俗话说的好,“授之以鱼不如授之以渔”,所以小编今天就把爬疫情历史数据的方法分享给你们. 基本思路:分析腾讯新闻“抗肺炎”版块,采用“倒推法”找到疫情数据接口,然后用python模拟请求,进而保存疫情历史数据. 一.分析数据接口 1.进入海外疫情主页,分析海外各国疫情历史数据接口: https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/global 打开流量分析工具,以“美国”为例,点击详情 选中第一个出现的json文件,发现响应数据为美国从1月28日至今天的疫情

一.还款试算.还款接口, 1.只传入参数loan_Code 2.还款接口参数化以下: "loanCode": loanCode1,"orderId": orderId1, "payMoney": payMoneytotal2, import requests import json import pymysql loanCode1="JKSQ20220610049084DK" ''' # 还款试算接口 ''' ur1='htt

一.swagger-ui中 二.python中调用接口,出现的问题: 解决办法: import requests # 还款试算接口 ur1='http://10.253.43.83:8399/repayment/order/repaymentTrial' headers = {'Content-Type':'application/json','Accept': '*/*'} Value = { "accountNo": "ZH20220202071059", &q

# -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python #encoding=utf-8 import sys from aliyunsdkdysmsapi.request.v20170525 import SendSmsRequest from aliyunsdkdysmsapi.request.v20170525 import QuerySendDetailsRequest from aliyunsdkcore.client import AcsClient imp

  在开发测试中经常会遇到接口迭代和代码重构,一个无关紧要的改动往往会引起整个项目的运行.现有的接口测试中往往只是针对单一接口的测试,可是业务的连贯性是非常紧密的,比如:用户从登陆,获取商品信息,下单,支付回调的处理,以及退款等流程的处理.发现没有好使的接口测试工具(jmeter太难用了).于是自己使用python 实现自动化接口测试的一套脚本,该脚本可以实现单一接口的测试,和流程的测试:支持多个项目之间的测试:主要的功能如下: 读取Excel 接口参数(1.地址栏参数,2.body参数)动态化

Python 的使用总是比 C++ 简单许多,Move Group 的 Python 接口更为便捷,也为使用者提供了很多用于操纵机器人和机械臂的函数,能够和 C++ 接口实现相同的功能: 设置机械臂的位姿 进行运动规划 移动机器人本体 将物品添加到环境 / 从环境移除 将物体绑定到机器人 / 从机器人解绑 1. 执行示例代码 1.1 运行过程 cd ~/ARM/ws_moveit/ source devel/setup.bash # 打开机器人模型结点 roslaunch panda_movei

问题背景 最近接入微信支付,微信官方并没有提供Python版的服务端SDK,因而只能根据文档手动实现一版,这里记录一下微信支付的整体流程.踩坑过程与最终具体实现. 微信支付APP下单流程 根据微信官方文档: https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/apiv3/open/pay/chapter2_5_2.shtml 下单流程如下: 和支付宝不同,微信多了一个预付单的概念,这里把APP下单实际分为四大部分,其中包含请求微信后端需要的首次签名和需要返回给APP的二次支付信

没什么好说的,直接上代码. import requests # import json import time import random import hashlib translate = input('>>>>>>>') url_1 = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule' ts = str(int(time.time()*1000)) salt

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

今天在 git.oschina 的首页上看到他们推出演示平台,其中,Python 的演示平台支持 WSGI 接口的应用.虽然,这个演示平台连它自己提供的示例都跑不起来,但是,它还是成功的勾起了我对 WSGI 的好奇心.一番了解,对该机制的认识,总结如下.如有不妥,还望斧正. 为什么是 WSGI? 写过网页应用的各位亲,应该对 CGI 有了解,我们知道,CGI 的全程是“Common Gateway Interface”,即 “通用 Gateway Interface“.没错,这里的 WSGI,就

一.昨日复习 派生方法和派生属性 super 只有在子父类拥有同名方法的时候, 想使用子类的对象调用父类的方法时,才使用super super在类内 : super().方法名(arg1,..) 指名道姓 :父类名.方法名(self,arg1,..) 多继承 钻石继承 经典类 python2 不继承object 查找名字遵循深度优先遍历算法 新式类 python3中都是新式类 在py2中继承object 查找名字遵循广度优先遍历算法 当一个节点可以在深度广度上都有机会被访问到的时候 优先从广度上

抽象基类 有些面向对象的语言,如JAVA,支持接口,可以声明一个支持给定的一些方法方法,或者支持给定存取协议的类.抽象基类(或者ABCs)是Python里一个相同的特性.抽象基类由abc模块构成,包含了一个叫做ABCMeta的metaclass.这个metaclass由内置的isinstance()和issubclass()特别处理,并包含一批会被Python开发人员广泛用到的基础抽象基类.将来的Python版本可能会加入更多的抽象基类. 比如说有某个特定类你想知道它是否支持dictionary

​ 学过java的应该知道java有抽象类和接口的那么python呢?(以前写的关于java抽象类的笔记java抽象类与接口) python作为一个动态语言,没有强类型的检查,而是以鸭子类型的方式提现,在执行的时候python不严格要求你必须是继承指定的父类而来,只要在调用的时候你有相应的方法和属性就可以了,长的像鸭子你就是鸭子. 也正是基于python这样的特性,python中没有interface的概念,有说interface并不是普遍存在的,而是作为一个特例出现在java中,为的是解决多继

一.实验环境 python3.6.6 zabbix 3.0.9 二.实验目的 了解Zabbix的API接口格式 通过python实现登陆zabbix服务,获得登陆token 通过python检索zabbix上的所有脚本 三.实验代码 import json import requests #zabbix的API地址 url = 'http://172.12.99.114/zabbix/api_jsonrpc.php' #zabbix的登陆API接口(python格式) data = { "jso

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. 考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了 SEIR 模型微分方程的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. SEIR 模型 1.1 SEIR 模型的提出 建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程,要根据传染病的发病机理和传播规律, 结合疫情

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SEIR 模型考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了几种改进 SEIR 模型微分方程的思路.建模.例程和结果,让小白学会模型分析与改进. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. Python小白的数学建模课-B2.新冠疫情 SI模型 Python小白的数学建模课-B3.新冠疫情 S

Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类).患病者(I类)和康复者(R 类),考虑了患病者治愈后的免疫能力. 本文详细给出了 SIR 模型微分方程.相空间分析的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 疫情传播 SIR 模型 传染病的传播特性不可能通过真实的

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

最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,用于计算图中一个顶点到另一个顶点的最短路径. 在图论中,最短路径长度与最短路径距离却是不同的概念和问题,经常会被混淆. 求最短路径长度的常用算法是 Dijkstra 算法.Bellman-Ford 算法和Floyd 算法,另外还有启发式算法 A*. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 最短路径问题 最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,用于计算图中一个顶点到另一个顶点的最短路径. 最短路径问题有几种形式

非线性规划是指目标函数或约束条件中包含非线性函数的规划问题,实际就是非线性最优化问题. 从线性规划到非线性规划,不仅是数学方法的差异,更是解决问题的思想方法的转变. 非线性规划问题没有统一的通用方法,我们在这里学习的当然不是数学方法,而是如何建模.如何编程求解. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 从线性规划到非线性规划 本系列的开篇我们介绍了线性规划 (Linear Programming) 并延伸到整数规划.0-1规划,以及相对复杂的固定费