网上搜到的大都太复杂,最后找到一个用正则表达式实现的: import re s = "string. With. Punctuation?" # 如果空白符也需要过滤,使用 r'[^\w]' s = re.sub(r'[^\w\s]','',s) 支持中文和中文标点. 原理很简单:在正则表达式中,\w 匹配字母或数字或下划线或汉字(具体与字符集有关),^\w 表示相反匹配. 转自:http://baimoz.me/1656/

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子: sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleDF.limit(3).show() === [training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat people.json{"name":"Alice","pcode":

1. 正则解析 正则例题 import re # string1 = """<div>静夜思 # 窗前明月光 # 疑是地上霜 # 举头望明月 # 低头思故乡 # </div>""" # print(re.findall('<div>(.*)</div>',string1,re.S)) #如果不使用re.S参数,则只在每一行内进行匹配,如果一行没有,就换下一行重新开始,不会跨行. # 而使用re.S参

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子 的 继续 [15]: myDF=peopleDF.where("age>21") In [16]: myDF.limit(2).show() +---+-------+-----+----+|age| name|pcode|pcoe|+---+-------+-----+----+| 30|Brayden|94304|null|| 46| Diana| null|null|+---+-------+-----

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的   继续 In [4]: peopleDF.select("age","name") In [11]: myDF=peopleDF.select("age","name") In [14]: myDF.limit(2).show() +----+-------+| age| name|+----+-------+|null| Alice|| 30|Brayde

[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的例子 的 继续 In [4]: peopleDF.select("age")Out[4]: DataFrame[age: bigint] In [5]: myDF=people.select("age")---------------------------------------------------------------------------NameError Traceback (most

一.引入 二.回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数

列表基本操作 列表(list)定义  列表是Python中的一种对象类型,也是一种序列 对象类型:list 表示方法:[ ] python 列表中的元素可以是任何类型的对象 >>> [] #方括号也是一个列表 [] >>> type([]) <type 'list'> >>> a =[] >>> bool(a) #用bool()检验这个列表是否为空,为空返回false ,空只是代表列表中没有对象 False >>

回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数据解析 进行持

最近在研究Zabbix监控,由于机房分布在多个城市,因此采用zabbix proxy做为监控方案,在每 个节点部署zabbix proxy,由zabbix proxy收集agentd数据,然后将采集到的数据主动推送给zabbix server,zabbix server将数据存入数据库,并在WEB前端显示. 1.Zabbix主要功能和优劣势说明 1.1 Zabbix主要功能: 1)Application monitoring 应用监控 数据库/SSH/Apache/Nginx等应用程序的监控.

介绍 AJAX = Asynchronous JavaScript and XML(异步的 JavaScript 和 XML).AJAX 不是新的编程语言,而是一种使用现有标准的新方法.AJAX是在不重新加载整个页面的情况下,与服务器交换数据并更新部分网页. AJAX 的要点是 XMLHttpRequest 对象.不同的浏览器创建 XMLHttpRequest 对象的方法是有差异的.IE 浏览器使用 ActiveXObject,而其他的浏览器使用名为 XMLHttpRequest 的 JavaS

一.os常用模块 显示当前工作目录 print(os.getcwd()) 返回上一层目录 os.chdir("..") 创建文件包 os.makedirs('python2/bin2') 移除文件包 os.removedirs(python2/bin2) 列出当前目录下所有文件名类型(列出后缀) print(os.listdir()) 查看bin.py属性 print(os.stat('bin.py'))显示结果如下:os.stat_result(st_mode=33206, st_i

单表操作: 一.添加 (1)方式一 from  mysite.models  import * def  add(request): book= Book(name="python",price=99,author="python作者") book.sava() return  HttpResponse("书籍信息添加成功") (2)方式2 def  add(request): book= Book.objects.create(name=&qu

1.Lucene基础 (1) 简介 Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包.提供完整的查询引擎和索引引擎:部分文本分析引擎. Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便在目标系统中实现全文检索的功能. (2) 应用场景 对于数据量大,数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索,比如百度,Google等搜索引擎,论坛搜索,电商网站站内搜索等. 2. Lucene实现全文检索的流程 下面这张图足以说明索引的流程 (1) 绿色表示索引过程,对要搜索的原

简介 虽然Python有很多连接mysql的库,比如mysqldb, pymysql~这些都很方便,现在就教大家使用mysql的官方库来操作mysql. 安装 windows: 下载链接 选择自己的windows版本和Python版本,下载msi文件后双击安装即可. (如果在网站没找到msi版本的话,试下pip install mysql-connector-python) mac os: 在终端运行: pip3 install mysql-connector-python 使用 在写文章的时候

有一个字符串 “aaddfdfdercfghfyttefsfsfewretr123trefg5624sdfcgvfdgte6435234532”,现在需要取出里面出现次数最多的字符 第一种方法-装饰器 class get_max_count_string:    def __init__(self,func):        self.func=func        self.count={}    def __call__(self, args):        for s in args:

常用代码,单拎出来以备查. 对象存json文件: import json obj={'name':'张有财','age':39,'arr':[2,34,5,6,7,88,'李有钱']} with open('./obj.json','w',encoding='utf-8') as fObj: json.dump(obj,fObj,ensure_ascii=False) json文件内容: {"name": "张有财", "age": 39, &q

先定义一个字典并直接进行初始化赋值 my_dict = dict(name="lowman", age=45, money=998, hourse=None) 1.取出该字典所有的键: key_list = my_dict.keys() 返回的是列表 my_dict = dict(name="lowman", age=45, money=998, hourse=None) key_list = my_dict.keys() print(list(key_list))

练习题:统计一段英语文章的单词频率,取出频率最高的5个单词和个数(用python实现) 先全部转为小写再判定 lower() 怎么判定单词? 1 不是字母的特殊字符作为分隔符分割字符串 (避免特殊字符的处理不便,全部替换成'-')2 正则分割 3 遍历字符串,取每个word4 正则匹配 怎么统计个数?将wordlist的word和word的个数放入dict,排序 ''' dinghanhua 2018-11-11 练习:一段英文文章,统计每个单词的频率,返回出现频率最高的5个单词和次数 '''

请用索引取出下面list的指定元素,分别为Apple,Python,Lisa # -*- coding: utf-8 -*- # 请用索引取出下面list的指定元素 L = [ ['Apple','Google','Microsoft'], ['Java','Python','Ruby','PHP'], ['Adam','Bart','Lisa'] ] # 打印Apple: print(L[0][0]) # 打印Python: print(L[1][1]) # 打印Lisa print(L[2]

概述 车牌识别是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用,通常来讲如果结合opencv进行车牌识别主要分为四个大步骤,分别为: 图像采集 车牌定位 分割车牌字符 字符识别 当然,如果结合了机器学习可能步骤会变得更为精简,但是从opencv基础方法开始也不失为一种学习进步,此案例仅仅从蓝牌车牌入手,作为学习交流用,暂不打算花时间研究绿牌.黄牌车等车牌识别. 图像采集我们直接掠过,现在假设我们已经完成了图像采集,得到了包含车牌的图片.我们直接从车牌定位开始. *** 文中的车辆.车牌均来自网