2.1.6大数据的关键技术 大数据技术 ，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。 大数据 领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 1.大数据预处理技术 大数据预处理技术包括以下几个方面：
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2024-08-15 11:18:21
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HDMI采集卡+Python+OpenCV实时显示画面前言一、C+OpenCV获取采集卡索引号二、Python+OpenCV使用步骤1.引入库2.实时读取画面三、C++OpenCV的配置1.采用VS2015+OpenCV3.4.11的配置2.安装OpenCV3.OpenCV环境变量的配置4.VC2015包含目录和库目录的配置5.VC2015链接器-输入-附加依赖项的配置总结 前言 视频采集卡：
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2023-11-18 22:09:26
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数据采集习题参考答案，会持续更新，点个关注防丢失。为了方便查找，已按照头歌重新排版，朋友们按照头歌所属门类查找实训哦，该篇为Python爬虫常用模块。创作不易，一键三连给博主一个支持呗。文章目录实训一：urllib 爬虫第一关：urllib基础 第一关答案第二关：urllib进阶第二关答案实训二：requests 爬虫第一关：requests 基础第一关答案第二关：reque
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2023-05-31 09:26:57
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前言嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐看到这张图片，大家应该就知道我们的目的了吧话不多说，我们马上开始吧~环境使用:Python 3.8Pycharm 2021.2版本ffmpeg <需要设置环境变量> 软件的使用 合成视频和音频模块使用:import requests >>> pip install requests内置模块 你安装好python环境就可以了im
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2024-02-01 21:00:14
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Python数据分析常用代码总结及归类学习记录一、环境准备及数据结构（一）Python基础（二）编码方式（三）魔法命令（四）时间与日期模块（四）循环与控制（五）异常控制（六）Python中的引用（七）Python数据结构1.元组（tuple）2.列表（list）3.常用序列函数4.字典（dict）5.高级特性（八）函数式编程1.map/reduce2.filter（筛选数列）3.map/redu
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2023-06-20 20:13:52
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爬虫的基本工作步骤在之前已经很详细的描述过了，了解了简单的工作步骤，接下来就应该开始学习步骤当中的第一步：数据采集和数据解析。 爬虫的基础步骤分为五步：下载数据 - requests 。解析数据 - re / beautifulsoup4。缓存和持久化 - pymysql 。生成数字签名 - hashlib。序列化和压缩 - json / zlib。数据采集和解析是五个步骤当中的前两步
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2023-09-29 09:31:00
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数据采集利用各种手段获取数据,数据样式不限制,但一般而言是形如 excel 或者 csv 这样的表格格式。数据采集: urllib , requests数据解析: Xpath , BS4 , 正则表达式数据持久化存储: pd.to_csv , pd.to_excel , MySQL , Redis数据预处理一般而言,数据分析和数据挖掘领域的处理的数据都是海量的数据,这样的数据难免会出现问题。数据预
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2023-10-14 06:29:10
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Python数据采集与处理大作业
在当今信息爆炸的时代，数据采集和处理成为了一项非常重要的技能。而Python作为一门简单易学且功能强大的编程语言，成为了数据采集和处理的首选工具之一。
本文将介绍如何使用Python进行数据采集与处理，并通过一个大作业来演示实际应用。
## 数据采集
数据采集是指从各种数据源中获取数据的过程。Python提供了丰富的库和工具，使得数据采集变得简单而高效。
原创
2024-01-05 04:32:01
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图8 二级串联型采样保持器的电路图及仿真波形（70Msample/s，？bit，用多路复用器CLC532/CL代替图6中模拟开关TLC4066ID以改进S/H性能，其中U11的输出端pin11到输入端pin4的直通连接是关键焦点。） b. Protel DXP，是Protel系列软件的最新版本。可进行电路原理图、PCB印制电路板、电路仿真、
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2023-11-29 15:53:09
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前言1. 关于数据集数据来源：日月光华老师的《Python数据分析从入门到机器学习》的 lianjia 数据。数据概况：cjtaoshu：成交套数mendian：门店cjzongjia：成交总价zhiwei：职位haoping：好评cjdanjia：成交单价cjxiaoqu：成交小区xingming：姓名cjzhouqi：成交周期biaoqian：经纪人标签cjlouceng：成交楼层cjshij
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2023-11-17 21:18:45
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数据采集与预处理【1】数据科学 科学是对已经发现、不断积累、人们公认的普遍真理的总结，科学是系统化的知识体系，科学包括自然学科和社会学科两大类别。 数据科学是对数据进行分析，抽取信息和知识的过程，提供指导和支持的基本原则和方法。数据科学主要研究数据的各种类型、状态、属性以及其变化规律，研究各种方法对数据进行分析，从而揭示自然界和人类行为等现象背后的规律。 数据科学的核心任务：extracting
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2023-10-16 12:07:19
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一、简介 前面两篇文章我们围绕利用Python进行网络数据采集铺垫了很多内容，但光说不练是不行的，于是乎，本篇就将基于笔者最近的一项数据需求进行一次网络数据采集的实战； 二、网易财经股票数据爬虫实战2.1 数据要求 在本部分中，我们需要采集的是海南板块中所有股票在2012年6月29日的所有指标数据，我们爬取的平台是网易财经，以其中一个为例：这是海南板块中的一支股票的历史数据页面htt
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2023-09-14 16:56:26
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数据预处理针对各种数据问题提供了相应的解决方法，并将这些方法按照不同的功能划分到处理过程中的每个步骤，以逐步实现提高数据质量、整合多源数据、调整数据形式、保留重要数据的目标。数据预处理的一般流程如下所示。上图所示的一般流程中各步骤的具体说明如下。1.数据获取数据获取是预处理的第一步，该步骤主要负责从文件、数据库、网页等众多渠道中获取数据，以得到预处理的初始数据，为后续的处理工作做好数据准备。2.数
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2023-12-15 14:52:15
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从网上获取数据我们讨论过访问单个文件，如RSS订阅、搜索引擎的结果。1、有的时候，还需要大量的WEB文本。最简单的方法是获得出版的网页文本的文集。在http://www.sigwac.org.uk/维护的有一个资源列表。2、使用网络爬虫。从字处理器文件获取数据 例11-1. 将MicrosoftWord创建的HTML转换成CSV
def lexical_data(html_file):
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2024-06-06 07:24:12
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在公司项目运营过程中，上司一直苦于，系统的数据库的东西太少，能给用户提供的信息太少，系统开始建立的时候主要是提供企业信息的检索，其实，要采集出所有企业的数据信息，对于，我个人来说，跟本是很难实现了，只能通过外接数据的购买在往数据库导入数据，代价就是成本高，还有就是数据质量不高，上百万的数据，很多数据基本都是垃圾数
原创
2010-08-07 19:44:00
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Python 网络爬虫与数据采集第二部分 初章 网络爬虫初识4. 网络爬虫请求篇4.1 requests 库简介4.1.1 Requests 的安装4.1.2 Requests 基本使用4.2.1 发送带 headers 的请求4.2.2 发送带参数的请求4.2.2.1 在 url 携带参数4.2.2.2 通过 params 携带参数字典4.2.3 使用 GET 请求抓取网页4.2.4 在 He
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2023-10-13 20:51:07
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一、概述1.数据抓取也称为网络爬虫，是指从网上获取数据，并将获取的数据转化为结构化数据，最终将数据存储到本地计算机或数据库的一种技术。2.数据预处理分为数据清洗、数据集成、数据转化、数据规约四个环节。3.数据类型结构化数据：又称行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据。非结构化数据：指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维表来存储和管理的数据，如文本文档、图片、视频、
网络数采集的主要功能网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息常用的网络采集系统分布式网络爬虫工具，如NutchJava网络爬虫工具，如Crawler4j、WebMagic、WebCollector。非Java网络爬虫工具，如Scrapy（基于Python语言开发）网络爬虫工作原理网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取Web信息的程序或者脚本。Web网络爬虫可以自动采
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2023-11-27 09:21:16
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文章目录数据采集及预处理——大数据的关键技术之一一、 数据二、 采集1.系统日志采集2.网络数据采集a.概念b.爬虫的原理及工作流程原理工作流程3.ETLa. 概念b.ETL实现的过程① 数据的抽取（Extract）② 数据的清洗转换（Cleaning、Transform）（1）、 数据清洗（2）、 数据转换C. 数据采集方法I. 触发器方式II. 时间戳方式III. 全表删除插入方式IV. 全
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2024-08-28 17:29:24
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1. 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有
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2024-01-30 23:37:44
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