github项目地址:StarMan Python 实现天气查询的程序早已完成,近日开学无课,昨晚心血来潮想做一个较为友好的界面版本,便匆忙行动了起来. 在之前已有的程序的基础上使用Tkinter 模块实现GUI 并不是很难,但是在做的过程中<我的英雄学院>更新了,所以中途耽误了,今天早上才做好.(~.~) 代码的主体是爬虫与Tkinter. 执行程序后会先出现一个选择城市的界面,这里需要输入城市名.点击确认即会出现城市天气状况. 执行效果如下: 以下为源代码: from tkinter im

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

下载地址 https://tomcat.apache.org/download-70.cgi 打开我们的idea 这些的话都可以按照自己的需求来修改 在这里新建包 新建一个java类 package com.spark.service; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet; public class

1.基于业务需求的WEB系统设计 2.下载Tomcat并创建Web工程并配置相关服务 下载tomcat,解压并启动tomcat服务. 1)新建web app项目 创建好之后的效果 2)对tomcat进行配置 3.Web系统数据处理服务层开发 WeblogService代码开发 package com.spark.service; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedS

1.基于业务需求的WEB系统设计 2.下载Tomcat并创建Web工程并配置相关服务 下载tomcat,解压并启动tomcat服务. 1)新建web app项目 创建好之后的效果 2)对tomcat进行配置 3.Web系统数据处理服务层开发 WeblogService代码开发 package com.spark.service; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedS

python爬虫+数据可视化项目(一) 爬取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#) 爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. beautifulsoup实现数据解析.提取和清洗 pyechart模块实现数据可视化 爬取结果:柱状图可视化展示: 直接放代码(详细说明在注释里,欢迎同行相互交流.学习~): import requests from bs4 impo

本文示例代码与数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的新系列教程Python+Dash快速web应用开发的第一期,我们都清楚学习一个新工具需要一定的动力,那么为什么我要专门为Dash制作一个系列教程呢? 图1 Dash是一个高效简洁的Python框架,建立在Flask.Poltly.js以及React.js的基础上,设计之初是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员,以纯Python编程的方

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第五期,在上一期的文章中,我们针对Dash中有关回调的一些技巧性的特性进行了介绍,使得我们可以更愉快地为Dash应用编写回调交互功能. 而今天的文章作为回调交互系统性内容的最后一期,我将带大家get一些Dash中实际应用效果惊人的高级回调特性,系好安全带,我们起飞~ 图1 2 Dash中的

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第六期,在上一期的文章中,我们完成了对Dash中回调交互高级特性的探讨,在今后陆续推出的教程内容中,我们将一起来学习Dash生态中那些丰富的页面部件,从而赋予我们打造各种强大交互式web应用的能力. 而在今天的教程内容中,我将带大家学习Dash中实用的一些基础性的静态部件,它们可以帮助我们

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第九期,在之前三期的教程中,我们针对Dash中经常会用到的一些静态部件进行了较为详细的介绍,从而get到在Dash应用中组织静态内容的常用方法. 而从今天的教程开始,我将带大家来认识和学习Dash生态中非常实用的一些交互式部件,配合回调函数,可以帮助我们构建一个形式丰富的可接受输入,并反馈

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十五期,在前面的一系列教程中,我们针对Dash中的各种常用基础概念作了比较详细的介绍,如果前面的教程你有认真学习,那么相信到今天你已经有能力开发初具规模的Dash应用了. 而在Dash生态中还有一系列功能比较特殊但又非常实用的部件,今天的文章我们就来学习这些常用的特殊部件. 图1 2 D

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十八期,通过前面十七期的内容,如果你有用心学习的话,那么恭喜你已经具备使用Dash编写常规web应用的能力了. 而在使用Dash开发web应用时,页面内容和功能逻辑简单倒还好,一旦你的功能内容开始复杂化系统化起来,那么像过往文章示例中简单一个app.py存放所有功能代码就不适用了. 而在

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总

在许多实际问题中,经常要对给出的数据进行可视化,便于观察. 今天专门针对Python中的数据可视化模块--matplotlib这块内容系统的整理,方便查找使用. 本文来自于对<利用python进行数据分析>以及网上一些博客的总结. 1  matplotlib简介 matplotlib是Pythom可视化程序库的泰斗,经过几十年它仍然是Python使用者最常用的画图库.有许多别的程序库都是建立在它的基础上或直接调用它,比如pandas和seaborn就是matplotlib的外包, 它们让你使用

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

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

通过这段时间 小帅b教你从抓包开始 到数据爬取 到数据解析 再到数据存储 相信你已经能抓取大部分你想爬取的网站数据了 恭喜恭喜 但是 数据抓取下来 要好好分析一波 最好的方式就是把数据进行可视化 这样才能直观的感受到数据的魅力 不过有一点 现在市面上可以使用 python 的可视化库多如牛毛 各有各的优点 接下来小帅b把自己常用的一些可视化数据库分享给你 好不? 那么 接下来就是 学习 python 的正确姿势 先来说说一个经典的可视化库 matplotlib 它是基于 NumPy 的一个数据可

前言 使用python进行网页数据的爬取现在已经很常见了,而对天气数据的爬取更是入门级的新手操作,很多人学习爬虫都从天气开始,本文便是介绍了从中国天气网爬取天气数据,能够实现输入想要查询的城市,返回该城市未来一周的天气情况,保存为csv文件,并对数据图形化展示分析.最后附完整代码. 1.使用模块 Python3.主要使用到了csv.sys.urllib.request和BeautifulSoup4模块,其中csv模块是为了对csv文件的处理,urllib.request可以构造http请求,Be

微信公众号:码农充电站pro 个人主页:https://codeshellme.github.io 在进行数据分析的时候,经常需要将数据进行可视化,以方便我们对数据的认识和理解. 0,Matplotlib 简介 Matplotlib 是一个可视化工具包,可以让我们使用Python 来可视化数据. 这里有一些官方资源你可以点击查看: Matplotlib 安装 Matplotlib 用户手册 Matplotlib 函数汇总 Matplotlib 模块索引 Matplotlib 示例库 Matplo

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第四期,在上一期的文章中,我们进入了Dash核心内容--callback,get到如何在不编写js代码的情况下,轻松实现前后端异步通信,为创造任意交互方式的Dash应用打下基础. 而在今天的文章中,我将带大家学习有关Dash中回调的一些非常实用,且不算复杂的额外特性,让你更加熟悉Dash的

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第七期,在上一期的文章中,我们对Dash生态里常用的一些简单静态部件进行了介绍和功能展示,并且get到dcc.Markdown()这种非常方便的静态部件. 而在今天的教程内容中,我将带大家学习Dash中渲染网页静态表格的常用方法,并在最后的例子中教大家如何配合Dash,简简单单编写一个数据