前言大多数企业都离不开爬虫,爬虫是获取数据的一种有效方式。对搜索引擎来说,爬虫不可或缺;对舆情公司来说,爬虫是基础;对 NLP来说,爬虫可以获取语料;对初创公司来说,爬虫可以获取初始内容。但是爬虫技术纷繁复杂,不同类型的抓取场景会运用到不同的技术。例如,简单的静态页面可以用 HTTP 请求+HTML 解析器直接搞定;一个动态页面需要用 Puppeteer 或 Selenium等自动化测试工具;有反            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-29 22:03:40
                            
                                38阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
              一、认识scrapy框架  何为框架,就相当于一个封装了很多功能的结构体,它帮我们把主要的结构给搭建好了,我们只需往骨架里添加内容就行。scrapy框架是一个为了爬取网站数据,提取数据的框架,我们熟知爬虫总共有四大部分,请求、响应、解析、存储,scrapy框架都已经搭建好了。scrapy是基于twisted框架开发而来,twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架,scrapy使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-21 06:39:27
                            
                                12阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            在软考备考过程中,系统集成图例设计图是一个不可忽视的重要环节。它不仅是系统集成项目管理师考试中的关键知识点,更是实际项目实施过程中必不可少的工具。本文将围绕系统集成图例设计图展开讨论,探究其在软考中的重要性、设计原则以及应用实践。
首先,我们来明确系统集成图例设计图在软考中的地位。软考作为国家级的计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试,旨在评估和提升考生在软件工程、系统集成等领域的专业能力。在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-24 16:33:33
                            
                                19阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Hadoop是一个开源的分布式计算框架,被广泛应用于大数据处理领域。它的设计目标是能够处理大规模的数据集,并且能够提供高可靠性和高性能的计算。
Hadoop的核心组件主要包括HDFS(Hadoop分布式文件系统)、MapReduce和YARN(资源调度和管理器)。下面我们将详细介绍这些核心组件以及它们之间的关系。
1. HDFS(Hadoop分布式文件系统)
HDFS是Hadoop的分布式文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-11 03:59:09
                            
                                90阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            在python的matplotlib画图函数中,饼状图的函数为piepie函数参数解读plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-21 16:14:02
                            
                                117阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            数据函数参数plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, 
        autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, 
        labeldistance=1.1, startangle=None, 
        radius=None, counterclock=True, wed            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-13 23:49:07
                            
                                196阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            一、传统同步容器的缺陷: 
同步类容器:如古老的Vector、HashTable。这些容器的同步功能其实都是有 
JDK的Collections.synchronized***等工厂方法去创建实现的。 
其底层的机制无非就是用传统的synchronized关键字对每个公用的方法都进行同步,使得每次只能有一个线程访问容器的状态。 
因而状态都是串行化的。他们            
                
         
            
            
            
            系统的借阅者为学生和教师,系统为借阅者提供查询图书、借阅图书、归还图书的服务。在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-04-25 16:11:03
                            
                                452阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            上一贴说到,饼图的数据标签太乱怎么办?文中介绍了几种处理方式,今天看到一个图表案例,它的处理方式又不一样,我觉得非常好,例图如下。它利用饼图的图例显示了百分比和类别名称,有点接近表格了,比较新颖。这时图例不再是辅助的角色,而是上升到图表的主体,和左侧的圆环图同等地位,甚至更高。整整齐齐的百分比和类别名称,看着很舒服。如果还是使用Excel默认的饼图,效果如下图,没法看。那Excel能否做到例图的样            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-11 12:46:05
                            
                                515阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # 使用Python创建饼图及其图例的步骤指南
在数据可视化中,饼图是一种很受欢迎的绘图方式,它可以清晰地展示各部分与整体的关系。本篇文章将指导初入行的小白开发者如何使用Python中的Matplotlib库来绘制饼图,并添加图例。
## 流程概述
下面是一张简要的流程表,展示了实现饼图及其图例的步骤:
| 步骤      | 描述            
                
         
            
            
            
            1.matplotlib库的安装1.1 官网:https://matplotlib.org/1.2 图片1       1.3 安装1.3.1 安装介绍:https://matplotlib.org/users/installing.html1.3.2 pip 安装太慢了,估计下载太慢,我放弃了,也不建议1.3.3 我自己安装介绍:本机是deepin-Linux的深度操作系统,自带python2.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-06-27 19:40:53
                            
                                66阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            如何将图例放在p之外我有一系列20个图(不是子图)可以在一个图中制作。 我希望传说能够超越盒子。 与此同时,我不想改变轴,因为图形的大小减少了。 请帮助我以下查询:我想将情节框保留在情节区域之外。 (我希望传说位于情节区域的右侧)。无论如何,我减少了图例框内文本的字体大小,以便图例框的大小很小。16个解决方案1360 votes有很多方法可以做你想要的。 要添加@inalis和@Navi已经说过的            
                
         
            
            
            
            
 
             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                            精选
                                                        
                            2013-03-09 15:05:57
                            
                                1167阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            https://github.com/Netflix/Hystrix在分布式环境中,许多服务依赖项不可避免地会失败。Hystrix是一个库,它通过添加延迟容忍和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点、停止它们之间的级联故障以及提供后备选项来实现这一点,所有这些都可以提高系统的整体弹性。通俗定义: Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-09-30 19:29:38
                            
                                41阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            函数参数plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, 
        autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, 
        labeldistance=1.1, startangle=None, 
        radius=None, counterclock=True, wedge            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-05-31 14:53:56
                            
                                0阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            一、什么是爬虫?
   爬虫就是通过编写程序,模拟浏览器上网,然后让其去互联网上面抓取数据的过程
二、爬虫在场景中的分类
   通用爬虫
      抓取系统重要组成部分,抓取的是一整张页面
   聚焦爬虫
      建立在通用爬虫的基础之上,抓取的是页面中特定的局部的内容
   增量式爬虫
      检测网站中数据更新的情况,只会抓取网站中更新的数据
三、反爬机制与反反爬策略
   反爬机制            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-08-28 11:25:23
                            
                                24阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            option = { title: { text: '', textStyle: { color: '#17F0E3', }, }, tooltip: { trigger: 'item', formatter:function (params){ return`${params.name}${par ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2021-08-13 15:44:00
                            
                                3184阅读
                            
                                                                                    
                                2评论
                            
                                                 
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 如何在R语言中创建多图图例
## 概述
在R语言中创建多图图例通常需要使用ggplot2包。ggplot2是一个数据可视化包,可以帮助用户创建美观的图形。在本文中,我将向你展示如何在R中创建多图图例。
## 流程
首先,我们来看一下整个过程的流程。下面是我们创建多图图例的步骤:
```mermaid
erDiagram
    确定数据 -> 下载ggplot2包 -> 创建第一个图 -            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-09 05:02:08
                            
                                93阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Python子图共享图例的实现指南
在数据可视化中,子图共享图例是一个非常常用的功能,它能有效减少图形的冗余,提升图表的可读性。在这篇文章中,我将会详细指导你如何在Python中实现子图共享图例的功能。
## 实现流程
我们可以将实现过程分为四个主要步骤,具体如下表所示:
| 步骤            | 描述                       | 代码示例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-24 04:21:56
                            
                                63阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Python饼图设置图例
## 概述
在数据可视化领域,饼图是一种常用的图表类型,用于展示数据的占比关系。在Python中,我们可以使用matplotlib库来绘制美观的饼图,并设置图例以增强图表的可读性。本文将指导你如何使用Python实现饼图,并设置图例。
## 整体流程
为了帮助你理解整个过程,下面的表格展示了实现“Python饼图设置图例”的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| -            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-27 08:04:48
                            
                                376阅读