分组中的第一条:select * from(select row_number() over(partition by 列1,列2,... order by 列1,列2,...) as rownum -- 排序并分组, * -- 所需显示的字段from 表) as Twhere T.rownum = 1 显示聚合以外的列: SELECT  a.examroomnum ,          a.positionnum ,          a.人数 ,          a.sumintervie

如何编写一个可以 下载(或叫:爬取)一个网页 的网络爬虫 使用的系统:Windows 10 64位 Python 语言版本:Python 2.7.10 V 使用的编程 Python 的集成开发环境:PyCharm 2016 04 我使用的 urllib 的版本:urllib2 注意: 我没这里使用的是 Python2 ,而不是Python3 一 . 简介 编写网络爬虫的第一步就是下载网页,这个过程叫做: 爬取 . 二 . 准备工作 要想爬取网站,首先要将网站下载下来.我们使用 Python 内置

爬取目标站点里所有的网页 使用的系统:Windows 10 64位 Python语言版本:Python 3.5.0 V 使用的编程Python的集成开发环境:PyCharm 2016 04 一 . 首先你要知道如何编写一个可以下载一个网页的网络爬虫 请见博客:如何编写一个可以 下载一个网页 的网络爬虫. 二 . 教你三种方法,来爬取目标站点中所有的网页 方法一: 使用 目标站点的网络地图文件 来爬取里面的所有链接的网页. 方法二: 使用 网页的ID索引号 来爬取一个站点子目录下的所有网页. 方法

取xpath最后一个book元素 book[last()] 取xpath最后第二个book元素 book[last()-1]

通过阅读本文你可以更好的理解两个知识点: 1.#{}与${}在实际项目中的使用,避免在项目中使用不当造成不可预知的Bug; 2.MySQL中in里面如果是字符串的话,为什么只取第一个对应的数据,eg: in ("5,6,7"); ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 快过年了,项目决定年后上线,在修Bug阶段

一.取模操作 public static void main(String[] args) { for (int i = 1; i <= 20; i++) { int j = i % 11; System.out.println(i + "%11的结果——" + j); } } 1%11的结果——1 2%11的结果——2 3%11的结果——3 4%11的结果——4 5%11的结果——5 6%11的结果——6 7%11的结果——7 8%11的结果——8 9%11的结果——9 10%

这个小案例的话我是存放在我的github 上. 下面给出链接自己可以去看下,也可以直接下载源码.有具体的说明 <Java网页抓取>

目标:如果col1为空则取col2的值,如果col2也为空则取col3的值,如果col3还为则取col4的值,如果四个字段均为空则取默认值 1.数据准备 create multiset table test1 ( col_type ), col1 ), col2 ), col3 ), col4 ) )no primary index; insert into test1 values ('fetch_col1','col1','col2','col3','clo4'); --字段均有值 inse

select * from bdcdj.lqentry1 a  where 顺序号 in (select max(顺序号) from bdcdj.lqentry1 b WHERE b.archival_code IS NOT NULL  group by archival_code): 通过archival_code分组  ,取顺序号的最大值.

Single Number III Given an array of numbers nums, in which exactly two elements appear only once and all the other elements appear exactly twice. Find the two elements that appear only once. For example: Given nums = [1, 2, 1, 3, 2, 5], return [3, 5]

SELECT eco_truename, eco_uid, max(checkup_time) AS time FROM es_checkup_order WHERE checkup_time GROUP BY eco_uid ORDER BY checkup_time DESC

private static String getKey(Map<String,String> map,String value){ String key=""; for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) { if(value.equals(entry.getValue())){ key=entry.getKey(); continue; } } return key; }

最近在使用bat,遇到了这样的问题,获取adb shell cat命令之后的所有返回值,查了很长时间,才找到,现分享给大家. 举例如下: @for /f "tokens=*" %%i in ('adb shell cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_available_frequencies') do @set vars=%%i @echo All cpufreqs are: %var% @for %%A in (%var%

# coding=utf-8 # Creeper import os import bs4 import time import MySQLdb import urllib2 import datetime import warnings import traceback import ConfigParser try: basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) except NameError: import sys basedi

简单介绍: WebCollector是一个无须配置.便于二次开发的JAVA爬虫框架(内核),它提供精简的的API.仅仅需少量代码就可以实现一个功能强大的爬虫. 怎样将WebCollector导入项目请看以下这个教程: JAVA网络爬虫WebCollector深度解析--爬虫内核 參数: WebCollector无需繁琐配置.仅仅要在代码中给出以下几个必要參数,就可以启动爬虫: 1.种子(必要): 种子即爬虫的起始页面.一个爬虫可加入一个或多个种子. 2.正则(可选): 正则是约束爬取范围的一些正

背景 软件测试的最后有一道比较繁琐的工作,就是编写测试报告.手写测试报告在数据统计和分析上面要耗费比较大的事件和精力.之前工作室使用mantis管理bug缺陷.公司有内部有个系统,可以直接从mantis上面获取数据并进行统计,生成一份测试报告.后来换了一个工作室,bug缺陷管理平台也从原来的mantis 换成了redmine (http://www.redmine.org/ ). 然后走上了一条手写测试报告的不归路(测试人员前期还是推荐手写测试报告的).搞游戏的都知道,平时加班加点压力就够大的.

假设想抓数据,就须要有爬虫程序,业内叫crawler或者spider. 有各种语言版本号的开源爬虫.c++, Java,  php,在github上搜一下,以"spider c++"为keyword,有245个开源爬虫,以"spider java"为keyword.有48个. 那python呢?156个. 爬虫技术在业界已经非常成熟了.有非常多开源框架,在它们的帮助下写爬虫能够非常快,几个小时就能写一个不错的东东用. 爬虫技术也会非常复杂.假设要做分布式抓取和全文检

一: pop()方法 pop()方法,删除数组最后一个并返回该元素 利用这个方法可以取到数组的最后一个,同理shift()可以取到数组的第一个(shift()删除数组第一个并返回该元素) var arr=[1,2,3]; arr.pop() //删除数组最后一个并返回删除的元素 3  二: length方法 var arr=[1,2,3]; arr[arr.length-1] //取最后一个 3 三:slice方法 当使用负数作为参数时就表示从数组末尾开始计数.而当省略第二个可选参数时,表示一直

在使用Python做爬虫的过程中,经常遇到字符编码出问题的情况. UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\u6211' in position 0: ordinal not in range(128) 针对这种情况,网上已经有很多原理性的分析了,我在此就不一一列举.然而,我相信很多人,即便看完原理以后也不知道怎么解决. 我自己琢磨出一种快速解决的方法: def get_page_sourse(url): req =

本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy,最终具备爬取任何网页的数据的能力.本文以校花网为例进行爬取,校花网:http://www.xiaohuar.com/,让你体验爬取校花的成就感. Scrapy,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改.它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpide

原文:http://www.yakergong.net/blog/archives/500 使用scrapy有大概半年了,算是有些经验吧,在这里跟大家讨论一下使用scrapy作为爬虫进行大规模抓取可能遇到的问题.我们抓取的目标是教育网上的网站(目前主要针对.edu.cn和.cas.cn/.cass.cn域名),这半年里抓取了百万以上的url,其实百万url的规模不算大,我们一直在断断续续的修改,还没有开始全面的抓取. 如果想了解scrapy的话,推荐pluskid的scrapy轻松定制网络爬虫,