作业① 1.1作业内容 要求：在中国气象网（http://www.weather.com.cn）给定城市集的7日天气预报，并保存在 数据库 序号地区日期天气信息温度 1 北京 7日（今天） 晴间多云，北部山区有阵雨或雷阵雨转晴转多云 31℃/17℃ 2 北京 8日（明天） 多云转晴，北部地区有分散阵雨或雷阵雨转晴 34
作业一 天气数据爬取实验 作业内容 在中国气象网（http://www.weather.com.cn）给定城市集的7日天气预报，并保存在数据库 实践过程 信息定位 F12查看页面元素后发现，所需信息位于ul下的li标签中 li标签中元素较少，且信息较为简单，所以直接使用li.text获取字符串后，再对每个信息进行截取
首先在vmware上安装Debian9.x64虚拟系统 安装Debian9.x64虚拟机的vmware tools： 打开Debian9.x64虚拟机，使用root登录：vmware菜单“虚拟机”-安装VMware Tools 此时自动载入VMware Tools的安装光盘，解压压缩文件后运行解压出来的“vmware-install.pl”文件： bash vmware-install.pl
前言： 听说你想要变富？那就沉住气慢慢来吧，没听过这句名言么：“穷人总是不想慢慢的变富”。都想着一夜暴富，中个彩票啥的，可哪有那么幸运呢？总不能像我一样中了78万的彩票，然后自己偷偷的花吧。 想要慢慢的变富有，只要理好财就可以了；小钱靠攒，大钱靠赚！之前我也曾苦于思索如何让自己实现财
2个页面中同一条数据的状态不一致，并且只有部分数据 是这样，大部分的数据都是 一致的。 由于我们得订单状态得处理 都是通过定时任务来批量进行处理，并且写入RabbitMQ 消息队列。 经过对业务逻辑流程与 代码实现的角度分析 得出结论为：RabbitMQ 数据丢失 导致，销售出库单
将数据加载到 Pandas DataFrame 中 在机器学习中，你很有可能会使用来自很多来源的数据库训练学习算法。Pandas 使我们能够将不同格式的数据库加载到 DataFrame 中。用于存储数据库的最热门数据格式是 csv。CSV 是指逗号分隔值，是一种简单的数据存储格式。我们可以使用 pd.read_
限流：通过配置sentinel解决 队列、异步 通过加锁sychronized或者lock来说定扣减优惠券这一步的化，出现的问题是：sychronized作用范围是单个jvm实例，对于集群分布就失效了，且单机jvm加锁之后变成串行效率下降 可以用分布式锁，但是分布式锁过于笨重性能
测试并发购买的方法(golang) package main import ( "fmt" "net/http" "sync" ) func main() { wait := sync.WaitGroup{} //模拟1000个人买150个商品 for i := 0; i <= 1000; i++ { wait.Add(1) go func(w *syn
drinks = pd.read_csv('drinks.csv', keep_default_na = False) # keep_default_na = True ：将缺失值转换成NAN,False:是什么就读进来什么 drinks.info # 每列的具体信息 alcohol = pd.groupby(by = 'continent').sum()['total_values_of_pure_alcohol'] # 得到一个series
import os import struct import datetime # 读取通达信.day文件，并生成对应名称的csv文件 def stock_csv(filepath, name, targetdir) -> None: # (通达信.day文件路径, 通达信.day文件名称, 处理后要保存到的文件夹) with open(filepath, 'rb') as f: # 读取通达信
第十章 对象和类（上） 对象和类是 C++ 相对于 C语言而言 最重要的改进特点。 10.1 过程性编程和面向对象性编程 过程性编程方法，首先考虑的是要遵守的步骤，然后再考虑如何表示这些数据。但是一个面向对象（OOP）的程序员首先要考虑的是数据，不仅要考虑如何表示数据，还要考虑如何使用数据： 举一
第十章 对象和类（中） 10.4 this 指针 到目前为止，每个类成员函数都只涉及一个对象，即调用它的对象。但有时候方法可能设计到多个对象，这是就需要使用this指针。依然以之前的股票模型为例。我们可以使用show()来输出手中持有股票价格最高的股票，但是由于程序无法直接访问total_val()，因此
在上一篇文章Python基础之Scrapy简介中，简述了Scrapy的基本原理，安装步骤，创建项目以及如何通过Scrapy进行简单的爬虫，同时遗留了两个问题，即分页爬取，和异步内容爬取。本文以一个简单的爬取某股票网站为例，简述Scrapy在分页和接口数据爬取的相关应用，仅供学习分享使用，如有不足之处，还请指
redis的性能并不受CPU的运行速度，影响redis性能的是网络带宽和内存大小。 redis常见问题及对应解决方案： 一、缓存穿透：就是查询一个压根就不存在的数据，即缓存中没有，数据库中也没有 解决方案：使用布隆过滤器，把数据先加载到布隆过滤器中，访问前先判断是否存在于布隆过滤器中，不存在代
前言： Redis是什么： Redis是现在最受欢迎的NoSQL数据库之一，Redis是一个使用ANSI C编写的开源、包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库，其具备如下特性： 基于内存运行，性能高效 支持分布式，理论上可以无限扩展 key-value存储系统 开源的使用ANSI C语
普通人炒股，其实大概率是亏的，一是因为贪婪、二是因为业余，贪婪不一定坏事，业余才真的要命，因为你永远赚不到认知之外的钱。 现在大家都在讨论价值投资，买股票实质是在买公司，评判价值的过程才是投资的精髓。 我觉得研究价值其实是研究数据背后的逻辑，靠数据去决策。 Python作为金
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import time import requests from lxml import etree from pyquery import PyQuery as pq headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0"> <title>Document</title> </head> <body&g
对象数组： 在C++中要创建同一个类的多个对象，可以创建独立对象变量，也可以创建对象数组。创建对象数组的方法和声明标准类型数组相同： Stock mystuff[4]; 可以用构造函数来初始化数组元素。在这种情况下，必须为每个元素调用构造函数： const int STKS =4; Stock stocks[STKS]={ Sto
1. 题目 1.1 英文题目 You are given an array prices where prices[i] is the price of a given stock on the ith day. Find the maximum profit you can achieve. You may complete as many transactions as you like (i.e., buy one and sell one share of the stock multiple
前言 那些吧redis基本的东西学的差不多了，却没有做过什么具体的项目实践的，可以看看这篇文章做一个项目来巩固知识。 相关需求&说明 一般来说秒杀系统的功能不会很多，有： 制定秒杀计划。在某天几点开始，售卖什么商品，准备卖多少个，持续多久。 展示秒杀计划列表。一般都是显示当
这是第一次集成其他的插件。第一个插件就是日期插件(Datepicker)。 尝试去点击某一行，并且选择Last Sales单元格。一个时间选择面板将会弹出。 HTML代码举例 <html> <head> <title>jqGrid 实例</title> <link rel="stylesheet" href="/jqGrid/javascript/datepicker/jque
秒杀项目真的是早有耳闻，可以说是大火有一阵子，因为这其中涉及高并发、数据库、缓存，更有甚者还有分布式、分库分表、集群等。 这次有机会跟着视频学习了一点秒杀系统，这里做个总结 参考 https://www.bilibili.com/video/BV1CE411s7xN https://www.bilibili.com/video/BV13a4y1t7
前言 本篇是量化系列的第一篇文章。《量化十万个为什么》系列旨在讨论一些自己心中的疑问，并且通过尝试解答这些问题来提升自己对于市场的认知水平。 PS：博主水平很辣鸡，请大家轻喷，多多指教！ 一、为什么提这个问题？ 对于一个策略来说，到底持仓多久才是比较合适的？这个恐怕是一个挺难
需要调整的原生代码： # fixme 在获取stock.move时需要做判断。采购退货时不能使用先进先出规则。 candidates = move.product_id._get_fifo_candidates_in_move_with_company(move.company_id.id) 需要调整的逻辑： 判断作业类型是否是采购退货，如果是采购退货则想
