搬运出处: https://blog.csdn.net/DaShu0612/article/details/82912064

这里面我们介绍一下python中操作mangodb的第三方库pymongo的使用,以及简单的使用requests库作爬虫.人情冷暖正如花开花谢,不如将这种现象,想成一种必然的季节. pymongo的安装及前期准备 一.mangodb的安装以及启动 测试机器:win10, mangodb版本v3.4.0,python版本3.6.3. mangodb的安装目录:D:\Database\DataBase\Mongo.数据的存放目录:E:\data\database\mango\data.首先我们启动m

引用Word对象库文件  具体做法是打开菜单栏中的项目>添加引用>浏览,在打开的“选择组件”对话框中找到MSWORD.OLB后按确定即可引入此对象库文件,vs.net将会自动将库文件转化为DLL组件,这样我们只要在源码中创建该组件对象即可达到操作Word的目的! 如图 这会自动在你的应用程序文件夹中放置一个程序集(assembly)将COM接口邦定到Word. 上传并存储word文件 上传文件时首先通过上传控件找到所需上传的文件,然后获取文件的大小,最后以流的形式写入数据库 具体代码为   C

在Sql Server中存储.读写Word文件,需要将指定表字段添加为Image类型,示例表结构为:1 CREATE TABLE CONTRACTS ( 2 ID VARCHAR (50), 3 CONTRACT_FILE IMAGE 4 ); CONTRACT_FILE字段就是要存储Word文件的字段,在存储前,有一个小插曲,你需要将Word文件转换为byte数组,可参考以下代码实现:1 //将文件转换为byte数组 2 public static byte[] File2Bytes(stri

Git git 对于一个文件的修改存储的是一个快照,就是说针对文件1,修改之后,生成文件2,文件2中包含文件的1的内容,如果当文件1不存在,版本回退也就不管用了. SVN SVN 存储的是对文件的差异对比,即是,针对文件1进行修改之后,生成一个文件2的差异文件,只记录一个差异,不包含之前文件的1内容,这个看起来比Git高级了一点,最后看到的文件可以理解为是文件1和文件2merge之后的结果. 总结 也就是说,对于存储容量,git相比svn占用的容量大,但是git一般用来管理代码,现在的磁盘容量也

pageoffice是一款网页集成word.excel...等office工具 并不免费,但可以试用练习 SSM框架搭建过程就省略了 注意:由于谷歌/火狐升级,不支持插件嵌入,建议使用POBrowser.openWindowModeless 的方法启动pageoffice. 效果图:   image.png 1.使用前准备 demo下载地址 http://www.zhuozhengsoft.com/dowm/ postup.exe安装   image.png 导入jar包:pageoffice.

使用时间:4小时 使用poi方法将word中的内容提取出来,并输出到控制台或者存储到数据库poi.jar下载地址:https://www.apache.org/dyn/closer.lua/poi/release/bin/poi-bin-3.17-20170915.tar.gz需要导入的包 根据标题和内容字体大小的不同,寻找所需要的段落和标题,并判断是标题还是内容. import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.

刚刚接触storm 对于滑动窗口的topN复杂模型有一些不理解,通过阅读其他的博客发现有两篇关于topN的非滑动窗口的介绍.然后转载过来. 下面是第一种: Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算,它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算TOP N,然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果. 流式数据的TOP N计算的应用场景很多,例如计算twitter上最近一段时间内的热门话题.热门点击图片等等. 下面结合Storm-S

下面是对结对编程队友12061166 宋天舒的code review 五个优点: 1.代码的风格优秀,注释不多,但是必要的注释还是有的,比如: // 三种模式 // mode1仅统计单个单词 // mode2额外统计连续的两个单词 // mode3额外统计连续的三个单词 enum modes { mode1, mode2, mode3 }; // 指示模式的静态变量,供各个函数使用 static modes mode; // 简单模式中收集单词-词频信息的容器 static ArrayList

有感于最近接触到的一些关于深度学习的知识,遂打算找个东西来加深理解.首选的就是以前有过接触,且火爆程度非同一般的word2vec.严格来说,word2vec的三层模型还不能算是完整意义上的深度学习,本人确实也是学术能力有限,就以此为例子,打算更全面的了解一下这个工具.在此期间,参考了[1][2][3]的博文,尤其以[1]的注释较为精彩.本文不涉及太多原理,想要对word2vec有更深入的了解,可以阅读Mikolov在2013年的两篇文章[4][5].同时文献[6]对word2vec中的模型和一些

Microsoft Office 2010,是微软推出的新一代办公软件,提供了一些更丰富和强大的新功能,开发代号为Office 14,实际是第12个发行版.该软件共有6个版本,分别是初级版.家庭及学生版.家庭及商业版.标准版.专业版和专业高级版,此外还推出Office 2010免费版本,其中仅包括Word和Excel应用.除了完整版以外,微软还将发布针对Office 2007的升级版Office 2010.Office 2010可支持32位和64位vista及Windows7,仅支持32位Win

今天周四没有想去上的课,早八点到中午11点半,下午吃完饭后稍微完善了一下,目前代码可以在dev c++和vs2012上正常运行,性能分析我看资料上一大坨,考虑到目前状态不太好,脑袋转不动了,决定先放一放去看看邹老师以前的软工博客以及学长学姐们的经验,现在这里稍微总结一下. 1)      Before you implement this project, Record your estimate about the time you WILL spend in each component o

在研究前辈们写的代码,总是搞不明白.word文中引文的索引和引文列表中的索引对应关系是什么呢?是如何对应上的?我冥思苦想,昨天又系统地看了下代码,才所有悟,所以记录下我的探索过程. 如下图所示: 图1 图2 图1,是word文中引文,图2是题录引文列表,红色的是索引,这两个索引是要一一对应的. 这段代码实现的功能:过滤掉bib_List的重复项,然后初始化内存题录表. //bib_List 是题录列表,Globals.BibTableAccessor._dictBibs是内存题录列表字典,用来存

思路:通过获取知乎某个大V的关注列表和被关注列表,查看该大V和其关注用户和被关注用户的详细信息,然后通过层层递归调用,实现获取关注用户和被关注用户的关注列表和被关注列表,最终实现获取大量用户信息. 一.新建一个scrapy项目 scrapy startproject zhihuuser 移动到新建目录下: cd zhihuuser 新建spider项目: scrapy genspider zhihu zhihu.com 二.这里以爬取知乎大V轮子哥的用户信息来实现爬取知乎大量用户信息. a) 定

mongoDB python 操作 import pymongo mongo_client = pymongo.MongoClient(host="127.0.0.1",port=27017) DB = mongo_client["users"] 1.查询 res = list(DB.school.find()) res = DB.school.find_one({"class_name":"S16"},{"_id&

Storm基本概念 Storm是一个分布式的.可靠地.容错的数据流处理系统.Storm分布式计算结构称为Topology(拓扑)结构,顾名思义,与拓扑图十分类似.该拓扑图主要由数据流Stream.数据流的生成者Spout和数据流的运算者Bolt组成.如下图所示: 在Storm系统中,数据主要是通过tuple数据结构进行传输的.tuple就是一个列表,列表中可以存放任何类型的数据(该数据类型必须要实现序列化). Spout的作用就是从数据源中获取需要的数据,起到一个数据采集器的作用.然后spout

一.在python3中操作mongodb 1.连接条件 安装好pymongo库 启动mongodb的服务端(如果是前台启动后就不关闭窗口,窗口关闭后服务端也会跟着关闭) 3.使用 import pymongo #连接mongodb需要使用里面的mongoclient,一般来说传入mongodb的ip和端口即可#第一个参数为host,,第二个为ip.默认为27017,client=pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)#这样就可以拿到一个客

OSI七层简单介绍 应用层:提供操作系统和应用程序的接口 表示层:表示数据如何加密.如何压缩的 会话层:将不同应用程序数据分离 传输层:提供可靠和不可靠的数据传输和重传.纠错的功能 网络层:提供IP地址,通过IP地址路由器能选择数据从哪一条路径走是最优的 数据链路层:将数据分组拆分成字节,合并成数据帧 物理层:在设备与设备之间传输比特流 OSI七层详解 应用层 作用:用户可以通过应用程序和操作系统通信 协议:HTTP.SMTP.FTP.Telnet 表示层 作用:数据以何种方式表示,由于计算机只

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: A字头 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 有些朋友在工作中会有这样的困惑:明明我从早忙到晚,为什么得到的评价还不高? 要知道,企业对一个员工的评价是出于“产出”而非“付出”.所以,如果把大量时

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 有些朋友在工作中会有这样的困惑:明明我从早忙到晚,为什么得到的评价还不高? 要知道,企业对一个员工的评价是出于“产出”而非“付出”.所以,如果把大量时间花在机械重复的工作上,不但工作效率不高,对个人发展来说也无甚帮助. 而这些工作,如果对于会点编程的人来说,往往通

复合文档文件格式研究   前 言 复合文档(Compound Document) 是一种不仅包含文本而且包括图形.电子表格数据.声音.视频图象以及其它信息的文档.可以把复合文档想象成一个所有者,它装着文本.图形以及多媒体信息如 声音和图象.目前建立复合文档的趋势是使用面向对象技术,在这里,非标准信息如图像和声音可以作为独立的.自包含式对象包含在文档中.Microsoft Windows就是使用这种技术,叫做“OLE2 storage file format”或“Microsoft Office