案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy, 共有3883条数据对应字

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

import requestsfrom lxml import etreeimport reimport pymysqlimport time conn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',passwd='123456',db='mydb',port=3306,charset='urf8')cursor = conn.cursor() headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (compatible; M

修改表名 ALTER TABLE 原表名 RENAME TO 新表名; 一句SQL语句只能修改一张表 show tables; 1. SELECT CONCAT( 'ALTER TABLE ', table_name, ' RENAME TO db_', substring(table_name, ), ';' ) FROM information_schema. TABLES WHERE table_name LIKE 'ct%'; 批量复制一下到Notepad++中,只保留sql语句,再复制

pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifac

#!/bin/bash#delete the file of 7 days agofind /data/mysqlbackup/ -mtime +7 -name "*.sql" -exec rm -f {} \;

select table_name from user_tables

一 Hive SQL练习之影评案例 案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan

一学生成绩---增强版 数据信息 computer,huangxiaoming,,,,,,, computer,xuzheng,,,,, computer,huangbo,,,, english,zhaobenshan,,,,,,, english,liuyifei,,,,,,, algorithm,liuyifei,,,,,,, computer,huangjiaju,,,,, english,liuyifei,,,,,,, english,huangdatou,,,,,,, algorith

影评案例 数据及需求 数据格式 movies.dat 3884条数据 1::Toy Story (1995)::Animation|Children's|Comedy 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy 3::Grumpier Old Men (1995)::Comedy|Romance 4::Waiting to Exhale (1995)::Comedy|Drama 5::Father of the Bride Part II (1

数据集: https://grouplens.org/datasets/movielens/ ml-latest-small 协同过滤算法理论基础 https://blog.csdn.net/u012995888/article/details/79077681 相似度计算主要有三个经典算法:余弦定理相似性度量.欧氏距离相似度度量和杰卡德相似性度量.下面分别进行说明: 余弦定理相似性度量       三角形余弦定理公式:,由该公式可知角A越小,bc两边越近.当A为0度时,bc两边完全重合. 当b

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12913.html 主要思路 使用协同过滤的思路,从当前指定的用户过去的行为和其他用户的过去行为的相似度进行相似度评分,然后使用这个相似度的评分,来构建其他用户过去的行为列表,去除当前指定用户与其他用户重复的内容,形成一份推荐列表,将其中的内容推荐给当前指定用户. 准备工作 numpy库的安装,安装过程可以自行问度娘.一个比较简单的安装就是直接通过pip安装. pip install numpy 或者下载numpy的wh

SQL查询表,表的所有字段名 2011-07-29 10:21:43|  分类: SQLServer |  标签:表  sql  字段   |举报 |字号 订阅   SQL查询表,表的所有字段名 SQL SERVER 查看所有表名: select name from sysobjects where type='U' 查询表的所有字段名: Select name from syscolumns Where ID=OBJECT_ID('表名') select * from information_

通用式: alter table [表名] add [字段名] 字段属性 default 缺省值 default 是可选参数 增加字段: alter table [表名] add 字段名 smallint default 0 增加数字字段,整型,缺省值为0  alter table [表名] add 字段名 int default 0 增加数字字段,长整型,缺省值为0 alter table [表名] add 字段名 single default 0 增加数字字段,单精度型,缺省值为0  alt

正则表达式爬取豆瓣电影TOP前250的中英文名 1.首先要实现网页的数据的爬取.新建test.py文件 test.py 1 import requests 2 3 def get_Html_text(url,p): 4 try: 5 h= {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36

推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条.美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时间,评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值,这样就可以进行特征工程,构建出一个数据集,然后选择一个合适的监督学习算法进行训练,得到模型后,为客户推荐偏好的内容,如头条的话,就是咨询和文章,美团的就是生活服务内容. 可选择的模型很多,如协同过滤,逻辑斯蒂回归,基于DNN的模型,FM等.我们使用的方式

一直想做个这样的爬虫:定制自己的种子,爬取想要的数据,做点力所能及的小分析.正好,这段时间宝宝出生,一边陪宝宝和宝妈,一边把自己做的这个豆瓣电影爬虫的数据采集部分跑起来.现在做一个概要的介绍和演示. 动机 采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据. 电影详情页如下图所示 需要保存这些详情字段如导演.编剧.演员等还有图中右下方的标签. 短评页面如下图所示 需要保存的字段有短评所属的电影名称,每条评论的详细信息如评论人名称.评论内容等. 数据库设计 有了如上的需求,需要设计表,其实很简单,

这一段时间,一直在折腾Python爬虫.已有的文件记录显示,折腾爬虫大概个把月了吧.但是断断续续,一会儿鼓捣python.一会学习sql儿.一会调试OpenCV,结果什么都没学好.前几天,终于耐下心来,决定还是用python做一个小东西.想了想,决定从爬"豆瓣电影Top250"开始.大学的时候,经常根据豆瓣评分选电影.大二大三的时候,有段时间,基本上一天一部地刷.那时候,也真清闲... 后来top电影看的差不多了,对国产片基本上没什么胃口.后来就改行看动漫来消遣,还记得考研那会儿,追&

目标 提取出猫眼电影TOP100的电影名称.时间.评分.图片等信息,提取站点的URL为http://maoyan.com/board/4,提取的结果以文本的形式保存下来. 准备工作 请安装好requests库 pip install requests requests库的基本用法可参数这篇文章:http://www.cnblogs.com/0bug/p/8899841.html 抓取分析 我们需要抓取的目标站点为http://maoyan.com/board/4 打开之后便可以看到榜单信息,如图

本文所讲的爬虫项目实战属于基础.入门级别,使用的是Python3.5实现的. 本项目基本目标:在猫眼电影中把top100的电影名,排名,海报,主演,上映时间,评分等爬取下来 爬虫原理和步骤 爬虫,就是从网页中爬取自己所需要的东西,如文字.图片.视频等,这样我们就需要读取网页,然后获取网页源代码,从源代码中用正则表达式进行匹配,把匹配成功的信息存入相关文档中.这就是爬虫的简单原理. 操作步骤: 1.确定抓取的数据字段(排名,海报,电影名,主演,上映时间,评分) 2.分析页面html标签结构,找到数