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python--读取环境变量

转载请注明出处:python–读取环境变量python中经常会通过环境变量来进行参数传递和环境配置。本章记录读取环境变量的方案设置环境变量首先设置环境变量$ export ENV_PORT=3333$ echo $ENV_PORT3333方案一 os读取os直接读取使用os获取环境变量字典import osos.getenv('ENV_PORT')os.environ....

#python
linux--shell--crontab定义运行任务

一、crond简介crond是linux下用来周期性的执行某种任务或等待处理某些事件的一个守护进程,当安装完成linux操作系统后,默认会安装此服务工具,并且会自动启动crond进程,crond进程每分钟会定期检查是否有要执行的任务,如果有要执行的任务,则自动执行该任务。Linux下的任务调度分为两类,系统任务调度和用户任务调度。系统任务调度:系统周期性所要执行的工作,比如写缓存数据到...

#linux
开放windows服务器端口-----以打开端口8080为例

本文记录两个内容:1.win7下打开端口2.服务器测试端口时 可用telnet 命令 侦听端口:C:\Documents and Settings\administrator>netstat -na测试端口是否开放:C:\Documents and Settings\administrator>telnet 127.0.0.1 8500正在连接到

#服务器#windows
Python爬虫实战:高效稳定的文件下载模块设计与实现

本文介绍了Python中三种文件下载方法,并展示了如何构建一个生产级文件下载模块。主要内容包括: 三种基础下载方法: urllib.request.urlretrieve:最简单的一行代码实现 urllib.request.urlopen+分块读取:灵活控制下载过程 requests库:工业级首选方案,API简洁优雅 生产级下载模块特性: 自动创建目录和文件存在检查 伪装User-Agent绕过反

#python#爬虫#开发语言
爬虫---Fiddler介绍和安装以及基本使用

Fiddler是一款强大的Web调试代理工具,用于捕获和分析HTTP/HTTPS请求,支持Windows和macOS平台。安装时需注意Windows需.NET Framework支持,macOS需借助Mono框架。核心功能包括:抓包查看、流量过滤、HTTPS解密、请求构造器、断点调试和自动响应。常用快捷键如F12切换抓包状态,Ctrl+X清空会话。常见问题包括浏览器无法上网(检查代理设置)和HTT

#爬虫#fiddler#前端
python--爬虫--爬虫学习路线指南

目标拥有爬去大规模数据的能力爬虫的作用利用爬虫我们可以获取大量的价值数据,从而获得感性认识中不能得到的信息,比如:知乎:爬取优质答案,为你筛选出各话题下最优质的内容。豆瓣: 优质的电影淘宝、京东:抓取商品、评论及销量数据,对各种商品及用户的消费场景进行分析。安居客、链家:抓取房产买卖及租售信息,分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。拉勾网、智联:爬取各类职位信息,分析各行业人才需...

#python#爬虫
python--爬虫--获取和解析存储网页内容--以薄荷网为例

如需转载请注明出处:python–爬虫–获取和解析存储网页内容–以薄荷网为例我们在之前的文章中已经学习了如何进行数据抓包和截取 以及分析 访问网页。例如:抓取app数据教程–fiddler抓包数据截取-薄荷app为例本章主要 学习怎么获取 分析出来的链接地址的内容,进行解析和进行保存。分析网页或者手机APP请求地址通过观察fiddler中的请求可以发现我们需要抓取的地址。详情可参考...

#python#爬虫
`TensorBoard`、`PyTorchViz` 和 `HiddenLayer` 深度学习中三个重要的可视化工具

TensorBoard、PyTorchViz 和 HiddenLayer 深度学习中三个重要的可视化工具,它们的目标相似(都是为了理解和调试模型),但侧重点和生态系统有所不同。

#深度学习#人工智能#数据可视化
数据挖掘(四) -----JupyterHub on k8s安装

本文介绍了在Kubernetes集群上部署JupyterHub的完整流程,包括环境准备、核心组件配置和部署步骤。主要内容包括:Kubernetes集群要求(1.14+版本、Helm工具等)、创建命名空间和服务账户、准备生产/测试环境配置文件、构建自定义Notebook镜像(集成Spark、Hail等生物信息学工具),以及使用Helm进行最终部署。部署架构包含JupyterHub Hub、HTTP代

#数据挖掘#kubernetes#人工智能
数据挖掘(十)---python操作Spark常用命令

本文介绍了使用Python操作Spark的核心命令和最佳实践。主要内容包括:1) 环境配置与SparkSession初始化;2) 数据读写操作,支持CSV、Parquet等格式;3) 数据处理方法,如列操作、过滤、排序和缺失值处理;4) 高级分析技术,包括分组聚合、连接和窗口函数;5) SQL查询集成和性能优化建议。文中提供了从安装配置到完整数据分析流程的代码示例,帮助开发者快速掌握PySpark

#数据挖掘#python#spark
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