一.爬虫--requests1.常见的爬虫-通用爬虫: 抓取系统重要组成部分。抓取的是一整张页面数据。-聚焦爬虫: 是建立在通用爬虫的基础之上。抓取的是页面中特定的局部内容。-增量式爬虫: 检测网站中数据更新的情况。只会抓取网站中最新更新出来的数据。2.requests模块requests模块:python中原生的一款基于网络请求的模块，功能非常强大，简单便捷，效率极高。如何使用:(request
# A_Bogus算法在Python中的应用
## 引言
在计算机科学的世界里，算法是解决问题的核心。A_Bogus算法虽然名字听上去有些戏谑，但却是学习算法设计和实现的重要一步。本文将带领大家深入理解A_Bogus算法，并通过Python实现它，适合有一定编程基础的读者。
## 什么是A_Bogus算法？
“A_Bogus算法”并不是一个真实存在的算法，它是在教学中用来保留幽默感的术语。
在使用 Python 进行抖音数据爬取时，可能会遇到“a_bogus”错误。这一问题通常源于抖音在 API 及数据流中的一种防爬虫机制。本文将详细探讨如何定位与解决这一问题，尽量用轻松有趣的语气呈现技术细节。
### 背景定位
在数据科学的新时代，动手去爬取数据已成为一项基本能力。对于抖音这样一个热门应用，数据的需求尤为强烈。然而，由于其监控与反爬虫机制，开发者在进行爬虫任务时可能遭遇各种障碍。
AdaBoost 属于集成学习算法的一种。集成学习通过构建多个学习任务。结构框架如图所示集成学习通过多个分类器进行结合，因而大多数情况下拥有较好的泛化性能，以AdaBoost为例，其集成方法各有千秋：可以是同一算法在不同设置下集成；也可以是在不同数据集上集成，一般数据进行抽样训练。 不同的学习器要有一定的准确性，又要有差异性。 如图是Ada的模型： 右边矩形代表不同权重下的数据集（同一数据集）
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2023-10-19 18:39:24
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一、python处理XMLXML指可扩展标记语言(eXtensible Markup Language)。XML被设计用来传输和存储数据。XML是一套定义语义标记的规则，这些标记将文档分成许多部件并对这些部件加以标识。它也是元标记语言，即定义了用于定义其他与特定领域有关的、语义的、结构化的标记语言的句法语言。Python对XML的解析:常见的XML编程接口有DOM和SAX，这两种接口处理XML文件
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2024-03-06 20:55:22
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先放自已自己解析techweb一个网站图片的代码 from pyquery import PyQuery as pq
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 '
'(KHTML, like Gecko) Chrome
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2024-01-03 21:29:46
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在上一课中我们讲到了使用Python获取网络资源，如果我们获取到一个或多个页面，需要从页面中提取出指定的信息，首先得掌握解析HTML页面的技术。上一课中我们把整个HTML页面当成一个字符串，使用正则表达式的捕获组提取出了需要的内容。但是，写出一个正确的正则表达式经常也是一件让人头疼的事情。为此，我们可以先了解HTML页面的结构，在此基础上就可以掌握其他的解析HTML页面的方法。HTML页面的结构我
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2024-01-15 12:01:46
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用地CAD转GIS一直都是老大难的问题，主要办法是通过FME等工具。 GIS中读取的CAD是分为点、线、面几个图层，与GSI的数据集分类是一致的，这个里面并没有填充面。基于ArcGIS的转换有两个思路，一是读取dxf文件中的hatch信息，然后在GIS中创建面。 二是通过GIS打开DWG，读取其中面相关的信息，创建面。读取dxf文件DXF是AutoCAD 绘图交换文件。DXF 是Autodesk（
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2023-11-16 20:44:42
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# Python如何解析Bytes：解决实际问题
在现代编程中，我们经常需要处理字节流，尤其是在网络编程和文件处理的时候。在Python中，`bytes`是一个基础类型，用于表示不可变的字节序列。理解如何解析和操作`bytes`对象对于许多实际应用场景至关重要。
本文将通过一个实际示例，介绍如何在Python中解析`bytes`，并通过状态图和表格使讲解更加直观。
## 实际问题描述
假设
# Python 如何解析报文
## 问题描述
假设我们有一个网络服务器，它收到了一个报文，我们需要解析这个报文并提取出其中的信息。报文的格式可能是各种各样的，包括 HTTP 请求、TCP 数据包等等。我们希望能够用 Python 来解析这些报文，以便进一步处理。
## 解决方案
为了解析报文，我们可以使用 Python 中的一些库或者模块。下面是一个具体的方案，使用 `http.clie
原创
2024-01-09 05:18:42
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在PHP编程开发中，JSON是一种非常常用的数据格式。它具有简单、轻量和易于解析的特点，非常适合用于数据交换和存储。当我们处理JSON数据时，经常需要解析嵌套的对象和数组，本文将介绍几种解析方法。PHPJSON嵌套对象和数组的解析方法1.使用json_decode函数解析在PHP中，我们可以使用json_decode函数将JSON格式的字符串转换为PHP对象或数组。如果JSON数据中包含嵌套的对象
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2024-09-13 06:35:52
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前言：在接口自动化测试中，最后都是需要将返回结果进行断言。本文按照实际情况举例说明字典各种操作，以及如何提取响应数据来进行断言1.dict = {'code': '200', 'message': '', 'redirect': '', 'value': {'name': '嗯嗯', 'title': '36', 'value': '123'}}获取第一层字典中的数据dict = {'code':
# 使用Python解析Polygon GeoJSON数据
在地理信息系统（GIS）中，Polygon是一种常见的几何类型，用于表示多边形区域。GeoJSON是一种广泛使用的格式，用于编码地理特征，例如Polygon。本文将介绍如何使用Python解析Polygon GeoJSON数据，并解决一个实际问题：从GeoJSON文件中提取并可视化多边形的边界。
## 解析Polygon GeoJSO
原创
2024-10-23 05:03:57
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原创
2022-09-20 11:34:44
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作业讲解# 要先写思路字符编码计算机内部存储数据都是以二进制数字的形式存储
计算机基于电工作 而电信号只有高低电平两种状态
也就意味着计算机的世界里只能识别两种状态
我们人为的将高电平定义为数字1
低电平定义为数字0
单位换算(重要)
比特位bit(二进制数的个数)
8bit = 1bytes(字节)
1024bytes = 1KB
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Python基础之文件读取的讲解
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2023-07-04 16:55:13
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域名的别名解析概念信息很多站长经常见到，但真正使用她，明白她意义的可能并不多，今天以我自己的使用经验特意写些笔记，相信比很多复制粘贴的文档更容易理解。一、相关概念 顶级域名：我们注册域名时获得的那部分，如sina.com.cn，csdn.net，wapwat.com等； 一级域名：在顶级域名前加一个点，再来一个字符串，就形成了二级域名，同理可以生成三级甚至四级域名(如：blog.csdn.com,
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2023-10-11 16:02:41
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# Python Parquet 文件解析
Apache Parquet 是一种开源列式存储文件格式，特别适合于数据分析和大数据处理。利用 Python 解析 Parquet 文件不仅能够提升分析效率，还能够更好地利用存储空间。接下来，我们将探讨如何使用 Python 解析 Parquet 文件，并提供相关的代码示例与实现逻辑。
## 前提准备
在解析 Parquet 文件之前，需要确保安装
原创
2024-10-29 04:22:40
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# 项目方案：使用Python解析HAR文件
## 一、项目背景
在现代Web开发和网络性能分析中，HAR（HTTP Archive）文件是记录网络请求和响应的重要工具。它提供了丰富的网络交互数据，可以用于性能监控、故障排查等场景。通过解析HAR文件，我们可以提取有价值的信息，为网络优化提供依据。
## 二、项目目标
本项目旨在实现一个Python工具，以解析HAR文件并提取其中的相关数据
在处理地理数据时，“python geodesic格式如何解析”成为了一个经常被提到的热门问题。很多开发者在处理地理坐标时，尤其是计算地球表面上两点之间的最短距离时，都会使用到这种格式。该格式在很多地理信息系统（GIS）和应用程序中起着重要的作用，而如果不能正确解析它，可能会在业务上造成不小的影响。
> "在现代地理信息系统中，准确解析和处理坐标数据是成功交付应用的关键。了解`geodesic`
