python爬虫中的处理爬虫进阶课程笔记。1、应用场景以及基本原理1.1、 爬虫中什么业务需要使用去防止发出重复的请求防止存储重复的数据1.2、实现的基本原理根据给定的判断依据和给定的容器,将原始数据逐一进行判断,判断去容器中是否有该数据。如果没有那就把该数据对应的判断依据添加容器中,同时标记该数据是不重复数据;如果有就不添加,同时标记该数据是复数据。判断依据(原始数据、
转载 2024-07-04 22:30:09
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开源地址: https://github.com/idealo/imagededup 安装库 pip install imagededup 示例代码 from imagededup.methods import PHash phasher = PHash() # 生成图像目录中所有图像的二值hash ...
转载 2021-11-04 09:32:00
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特征提取简介什么是特征提取特征提取器负责为音频或视觉模型准备输入特征。包括从序列中提取特征,例如,对音频文件进行预处理以生成对数梅尔频谱图特征。以及从图像中提取特征,例如裁剪图像文件,还包括填充、归一化以及转换为NumPy、PyTorch和TensorFlow张量。通俗一点解释特征提取器就像是一个准备工人,它的工作是帮助计算机“理解”音频和图像。想象一下,当我们人类看图片或听声音时,我们可以轻松识
# 深度学习图像 ## 引言 随着图像数据的爆炸式增长,如何高效地管理和处理这些图像成为了一个重要的问题。其中,图像(Image Deduplication)作为一种去除重复图像的技术,逐渐引起了研究者和业内人士的关注。深度学习的发展为图像重提供了新的思路与方法,能够更准确和高效地识别重复图像。 本文将深入探讨深度学习在图像中的应用,介绍基本原理、流程,并提供代码示例。同时,我
原创 9月前
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文章目录列表字典 列表重在Python中,可以使用多种方法对列表进行,以下介绍几种常用的方法:方法一:使用set()函数将列表转换为集合,由于集合元素不可重复,这样就快速将列表中的重复元素去除:list1 = [1, 2, 3, 2, 5, 1] new_list = list(set(list1)) print(new_list) # 输出[1, 2, 3, 5]方法二:使用列
原题解答本次的题目如下所示:给定一个整数的序列,要求对这个序列进行操作。所谓,是指对这个序列中每个重复出现的数,只保留该数第一次出现的位置,删除其余位置。 输入格式 输入一行,n 个整数,整数之间以一个空格分开。每个整数大于等于 10 、小于等于 100。 输出格式 输出一行,按照输入的顺序输出其中不重复的数字,整数之间用一个空格分开。 输入样例: 10 12 98 18 12 18 21
(1)、数据简介1、数据:指在一个数字文件集合中,找出重复的数据并将其删除,只保留唯一的数据单元的过程。2、分类:url:直接筛选掉重复的url数据库:利用数据库的特性删除重复的数据3、图解4、为何需要进行url?运行爬虫时,我们不需要一个网站被下载多次,这会导致cpu浪费和增加引擎负担,所以我们需要在爬取的时候对url,另一方面:当我们大规模爬取数据时,当故障发生时,不需
1、一行代码实现1--100之和In [1]: sum(range(1,101))Out[1]: 50501-100求和2、如何在一个函数内部修改全局变量a=520deffun():globalaa=1314fun()print(a)3、列出5个python标准库sys通常用于命令行参数datatime日期相关函数os与操作系统相关函数time时间相关函数re正则表达式4、字典如何删除键和合并两个
Python对多属性的重复数据实例python中的pandas模块中对重复数据步骤:1)利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,显示各行是否有重复行,没有重复行显示为FALSE,有重复行显示为TRUE;2)再利用DataFrame中的drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame。注释:如果duplicated方法和d
python中,有两种方法进行:1)对于list数据,方式如下:a)原列表list_origin的内容如下:list_origin = ["aaa", "ccc", "bbb", "aaa", "ddd", "bbb"]b)进行,获得新的列表new_list:new_list = list(set(list_origin))这里的new_list=['aaa','bbb', 'ccc
转载 2023-06-30 11:56:29
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1. 检测与处理重复值pandas提供了一个名为drop_duplicates的方法。该方法只对DataFrame或者Series类型有效。这种方法不会改变数据原始排列,并且兼具代码简洁和运行稳定的特点。该方法不仅支持单一特征的数据,还能够依据DataFrame的其中一个或者几个特征进行操作。dataFrame(Series).drop_duplicates(self, subset=
一、前言今天给大家分享的是,Python爬虫里url策略及实现。二、url及策略简介1.url    从字面上理解,url即去除重复的url,在爬虫中就是去除已经爬取过的url,避免重复爬取,既影响爬虫效率,又产生冗余数据。2.url策略    从表面上看,url策略就是消除url重复的方法,常见的url策略有五种,如下:1# 1.将访问过的ur保存到数据库中 2# 2
转载 2024-08-01 12:41:48
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python中,有两种方法进行:1)对于list数据,方式如下:a)原列表list_origin的内容如下:list_origin = ["aaa", "ccc", "bbb", "aaa", "ddd", "bbb"]b)进行,获得新的列表new_list:new_list = list(set(list_origin))这里的new_list=[‘aaa‘,‘bbb‘, ‘ccc
操作ndarray 的方法numpy.reshape:这个函数在不改变数据的条件下修改形状 numpy.ndarray.flat:该函数返回数组上的一维迭代器,行为类似 Python 内建的迭代器 numpy.ndarray.flatten:该函数返回折叠为一维的数组副本 numpy.ravel:这个函数返回展开的一维数组,并且按需生成副本。返回的数组和输入数组拥有相同数据类型 numpy.tra
# Python 在我们进行数据处理和分析时,经常会遇到重复数据的问题。重复数据不仅会增加计算的时间和空间开销,还可能影响结果的准确性。因此,是数据处理中一个非常重要的步骤。 Python作为一门强大的编程语言,提供了很多去的方法和工具。本文将介绍几种常见的方法,并给出相应的代码示例。 ## 方法一:使用set Python中的set是一种无序且不重复的集合。我们可以将一个列
原创 2024-01-20 09:18:39
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前言列表是写Python脚本时常遇问题,因为不管源数据来自哪里,当我们转换成列表的方式时,有可能预期的结果不是我们最终的结果,最常见的就是列表中元素有重复,这时候第一件事我们就要做处理。我们先来个最简单的方式,用python内置的数据类型set来实现。假设我们的列表数据是这样的:level_names = [ u'Second Level', u'Second Level', u'Seco
Python是一种高级编程语言,它具有简单易学、易读易写、可扩展性强等特点,因此在各个领域都有广泛的应用。但是,由于Python语言的灵活性,有时候我们会在代码中出现重复的部分,这就需要我们进行重复操作。Python重复的方法有很多种,其中最常用的是使用set()函数。set()函数可以将一个列表或元组转换成一个集合,集合中的元素是唯一的,这样就可以去除重复的元素。例如:a = [1, 2,
Python中对列表进行有如下方法可以实现。方法一:手写函数解决a = [1, 3, 2, 2, 3, 4] b = [] for i in a: if i not in b: b.append(i) print(a) print(b)方法二:利用set()方法set()即集合,集合的特性便是元素唯一a = [1, 3, 2, 2, 3, 4] a = list(set
转载 2023-07-14 14:50:07
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一、列表中去一、使用for循环实现列表此方法后,原顺序保持不变。# for循环实现列表 list1 = ['a', 'b', 1, 3, 9, 9, 'a'] list2 = [] for l1 in list1: if l1 not in list2: list2.append(l1) print(list2) # 结果:[‘a’,
转载 2023-03-10 12:04:00
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#需求:#对列表:lis = [2,3,5,3,2,4,8,5,6,7,5](目前为三种方法,持续更新。。。。方法思路来源于,感谢了解之后解决了一个问题)lis = [2,3,5,3,2,4,8,5,6,7,5] #方法一:使用set() 集合,这种方法利用set() 集合的。出来的结果是进行升序排好的 lis1 = list(set(lis)) print(lis1) #方法二:使
转载 2023-06-20 15:18:52
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