最近两个月,因为新冠病毒无情的肆虐,相信会给每个中国人的记忆中画上重重的一笔.到今天为止,疫情形势依然十分严峻,虽然除湖北外的其他省份已经连续十一天确诊人数下降,但是接下来还有将近至少1.6亿的人口迁徙,这无疑还存在一定的风险. 相信很多人和我一样,早上起床的第一件事情都是查看疫情数据,一般的数据都配有中国确诊人数的地图,之前看到csdn推过一篇文章,有同学用python实现疫情地图,我觉得挺有意思的,于是就尝试自己动手也写一个,主要用到如下的库: - 网络请求:requests - 绘制图表的

老早之前就听说过python的scrapy.这是一个分布式爬虫的框架,可以让你轻松写出高性能的分布式异步爬虫.使用框架的最大好处当然就是不同重复造轮子了,因为有很多东西框架当中都有了,直接拿过来使用就可以了.scrapy 就是一个很棒的框架.最近在看崔庆才老师的博客http://cuiqingcai.com/ 的时候,发现了几个写的非常好的scrapy教程(http://cuiqingcai.com/4380.html,http://cuiqingcai.com/3952.html等,还有很多,

我的代码自我感觉----注释一向十分详细,就不用过多解释都是什么了~~ 因为最近疫情期间在家实在是没事干,想找点事,就练手了个小demo 首先上 NuxtJs版本代码,这里面 export default { mode: 'universal', /* ** Headers of the page */ head: { title: process.env.npm_package_name || '', meta: [ { charset: 'utf-8' }, { name: 'viewpor

国内疫情得到控制后,我就没怎么再关心过疫情,最近看到一条新闻,全球疫情累计确诊人数已经突破 500w 大关,看到这个数字我还是有点吃惊的. 思来想去,还是写一篇全球疫情的分析的文章,本文包括网络爬虫.全球疫情地图绘制等方面. 网络爬虫 我之前有分享过疫情数据的来源,用的是 AKShare 的数据源,好用是真好用,就是网络太慢了, AKShare 的数据很多是来源于 GitHub ,我的网络访问太平洋彼岸的数据还是有点力不从心. 这次我换了新的数据源,来源腾讯新闻的实时数据,站点链接如下: 腾讯新

笔试一些注意点: --,23点43 今天做的京东笔试题目: 编程题目一定要先写变量取None的情况.今天就是因为没有写这个边界条件所以程序一直不对.以后要注意!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! --,19点22 今天做了腾讯笔试题,算法都卡效率了,还是要加强算法的练习. autohotkey更新2018-08-03,9点01 python ;把大写禁用了,因为确实基本不用.`表示删除,caplock+ijkl可以控制光标 SetCapsLockState , AlwaysOff ; ca

Python中%r和%s的详解及区别_python_脚本之家 https://www.jb51.net/article/108589.htm

目录 一. json模块 二.通过Python实现疫情地图可视化 2.将json格式的数据保存到Excel 3.应用pyecharts进行数据可视化 一. json模块 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率. json.loads():将json格式的str转化成python的数据格式: json.loads():将python的数据格式(字典或列表)转化成json格式: #

一.效果演示 我用python开发了一个动态疫情地图,首先看下效果: 如图所示,地图根据实时数据通过时间线轮播的方式,动态展示数据的变化.随着时间的推移,疫情确诊数量的增多,地图各个省份颜色逐渐加深,可以很明显地看到动态可视化效果. 这个动态疫情地图,是通过python的第三方库pyecharts制作完成的.数据来源是github上的一位大神: https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data 在此,感谢github作者整理的数据来源,方便我们数据分析人

python轻松实现代码编码格式转换 最近刚换工作不久,没太多的时间去整理工作中的东西,大部分时间都在用来熟悉新公司的业务,熟悉他们的代码框架了,最主要的是还有很多新东西要学,我之前主要是做php后台开发的,来这边之后还要把我半路出家的前端学好.还要学习C ,哈哈,总之很充实了,每天下班回家都可以睡的很香(一句话总结,就是吃得香.睡的香~).再说说换工作时候吧,今年年初正式毕业半年了,感觉自己技术增长很快,原公司里面程序员的地位还不如运营,所以想换个工作,面试了3家(2家大的.一家小的),都给o

python 暴力破解密码脚本 以下,仅为个人测试代码,环境也是测试环境,暴力破解原理都是一样的, 假设要暴力破解登陆网站www.a.com 用户 testUser的密码, 首先,该网站登陆的验证要支持 无限次的密码尝试 假设testUser 的密码为 6位的纯数字 1:先长成 6位纯数字密码字典 import os pds=[] rg=range(0,10) for first in rg: for second in rg: for three in rg: for four in rg:

建议:统一使用空格!!!!!!!!!不要Tab Python代码缩进   这两天python-cn邮件列表有一条thread发展的特别长,题目是<python的代码缩进真是坑爹>(地址),楼主在一台电脑上用KOMODO写的代码到另一台电脑上就不能运行了,调试后才发现是代码缩进的问题,为此楼主表示“真是火大”!而之后的回复,可想而知,批判楼主.教育楼主.鄙视楼主等的人绝不是少数(毕竟是python邮件列表,都是python开发者.爱好者嘛). 要求严格的代码缩进是python语法的一大特色,就像

这两天Google墙得严重,于是就产生了做个一键更新hosts的脚本的想法. 由于正在学习Python,理所当然用Python来写这个脚本了. 接触比较多的就是urllib2这个库,习惯性的import进去了.还要import一个re的库,让Python支持正则表达式.关于正则表达式我研究不多,只会点简单的,如果想了解下正则表达式可以上这个网站http://deerchao.net/tutorials/regex/regex.htm. Python比较简洁,这里就用到了个写入文件的语法.下面贴上

原文:[百度地图API]多家地图API文件大小对比 于2011.6.9日更新百度地图API文件大小.同时更新图片. 任务描述: 明天就是元宵佳节啦~这是一个团团圆圆的节日,于是,再次想把各家API聚在一起“开大会”.哈哈.这次主要是统计一下API的JS大小. 如何实现: 本文调研了目前主流JS地图API初始加载的JS文件大小.也就是在API完全可用(这里的可用是指可以进行编程开发,但是不保证地图展现全部完成)时所必需的那些JS文件大小.它们会阻塞浏览器渲染页面其他元素,由于API通常都会展示在第

原文:[百度地图API]多家地图API内存消耗对比测验(带源码) 任务描述: 啊,美妙的春节结束了.酸奶小妹和妈妈的山西平遥之旅也宣告成功!距离平遥古城7km,有一个同样身为“世界文化遗产”的寺庙,叫做“双林寺”.双林寺的精致.纯木质结构.保存完好等特点,让我不由得为之一振.这让我想到了,万事万物都需要对比,“取其精华,去其糟粕”. 双林寺如是,API也如是.这不,上班第一天,我就迫不及待地做起了API性能测试. 如何实现: 使用不同家的API,分别以随机新增覆盖物为测试用例,观察内存消耗变化.

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起因: 想着那么多人,抢不到火车票.感觉到一丝感慨 所以有了抢火车票这个脚本. 0x01 思路:自动打开浏览器,自动输入账号密码 知道查看.自动预定. 0x02 要用到的模块 splinter模块: pip install splinter chrome驱动: 下载地址:http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html 查看自己的版本点开设置->点开关于Google chrome 版本对应: chromedriver版本 支持的Chrom

python编写文件统计脚本 思路:用os模块中的一些函数(os.listdir().os.path.isdir().os.path.join().os.path.abspath()等) 实现功能:显示多级目录,以及自己要找的具体文件类型(例:以".py"结尾的文件),并读取每个文件的第一行(一般为注释说明,这样就能大致了解这个文件是干事什么的) 先编写二级目录文件统计脚本 代码如下: #文件统计 os.chdir("F:\\pythonstudy") for fp

用Boost.Python将C++代码封装为Python模块 一.     基础篇 借助Boost.Python库可以将C/C++代码方便.快捷地移植到python模块当中,实现对python模块的扩充.首先,将C++下的代码编译为动态库,并将生成的动态库命名为封装模块的名字,如:用BOOST_PYTHON_MODULE(Module_Name)宏对需要导出的函数.全局变量.类等导入Python的Module_Name模块,此时生成的动态库需要更名为Module_Name.pyd.然后,将Mod

目录 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 运行测试环境 一. 自定义计时函数 1.1 整个程序计时 1.2 代码片段计时 1.3 单条语句计时 二. 性能优化 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 本文介绍若干种有别于cProfile/profile模块的Python程序计时方法,并对<Python实现C代码统计工具(三)>中的C代码统计工具进行性能优化.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 运行测试

目录 Python实现C代码统计工具(三) 声明 一. 性能分析 1.1 分析单条语句 1.2 分析代码片段 1.3 分析整个模块 二. 制作exe Python实现C代码统计工具(三) 标签: Python 性能分析 exe 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(二)>中的C代码统计工具进行性能分析,并制作Windows系统下可用的exe文件.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 一. 性能分析 Python标准库提供两个代码性能分析相关的模块,即timeit和cProfi