类所有子类在外观上类似于一个Button,它们都有一个标题,图片,动作以及目标,这点可以从其子类的初始化方法处看到. 1.2 UIBarButtonItem: 专门用来放在UIToolbar 或者 UINavigation

http://blog.csdn.net/luoyeffcs/article/details/16106707 目录 1.关系分析 2.关系综述 3.概念点 4.疑问 1.关系分析 UIBarItem-> UIBarButtonItem -> UINavigationItem 1.1 UIBarItem: UIBarItem类是一个可以放置在Bar之上的所有小控件类的抽象类.继承了该基类所有子类在外观上类似于一个Button,它们都有一个标题,图片,动作以及目标,这点可以从其子类的初始化方法处

转自: http://tech.meituan.com/linux-jvm-memory.html Linux与JVM的内存关系分析 葛吒2014-08-29 10:00 引言 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约600m,Linux自身使用大约800m.从表面上,物理内存应该是足够使用的:但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用了),如下图所示.同时,由于SWAP和GC同时

原文:http://blog.csdn.net/luoyeffcs/article/details/16106707 目录 1.关系分析 2.关系综述 3.概念点 4.疑问 1.关系分析 UIBarItem-> UIBarButtonItem -> UINavigationItem 1.1 UIBarItem: UIBarItem类是一个可以放置在Bar之上的所有小控件类的抽象类.继承了该基类所有子类在外观上类似于一个Button,它们都有一个标题,图片,动作以及目标,这点可以从其子类的初始化

一.UML类关系分析 1.关联(asociation) 一般是一方拥有另一方对象的指针.箭头的方向是访问方向. 2.聚合(Aggregation)和组合(Composition) 聚合和关联一般不做区分,聚合也是一方拥有另一方指针. 组合是一方拥有另一方对象. 3.泛化(Generalization) 是类的继承. 4.依赖(Dependency) 依赖一般是:类A一般是在把B当做局部变量.或者访问B静态方法.或者把B作为函数的参数 5.实现(Realization) 一般是类继承接口,让类来实

比較简单的方式就是依据模仿同类产品,依据同类产品的进行模仿,表单就是一个起码要加的字段,然后依据项目须要额外添加字段. 注意:实体类之间的引用关系还须要考虑性能的影响.如:单向或是双向. 表设计: 设计好后: 写实体类 建立实体类到数据库的关联关系 概述 5.实体关系分析 1.类结构:带箭头是单线关联,不带箭头是双向关联 ---------------------------------------- class User (1)<------(*) class Survey  (1)-----

SSH---小编初次接触的时候傻傻的以为这个跟SHE有什么关系呢?又是哪路明星歌手,后来才知道小编又土鳖了,原来SSH是这个样子滴,百度百科对她这样阐述,SSH即 Spring + Struts +Hibernate. Struts对Model,View和Controller都提供了对应的组件.Spring是一个轻量级的控制反转(IOC)和面向切面(AOP)的容器框架,她由Rod Johnson创建.她是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的.Spring使用基本的JavaBean来完成以前只可能

1. 公司职员关系图表 节点和边界数据 节点是指每个节点本身的数据,代表公司职工的名称:属性(Country).分类(Category)和地区(Region,给每个节点定义的属性数据).文件必须是.csv的格式. 连接线数据,不同的两个点之间的关系,权重(可以用各种方式做一个度量).节点的数据结构可以是以点的形式,一个行数据是一个节点它有它的属性:边线的数据它每一行是两个点之间的关系. 节点数据名第一个字段必须是Id(第一个必须大写,第二个字母d小写),后边的字段Country.Category

[深度分析] Python Web 开发框架 Bottle(这个真的他妈的经典!!!) 作者:lhf2009913 Bottle 是一个非常精致的WSGI框架,它提供了 Python Web开发中需要的基本支持:URL路由,Request/Response对象封装,模板支持,与WSGI服务器集成支持.整个框架的全部代码约有 2000行,它的核心部分没有其他任何依赖,只要有Python环境就可以运行. Bottle适用于小型的Web开发,在应用程序规模比较小的情况下可以实现快速开发.但是由于自身功

源:LCD控制器与帧率.刷新率的关系分析 LCM之Fmark功能 && LCD控制器同LCD驱动器的差别 && 帧率与刷新率的关系 && OLED背光

Linux与JVM的内存关系分析 引言 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约600m,Linux自身使用大约800m.从表面上,物理内存应该是足够使用的:但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用了),如下图所示.同时,由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了? 要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要.接下来主要就Li

NSTimer与NSRunLoop的关系分析 发表于 2013 年 6 月 27 日 由 bluev | 6 次浏览 最近关于NSTimer和NSRunLoop的关系,做了一个小试验.代码地址:https://github.com/TianLibin/timerRunLoopTest.git 代码运行效果如下图所示: 本示例演示了四个定时器的效果以及界面操作对它们的影响.前两个定时器,是在子线程中启动的: - (void)subThread1 { @autoreleasepool { self.

Spring整合Shiro 权限 角色 用户关系分析 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 前置内容 之前我们学习了,使用注解的方式去完成权限的控制,当然,也是静态的,也就是说我们之前并没有与数据库交互: 所以,接下来就是,如果我们要依靠数据库来实现授权,说白了就是需要去数据库查找该用户是否拥有这项权限: 所以,这里我们可以想一下,既然已经用到数据库了,我们就可以联想到在数据库中,是不是有一个字段来专门保存权限呀: 这个时候,我们就需要想一个问题了,我们该如何去设计或

横向对比分析Python解析XML的四种方式 在最初学习PYTHON的时候,只知道有DOM和SAX两种解析方法,但是其效率都不够理想,由于需要处理的文件数量太大,这两种方式耗时太高无法接受. 在网络搜索后发现,目前应用比较广泛,且效率相对较高的ElementTree也是一个比较多人推荐的算法,于是拿这个算法来实测对比,ElementTree也包括两种实现,一个是普通ElementTree(ET),一个是ElementTree.iterparse(ET_iter). 本文将对DOM.SAX.ET.

分析Python中解析构建数据知识 Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要

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