先上图. 图里,分别用三个整数进行了验证.可以发现当a和b值相同时,a与b地址也一致.改变a的值,a的地址也跟着改变了. 原因 python的宗旨之一,万物皆对象.(单身狗狂喜) 而对象又被分为可变对象和不可变对象.比如int,str,float,tuple都是不可变对象.所谓不可变,就是说,从实现上而言,这些对象的内容是不能更改的.虽然我们一直都可以用a=4这样来赋值,但其实是创建了一个新的,值为4的int对象.而原本被我们赋值为3的那个a,依然存在并被赋值为3,但缺失引用之后会被python

一.前言 作为一名爬虫工程师,在工作中常常会遇到爬取实时数据的需求,比如体育赛事实时数据.股市实时数据或币圈实时变化的数据.如下图: Web 领域中,用于实现数据'实时'更新的手段有轮询和 WebSocket 这两种.轮询指的是客户端按照一定时间间隔(如 1 秒)访问服务端接口,从而达到 '实时' 的效果,虽然看起来数据像是实时更新的,但实际上它有一定的时间间隔,并不是真正的实时更新.轮询通常采用 拉 模式,由客户端主动从服务端拉取数据. WebSocket 采用的是 推 模式,由服务端主动将数

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在做数据同步校验的时候,需要从mysql fetch数据和hbase的数据进行对比,发现即使mysql数据变化了,类似下面的代码返回的值还是之前的数据.抽取的代码大概如下: import MySQL conn = MySQL.connect(host = mysql_config['host'], user = mysql_config['username'], password = mysql_config['password'], port = int(mysql_config['port'

本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s/fuS3uDvAWOQBQNetLqzO-g 一.前言 作为一名爬虫工程师,在工作中常常会遇到爬取实时数据的需求,比如体育赛事实时数据.股市实时数据或币圈实时变化的数据.如下图: Web 领域中,用于实现数据'实时'更新的手段有轮询和 WebSocket 这两种.轮询指的是客户端按照一定时间间隔(如 1 秒)访问服务端接口,从而达到 '实时' 的效果,虽然看起来数据像是实时更新的,但实际上它有一定的时间间隔,并不是真正的实时更新.轮

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oBIX 全称是 Open Building Information Exchange,它是基于 RESTful Web Service 的接口的标准,用于构建控制系统.oBIX是在专为楼宇自动化设计的框架内,使用XML和URI在设备网络上读写数据的. 因项目需要使用 Python 对 Niagara 软件中的数据进行读写和控制,所以写了一个该协议的Python版本包,发布在这里:https://pypi.org/project/oBIX/ 使用 pip 安装使用即可: pip install

作者 | leo 早于90年代初,数据透视的概念就被提出,主要的应用场景是处理大量数据的交互式汇总查询,它实现了行或列的移动,使得行可以移到列上,列移到行上,从而根据使用者的诉求取对关注的数据子集进行排序,分组,筛选,汇总等等,它以强大而灵活的数据查询方式被广泛推广开来,人们可以自定义计算公式,展开或者折叠需要关注的结果数据集,查看数据摘要信息. 今天我们讨论的是两个均有数据透视功能的工具,也是时下最为常见和流行的数据分析工具:Excel和Python,希望能够通过本文让您加深对数据透视的理解和

1.了解Protobuf Protocol Buffer是Google的语言中立的,平台中立的,可扩展机制的,用于序列化结构化数据 - 对比XML,但更小,更快,更简单.您可以定义数据的结构化,然后可以使用特殊生成的源代码轻松地在各种数据流中使用各种语言编写和读取结构化数据. 简单的来说,ProtoBuf和json.xml一样是一种结构化的数据格式,用于数据通信的传输及数据的存储.但ProtoBuf相比json和xml来说具有以下的优点: 性能好,效率高:是一种二进制的数据格式,比xml小3-5

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

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Web Scraping在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤    数据的采集和获取    数据的清洗,抽取,变形和装载    数据的分析,探索和预测    数据的展现其中首先要做的就是获取数据,并提炼出有效地数据,为下一步的分析做好准备.数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,而世界杯就要来了,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析.许多的网站都提供了详细的足球数据,例如:    网易 http://goal.sports.163.com/   

如何用python抓取js生成的数据 - SegmentFault 如何用python抓取js生成的数据 1赞 踩 收藏 想写一个爬虫,但是需要抓去的的数据是js生成的,在源代码里看不到,要怎么才能抓到呢? 最好是用python 链接 Yiner224 2012年11月22日提问 显示评论 (4条) 您还没有登录, 请登录后添加评论 得票数 时间先后 7 个回答 3赞 踩 采纳 如果对抓取的性能没有什么要求的话, 尝试一下selenium或者watir吧. web自动化测试脚本用好了可以做很多事

引入 一个机器能够依据照片来辨别鲜花的品种吗?在机器学习角度,这事实上是一个分类问题.即机器依据不同品种鲜花的数据进行学习.使其能够对未标记的測试图片数据进行分类. 这一小节.我们还是从scikit-learn出发,理解主要的分类原则,多动手实践. Iris数据集 Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集.能够作为判别分析(discriminant analysis)的样本.该数据集包括Iris花的三个品种(Iris setosa, Iri

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python requests抓取NBA球员数据,pandas进行数据分析,echarts进行可视化 (前言) 感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写

爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取.更多内容请参考:Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤: 定(要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索) 爬(将所有的网站的内容全部爬下来) 取(分析数据,去掉对我们没用处的数据) 存(按照我们想要的方式存储和使用) 表(可以根据数据的类型通过一些图标展示) 以前学的就是如何从网站去爬数据,而爬下来的数据却没做分析,现在,就开始对数据做一些分析. 数据,可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据:先有数据,再有结构 结构化数

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现在的API接口多为xml或json,json解析更简洁相对xml来说 以豆瓣的API接口为例,解析返回的json数据: https://api.douban.com/v2/book/1220562 { "", "alt":"http:\/\/book.douban.com\/book\/1220562", "rating":{"max":10, "average":"7.0&

Python获得百度统计API的数据并发送邮件 小工具  本来这么晚是不准备写博客的,当是想到了那个狗子绝对会在开学的时候跟我逼逼这个事情,所以,还是老老实实地写一下吧.   Baidu统计API的使用 系统环境: Python2 requests库:发出请求 json库:json处理 getSiteList的使用 官方文档在此,说实话,这是我使用百BaiduAPI最坑的一次,在这个官方文档的getSiteList中,完全不告诉你请求参数是什么. 首先,需要获得百度统计API的token,在这里

基于Python 从mysql表读取千万数据实践   by:授客 QQ:1033553122 场景:   有以下两个表,两者都有一个表字段,名为waybill_no,我们需要从tl_waybill_bar_record表读取1000w条唯一的waybill_no,然后作为INSERT SQL语句的一部分,填充到ts_order_waybill的waybill_no字段中 tl_waybill_bar_record ts_order_waybill 另外tl_waybill_bar_record表