前情提要 在之前的文章里,我们已经掌握从FTP上面下载天气数据然后插入到数据库中. 但是如何将我们已有的数据放到生产环境中呢? 思考 首先,我们先简单的理一理现在的情况. 目前: FTP上面已有半个月的天气数:每天会有2个txt文件产生 (每个文件大小约为 50~60 kb),由天气供应商负责上传到FTP上. 如图所示: 思路1: 经过简单的测试,每次读取一个txt文件然后写入数据库的时间大约为1s, 因此,可以考虑写一个小工具,从FTP上依次读取所有的txt, 然后插入数据库.也就是利用小工具…

前言 经过前面两个小节的介绍,我们已经完成了MySQL数据库的搭建和数据库操作的事宜. 在本小节中,我们需要完成的任务是:使用python从FTP服务其上面获取文本文件. 搭建测试FTP服务器 LZ的测试环境是在 Windows2012 (实体机上的操作系统) + Ubuntu 16.04 (虚拟机). 为了简单起见,我们就将FTP服务器搭建在 Windows 系统上面.开发和测试在 Ubuntu 系统上面. 1. 打开FTP设置 (Controlpanel -> Turn windows fe…

前情提要 最近项目需要天气数据(预报和历史数据)来作为算法程序的输入. 项目的甲方已经购买了天气数据, 依照他们的约定,天气数据的供应商会将数据以"文本" (.TXT)的方式发到FTP上面. 因此,我们需要将这些数据从FTP上面获取出来,并做好持久化工作.以备我们算法程序的使用. 持久化准备 由于项目的需要和考虑历史的一些因素,我们这边的数据库选型时MYSQL.她作为一个开源的关系型数据库,个人感觉还是非常不错滴~~ 此外,利用Python和docker作为开发与部署(devops)相…

背景 不知不觉中,我们已经完成了所有的编程工作.接下来,我们需要把 Python 程序 做 容器化 (Docker)部署. 思考 考虑到项目的实际情况,“持久化天气”的功能将会是一个独立的功能模块发布(用户可选).因此,个人觉得没有必要放到项目总体的 docker-compose 里面去统一处理, 那么我们可以将它作为一个单独的 docker container 来部署:通过 docker run 的方式运行 docker container: 并启动 python 程序. Python 程序…

前言 在这一节中,我们主要介绍如何使用python操作MySQL数据库. 准备 MySQL数据库使用的是上一节中的docker容器 “test-mysql”. Python 操作 MySQL 我们使用的IDE是 “神奇” 的 pycharm: 1. 首先新建一个python的项目,并且安装 “mysql-connector-python”. “mysql-connector-python” 是MySQL官方对于python的数据驱动,感兴趣的童鞋可以移步这里: https://dev.mysql…

写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向.相对湿度.空气质量等成为关注的焦点.本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib.numpy.pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线.空气质量图.风向雷达图等结果,为获得未来…

百度天气 接口地址:http://api.map.baidu.com/telematics/v3/weather?location=上海&output=json&ak=hXWAgbsCC9UTkBO5V5Qg1WZ9,其中ak是密钥,自行去申请即可,便于大家测试,楼主就公布并了自己的Key,这样可以直接获取到数据. 获取到的数据是这样的: {"error":0,"status":"success","date"…

python量化分析系列之---5行代码实现1秒内获取一次所有股票的实时分笔数据 最近工作太忙了,有一个星期没有更新文章了,本来这一期打算分享一些对龙虎榜数据的分析结果的,现在还没有把数据内的价值很好的发掘出来,留作下一期分享吧,争取挖掘出一些有实际投资参考的结论. 前两篇文章分别简单介绍了tushare这个财经数据接口包的使用,用起来很简单顺手,一两句代码就可以获取到你想的要的数据,但是有在群里经常看到说获取数据经常挂,延迟很严重等等,其实那是因为使用者没有好好去领悟和了解工具.片面两篇文章已…

python 获取当天和前几天时间数据 import datetime from datetime import datetime, date, timedelta def dayDateRange(): dates = [] for i in range(2, -1, -1): yesterday = (date.today() + timedelta(days=-i)).strftime("%Y-%m-%d") # 昨天日期 dates.append(yesterday) retu…

获取聚类结果中每一类的数据,该数据类型是DataFrame 思路:获取clf_KMeans的标签,我这里是聚三类,标签就是0,1,2 将Label转成Series类型,再筛选出指定标签的res0,我筛选了1 最后在DataFrame里获取Label为1的数据 import pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeans # 建立模型.n_clusters参数用来设置分类个数,即K值,这里表示将样本分为两类. clf_KMeans = KMeans(n…