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房比她要好买低价三十万【皇家赌场游戏】,p

发布时间:2019-10-30 00:21编辑:皇家赌场游戏浏览(154)

    这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖、多练习是好的学习方式。
    
    
    第一步:最简单的函数,准备附加额外功能
    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''
    
    def myfunc():
        print("myfunc() called.")
    
    myfunc()
    myfunc()
    
    
    
    第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能
    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例2: 替换函数(装饰)
    装饰函数的参数是被装饰的函数对象,返回原函数对象
    装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)'''
    
    def deco(func):
        print("before myfunc() called.")
        func()
        print("  after myfunc() called.")
        return func
    
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
    
    myfunc = deco(myfunc)
    
    myfunc()
    myfunc()
    
    
    第三步:使用语法糖@来装饰函数
    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例3: 使用语法糖@来装饰函数,相当于“myfunc = deco(myfunc)”
    但发现新函数只在第一次被调用,且原函数多调用了一次'''
    
    def deco(func):
        print("before myfunc() called.")
        func()
        print("  after myfunc() called.")
        return func
    
    @deco
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
    
    myfunc()
    myfunc()
    
    
    
    第四步:使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用
    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例4: 使用内嵌包装函数来确保每次新函数都被调用,
    内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
    
    def deco(func):
        def _deco():
            print("before myfunc() called.")
            func()
            print("  after myfunc() called.")
            # 不需要返回func,实际上应返回原函数的返回值
        return _deco
    
    @deco
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
        return 'ok'
    
    myfunc()
    myfunc()
    
    
    第五步:对带参数的函数进行装饰
    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例5: 对带参数的函数进行装饰,
    内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同,装饰函数返回内嵌包装函数对象'''
    
    def deco(func):
        def _deco(a, b):
            print("before myfunc() called.")
            ret = func(a, b)
            print("  after myfunc() called. result: %s" % ret)
            return ret
        return _deco
    
    @deco
    def myfunc(a, b):
        print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
        return a + b
    
    myfunc(1, 2)
    myfunc(3, 4)
    
    
    
    第六步:对参数数量不确定的函数进行装饰
    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例6: 对参数数量不确定的函数进行装饰,
    参数用(*args, **kwargs),自动适应变参和命名参数'''
    
    def deco(func):
        def _deco(*args, **kwargs):
            print("before %s called." % func.__name__)
            ret = func(*args, **kwargs)
            print("  after %s called. result: %s" % (func.__name__, ret))
            return ret
        return _deco
    
    @deco
    def myfunc(a, b):
        print(" myfunc(%s,%s) called." % (a, b))
        return a+b
    
    @deco
    def myfunc2(a, b, c):
        print(" myfunc2(%s,%s,%s) called." % (a, b, c))
        return a+b+c
    
    myfunc(1, 2)
    myfunc(3, 4)
    myfunc2(1, 2, 3)
    myfunc2(3, 4, 5)
    
    
    第七步:让装饰器带参数
    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例7: 在示例4的基础上,让装饰器带参数,
    和上一示例相比在外层多了一层包装。
    装饰函数名实际上应更有意义些'''
    
    def deco(arg):
        def _deco(func):
            def __deco():
                print("before %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
                func()
                print("  after %s called [%s]." % (func.__name__, arg))
            return __deco
        return _deco
    
    @deco("mymodule")
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
    
    @deco("module2")
    def myfunc2():
        print(" myfunc2() called.")
    
    myfunc()
    myfunc2()
    
    
    第八步:让装饰器带 类 参数
    
    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例8: 装饰器带类参数'''
    
    class locker:
        def __init__(self):
            print("locker.__init__() should be not called.")
    
        @staticmethod
        def acquire():
            print("locker.acquire() called.(这是静态方法)")
    
        @staticmethod
        def release():
            print("  locker.release() called.(不需要对象实例)")
    
    def deco(cls):
        '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
        def _deco(func):
            def __deco():
                print("before %s called [%s]." % (func.__name__, cls))
                cls.acquire()
                try:
                    return func()
                finally:
                    cls.release()
            return __deco
        return _deco
    
    @deco(locker)
    def myfunc():
        print(" myfunc() called.")
    
    myfunc()
    myfunc()
    
    
    第九步:装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中,同时演示了对一个函数应用多个装饰器
    
    # -*- coding:gbk -*-
    '''mylocker.py: 公共类 for 示例9.py'''
    
    class mylocker:
        def __init__(self):
            print("mylocker.__init__() called.")
    
        @staticmethod
        def acquire():
            print("mylocker.acquire() called.")
    
        @staticmethod
        def unlock():
            print("  mylocker.unlock() called.")
    
    class lockerex(mylocker):
        @staticmethod
        def acquire():
            print("lockerex.acquire() called.")
    
        @staticmethod
        def unlock():
            print("  lockerex.unlock() called.")
    
    def lockhelper(cls):
        '''cls 必须实现acquire和release静态方法'''
        def _deco(func):
            def __deco(*args, **kwargs):
                print("before %s called." % func.__name__)
                cls.acquire()
                try:
                    return func(*args, **kwargs)
                finally:
                    cls.unlock()
            return __deco
        return _deco
    
    # -*- coding:gbk -*-
    '''示例9: 装饰器带类参数,并分拆公共类到其他py文件中
    同时演示了对一个函数应用多个装饰器'''
    
    from mylocker import *
    
    class example:
        @lockhelper(mylocker)
        def myfunc(self):
            print(" myfunc() called.")
    
        @lockhelper(mylocker)
        @lockhelper(lockerex)
        def myfunc2(self, a, b):
            print(" myfunc2() called.")
            return a + b
    
    if __name__=="__main__":
        a = example()
        a.myfunc()
        print(a.myfunc())
        print(a.myfunc2(1, 2))
        print(a.myfunc2(3, 4))
    
    
    
    九,让装饰器带参与同时函数也带参数
    #
    def login(url,data):#装饰器两个参数
        def war(func):
            def  ck(a): #函数一个参数
                a='555' #这里将函数的参数值给改了。
                print "Start"
                ret = func(a)
                print ret
                print "End"
                return ret
            return ck
        return war
    
    
    #函数
    @login('123','345')
    def to_int(str):
      print(str)
    
    print to_int('777') #调用函数
    
    #输出
    D:Python27python.exe D:/HttpRunnerManager-master/HttpRunnerManager-master/test.py
    Start
    555
    End
    555
    
    
    下面是参考资料,当初有不少地方没看明白,真正练习后才明白些:
    
    1. Python装饰器学习 http://blog.csdn.net/thy38/article/details/4471421
    
    2. Python装饰器与面向切面编程 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html
    
    3. Python装饰器的理解 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17572338
    

    2.2.10 蒙特利尔房子外部指数量化雷达图模型

    //TODO 量化外界指标参数(学位,地铁间隔,公共交通具体,公园分布,商圈等)

    据此,还不会Python的,想买房的,急迅来上学了!限制期限抢购哦!

    ****[password:xxxxxxxx];{"csrf_param":"H/DyWxogz7+2y4UfzhqddowkjH1uL04","csrf_房比她要好买低价三十万【皇家赌场游戏】,python装饰器使用。token":"MorgBb0+PNpoE8KhwBwq4OoioD2NcCs","errorCategory":"ok","level":2,"IsWizard":true,"IsFirst":true}

    )

    FastCGI与CGI特点

    1、如CGI,法斯特CGI也存有语言非亲非故性.

    2、如CGI, 法斯特CGI在经过中的应用程序,独立于主旨web服务器运营,提供了二个比API更安全的条件。(APIs把应用程序的代码与主导的web服务器链接在合作,那象征在二个不当的API的应用程序或许会毁掉其余应用程序或基本服务器; 恶意的API的应用程序代码以至能够盗取另贰个应用程序或基本服务器的密钥。)

    3、法斯特CGI本事如今支撑语言有:C/C++、Java、Perl、Tcl、Python、SmallTalk、Ruby等。相关模块在Apache, ISS, Lighttpd等风靡的服务器上也是可用的。

    4、如CGI,FastCGI的不注重于其余Web服务器的里边架构,因而即使服务器技巧的转移, 法斯特CGI依旧稳定不改变。

     

     

    2.2.9 卡塔尔多哈房子里面指数量化雷达图模型

    卡塔尔多哈屋家雷达图剖析,程序首先会爬取到海量柏林待售的房产音讯,等第差=(最高值-最低值)/10的方法把平均价值,实际使用率,梯户比例,楼层,楼间距等目的划分10等分,然后顾客输入本身敬慕的房舍,程序将总计改房屋的目的在海量房产中的雷达地方,扶植顾客快速精晓心仪房产的参数配置。效果图如下:

    皇家赌场游戏 1

     

    #雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
     #数据校验
     if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
     if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
     #=======自己设置开始============
     #标签
     labels = np.array(arrLables) #数据
     data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
     angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
     data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
     angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
     fig = plt.figure()
     ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
     ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
     ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
     ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
     ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
     ax.set_rlim(0,10)
     ax.grid(True)
     plt.show()
    

    皇家赌场游戏 2

    可用)

    什么是PHP-CGI

    PHP-CGI是PHP自带的FastCGI管理器

    2.2.1 布Rees班购房词云解析

    基于链家爬取样3199条待售房源,买卖二手房产大家最关系的参数指标词云图。如图所示大家最关怀的满五牛,户型方正等。在购房的的时候大家得以按此词云图详细询问各种需求我们关切的参数指标,心有成竹。

    皇家赌场游戏 3

     

    #词云图def drawWordCloud(fileName):

    d = path.dirname(__file__) # Read the whole text.

    text = open(path.join(d, fileName), encoding='utf-8').read() # Generate a word cloud image 中文必需钦定地方中文编码

    wordcloud = WordCloud(font_path="C:WindowsFontssimsun.ttc", width=2400, height=1800).generate(text) # Display the generated image:

    plt.imshow(wordcloud)

    plt.axis("off") # lower max_font_size

    wordcloud = WordCloud(max_font_size=40).generate(text)

    plt.figure()

    plt.imshow(wordcloud)

    plt.axis("off")

    plt.show()

    2、输入顾客名密码后:

    (phpstorm2018.1 可用)

    FastCGI的不足

    因为是多进度,所以比CGI四线程消耗更加多的服务器内存,PHP-CGI解释器每经过消耗7至25兆内部存款和储蓄器,将那个数字乘以50或100正是极大的内部存款和储蓄器数。

    Nginx 0.8.46+PHP 5.2.14(法斯特CGI)服务器在3万并发连接下,开启的十二个Nginx进度消耗150M内部存款和储蓄器(15M10=150M),开启的陆13个php-cgi进度消耗1280M内部存款和储蓄器(20M64=1280M),加上系统本人消耗的内部存储器,总共消耗不到2GB内存。如若服务器内存一点都不大,完全能够只开启23个php-cgi进度,那样php-cgi消耗的总内部存款和储蓄器数才500M。

    地点的数量摘自Nginx 0.8.x + PHP 5.2.13(法斯特CGI)搭建赶过Apache十倍的Web服务器(第6版)

     

    1.1.2 Linux

    安装Python3.x.x,通过pip安装须求的第三方库。

    皇家赌场游戏 4

    (2018-05-26可用)

    法斯特CGI的办事规律

    1、Web Server运维时载入FastCGI进度管理器(IIS ISAPI或Apache Module)

    2、法斯特CGI进度管理器本人开始化,运转八个CGI解释器进度(可知八个php-cgi)并等候来自Web Server的接连几天。

    3、当客商端诉求到达Web Server时,法斯特CGI进度管理器选择并一而再到四个CGI解释器。Web server将CGI景况变量和行业内部输入发送到法斯特CGI子进程php-cgi。

    4、法斯特CGI子进程完毕管理后将行业内部输出和错误新闻从同三翻五次接重临Web Server。当法斯特CGI子进度关闭连接时,诉求便告管理完了。法斯特CGI子进度接着等待并处理来自法斯特CGI进程管理器(运营在Web Server中)的下一个老是。 在CGI方式中,php-cgi在那便脱离了。

    在上述情状中,你能够杜撰CGI常常常有多慢。每叁个Web恳求PHP都一定要另行解析php.ini、重新载入全体恢弘同等对待开首化全体数据结构。使用法斯特CGI,全体这几个都只在经过运营时产生三遍。一个非常的裨益是,持续数据库连接(Persistent database connection)能够干活。

     

    1.2 Python库

    Python为开垦者提供丰硕代码库,开辟者从不会从零先河开垦,基础作用基本已经有现存的老道的框架或库帮衬,由此小幅的升官开垦者的开支效能和巩固代码强健性。

    皇家赌场游戏 5

     

    Python超级轻巧学!小编有弄贰个调换,互问互答,能源分享的交流学习营地,假若你也是Python的学人恐怕大腕都迎接您来!㪊:548+377+875!一齐学习协同进步!

    皇家赌场游戏 6

     

    尼科西亚房价上升,但也阻挡不住祖国外省人民来布Rees班买房的欲念。卡塔尔多哈房价动辄几百万,技师这种动物想在卡塔尔多哈安宁压力非常大。所以买房必然是人生一珍视决定,必得货比三家。当前种种房产中介,各类开垦商,各类楼盘。消息多到大家可望不可即左右。由此技士就需求运用专门的学业的优势通过有个别艺术得到平价数据,剖析筛选最精良的房源。

    皇家赌场游戏 7

    )

    PHP-CGI的不足

    1、php-cgi更动php.ini配置后需重启php-cgi技巧让新的php-ini生效,不能平滑重启

    2、直接杀死php-cgi进程,php就不能够运行了。(PHP-FPM和Spawn-FCGI就从未有过这一个难点,守护进度会平滑从新兴成新的子进度。)

     

    2.2.3 蒙得维的亚房源数据模型

    皇家赌场游戏 8

     

    image

    phpstorm 激活服务器

    什么是CGI

    CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与您的或别的机器上的前后相继举行“交谈”的生机勃勃种工具,其前后相继须运营在互联网服务器上。

    CGI能够用任何后生可畏种语言编写,只要这种语言具备标准输入、输出和意况变量。如php,perl,tcl等。

     

    2.2.4 卡塔尔多哈房源平均价值热力模型

    如图呈现布拉迪斯拉发深圳房源平均价值热力模型。//TODO 待深入分析

    皇家赌场游戏 9

     

    皇家赌场游戏 10

    (2016-09-19 可用)

    PHP-FPM与spawn-CGI相比较测量试验

    PHP-FPM的行使特别便利,配置都以在PHP-FPM.ini的公文内,而运维、重启都足以从php/sbin/PHP-FPM中展开。更有益于的是更正php.ini后能够一贯运用PHP-FPM reload实行加载,无需杀掉进度就能够做到php.ini的变越发载
    结果突显使用PHP-FPM能够使php有相当的大的习性进步。PHP-FPM调控的经过cpu回收的进度超慢,内部存款和储蓄器分配的很均匀。

    Spawn-FCGI调控的历程CPU下落的极快,而内部存款和储蓄器分配的相比不均匀。有无数进度有如未分配到,而别的一些却据有超高。大概是出于经过任务分配的不均匀导致的.而那也促成了总体响应速度的骤降。而PHP-FPM合理的分配,导致全体响应的关联以致职务的平分。

    2.1.2 Python教你买房框架

    Python教您买房框架,重要分为5块,分别为主程序模块、代理IP模块、地图服务模块、可视化服务模块、指标页面模块等。主程序为率先运行代理IP模块,抓取带来IP并经过测验可用代理IP存入到代理池,定期线程准时清洗带来并把无效的带来IP剔除出代理池,代理IP模块并提供外界API获替代理IP。主程序通过代办服务拜见并抓取外界网页的管用消息并在主程序模块明白习HTML并写入到本半夏件。主程序会调用地图服务获得经纬度新闻,并绘制热力图等。同有的时候间间可视化模块准时读取文件并转移可视化图形报表供业务侧深入分析利用。

    皇家赌场游戏 11

     

    1、主服务模块

    主程块通过Api提须求前端客户登入和收获客户交互输入,通过参数分析获取获得顾客的急需组装须求,获替代理IP转载倡议到指标地址获取指标数据,重回数据通过html深入解析获得管用数据写入到文件地图服务和可视化推销员产自身的图样报表,辅佐得出Python教你买房的多寡支撑。

    2、IP代理服务模块

    #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:定时抓取免费代理IP,并检查可用性,可用proxy存入数据库供业务方调用获取# Author:elideng# date: 2017-11-11import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport tracebackimport pymysqlimport threadingimport time'''
    *@Function【爬取IpProxy】
    *@Request: 请求 [in]
    * param1 int iReqGetNum: 请求获取代理量
    *@Response:响应 [out]
    * param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
    *@Return:返回值 int : 0(成功) 其它失败
    '''def GrabIpProxy():
     arrIpList = []
     User_Agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'
     header = {}
     header['User-Agent'] = User_Agent #url = 'http://www.xicidaili.com/nn/1'
     url = 'http://www.baidu.com'
     res = requests.get(url, headers=header) if res.status_code == 200:
     info = {}
     soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
     ips = soup.findAll('tr') for x in range(1, len(ips)):
     ip = ips[x]
     tds = ip.findAll("td")
     ip_port = tds[1].contents[0] + ":" + tds[2].contents[0]
     arrIpList.append(ip_port) #后续加上代理可用校验,非可用踢出代理池
     #print(ip_port)
     #计算列表量
     return arrIpList'''
    *@Function【测试ipProxy是否可用】
    *@Request: 请求 [in]
    * param1 String desUrl: 测试目的地址
    * param2 String ipProxy:代理IP端口
    * param3 int iTimeout:超时时间
    * param4 String feature:目的地址特征
    *@Response:响应 [out]
    * param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
    *@Return:返回值 :成功返回代理Proxy 失败返回空
    '''def checkProxyIP(desUrl, ipProxy, iTimeout=3, feature=""): #确认带来iPaddress 2秒内能否
     #desUrl = 'http://www.baidu.com'
     header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'}
     proxies = {'http': 'http://' + ipProxy} #组装代理
     res = None # 声明
     exMsg = None
     try: #res = requests.get(url=desUrl, headers=header, proxies=proxies, timeout=iTimeout)
     res = requests.get(desUrl, proxies=proxies, timeout=iTimeout) # 代理方式请求,防止反爬虫
     soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') #feature=""
     #print(soup.findAll(feature))
     except:
     exMsg = '* ' + traceback.format_exc() if exMsg: return -1
     if res.status_code != 200: return -1
     if res.text.find(feature) < 0: return -1
     return 0#更新代理池IPdef updateProxy(ipProxy, vaildFlag="N"):
     smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
     cursor = smysql.cursor() try:
     cursor.execute('update t_proxy set FvaildFlag="%s" where Fproxy="%s" limit 1' % (ipProxy, vaildFlag))
     smysql.commit() #提交执行
     except:
     smysql.rollback()
     smysql.close() return 0#新增代理池IPdef insertProxy(ipProxy, vaildFlag="Y"):
     smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
     cursor = smysql.cursor() try:
     cursor.execute('insert into t_proxy values("%s", "%s", now(), now())' % (ipProxy, vaildFlag))
     smysql.commit() #提交执行
     except:
     smysql.rollback()
     smysql.close() return 0#获取Proxydef getProxy(proxyNum):
     smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
     cursor = smysql.cursor()
     proxyList=[] try: if proxyNum == -1:
     cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y'') else:
     cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y' limit %s' % (proxyNum))
     results = cursor.fetchall() for row in results:
     proxyList.append(row[0]) except: # Rollback in case there is any error
     smysql.rollback()
     smysql.close() return proxyListdef CheckIpProxyTimer():
     arrIpList = []
     arrIpList = getProxy(-1) #获取代理池全量有效代理IP
     #测试地址
     #feature = 'xxx' #目标网页的特征码, 暂时不启用
     desUrl = "http://www.baidu.com"
     for ipProxy in arrIpList:
     iRes = checkProxyIP(desUrl, ipProxy) if iRes: #Proxy验证通过
     setProxy(ipProxy, "Y") else:
     setProxy(ipProxy, "N") #失效无效代理if __name__ == '__main__': #0、爬取免费代理IP
     GrabIpProxy() #1、启动定时线程,定时测试并清洗数据库代理IP
     timer = threading.Timer(3600, CheckIpProxyTimer)
     timer.start() #2、设置定时器失效时间
     time.sleep(5)
     timer.cancel() #5秒后停止定时器,程序可一直执行
    

    3、地图服务模块

    #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# Author:elideng# date: 2017-11-08from urllib.request import urlopen, quoteimport jsonfrom bs4 import BeautifulSoupimport os#根据地址获取经纬度def getlnglat(address):
     url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'
     output = 'json'
     ak = 'ATzU2rqfrFoQcImvG9mvGm9bxchxjLYL'
     add = quote(address) #由于本文地址变量为中文,为防止乱码,先用quote进行编码
     uri = url + '?' + 'address=' + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak
     req = urlopen(uri)
     res = req.read().decode()
     temp = json.loads(res)
     lat=0
     lng=0
     if 0 == temp['status']:
     lat=temp['result']['location']['lat']
     lng=temp['result']['location']['lng'] return lat,lng#根据两个经纬度计算距离def getPlaceDistance():
     return 0#根据两个地点计算各类交通时间def getPlaceTime():
     return 0def drawHeatChart(date):
     file = open("data.js", "a+") #data.js
     file.seek(3) # 定位到第0行
     file.writelines(date) #写入源数据到热力图源文件
     file.close() return 0if __name__ == '__main__':
     HeatChartSrcFile = input('输入热力图源文件:') #data.js
     drawHeatChart(HeatChartSrcFile)
    
    <!DOCTYPE html><html><head>
     <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
     <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
     <script
     src="http://www.ildc-energy.com/uploads/allimg/191030/002133I33-11.jpg"
     integrity="sha256-hwg4gsxgFZhOsEEamdOYGBf13FyQuiTwlAQgxVSNgt4="
     crossorigin="anonymous"></script>
     <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=DD279b2a90afdf0ae7a3796787a0742e"></script>
     <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script>
     <script type="text/javascript" src="./data.js"></script>
     <title>热力图功能示例</title>
     <style type="text/css">  ul,li{list-style: none;margin:0;padding:0;float:left;}  html{height:100%}  body{height:100%;margin:0px;padding:0px;font-family:"微软雅黑";}  #container{height:500px;width:100%;}  #r-result{width:100%;} </style></head><body>
     <div id="container"></div>
     <div id="r-result">
      <input type="button" onclick="openHeatmap();" value="显示热力图"/><input type="button" onclick="closeHeatmap();" value="关闭热力图"/>
     </div></body><script type="text/javascript">
     var map = new BMap.Map("container"); // 创建地图实例
     var point = new BMap.Point(114.061087, 22.528578); //自定义地图中点
     map.centerAndZoom(point, 12); // 初始化地图,设置中心点坐标和地图级别
     map.enableScrollWheelZoom(); // 允许滚轮缩放
     if(!isSupportCanvas()){
      alert('热力图目前只支持有canvas支持的浏览器,您所使用的浏览器不能使用热力图功能~')
     }
     heatmapOverlay = new BMapLib.HeatmapOverlay({"radius":20});
     map.addOverlay(heatmapOverlay); var param = {data:window.points,max:100}; //读取data.js热力源数据并生成热力图
     console.log(param);
     heatmapOverlay.setDataSet(param); //是否显示热力图
     function openHeatmap(){
     heatmapOverlay.show();
     } function closeHeatmap(){
     heatmapOverlay.hide();
     setTimeout(function(){
     location.reload();
     }, 10000)
     }
     closeHeatmap(); function setGradient(){  var gradient = {};  var colors = document.querySelectorAll("input[type='color']");
      colors = [].slice.call(colors,0);
      colors.forEach(function(ele){
       gradient[ele.getAttribute("data-key")] = ele.value;
      });
     heatmapOverlay.setOptions({"gradient":gradient});
     } //判断浏览区是否支持canvas
     function isSupportCanvas(){ var elem = document.createElement('canvas'); return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'));
     }</script></html>
    

    4、可视化模块

    #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:可视化服务# Author:elideng# date: 2017-11-05import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport plotlyimport plotly.plotly as pyimport plotly.graph_objs as go
    plotly.tools.set_credentials_file(username='elideng', api_key='tsc3809760')#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
     #数据校验
     if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
     if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
     #=======自己设置开始============
     #标签
     labels = np.array(arrLables) #数据
     data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
     angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
     data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
     angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
     fig = plt.figure()
     ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
     ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
     ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
     ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
     ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
     ax.set_rlim(0,10)
     ax.grid(True)
     plt.show()#皮尔逊作图def drawPearson():
     return 0
    

    皇家赌场游戏 12

    可用)

    什么是FastCGI

    法斯特CGI疑似八个常驻(long-live)型的CGI,它可以直接实行着,只要激活后,不会每一趟都要开支时间去fork一次(那是CGI最为人诟病的fork-and-execute 格局)。它还帮衬分布式的运算, 即 法斯特CGI 程序能够在网址服务器以外的主机上实践並且选用来自此外网站服务器来的呼吁。

    法斯特CGI是言语非亲非故的、可伸缩架构的CGI开放扩充,其关键作为是将CGI解释器进度保持在内部存款和储蓄器中并据此赢得较高的属性。路人皆知,CGI解释器的反复加载是CGI质量低下的根本缘由,假诺CGI解释器保持在内部存款和储蓄器中并选择法斯特CGI进程管理器调解,则足以提供优秀的属性、伸缩性、Fail- Over本性等等。

     

    2.2.5 尼科西亚房源平均价值涨速热力模型

    //TODO 鲜明涨速最快,最具投资价值的区域,数据来自官方网址柏林(Berlin)房地产音信体系:

    3、路由器重回数据

    什么是Spawn-FCGI

    Spawn-FCGI是三个通用的法斯特CGI管理服务器,它是lighttpd中的风流罗曼蒂克部份,非常多少人都用Lighttpd的Spawn-FCGI举行法斯特CGI情势下的处总管业,可是有比超级多败笔。而PHP-FPM的产出略微缓和了某些难题,但PHP-FPM有个缺欠正是要重复编写翻译,那对于有些曾经运营的景况也可以有超级大的高危机(refer),在php 5.3.3中得以直接行使PHP-FPM了。

    Spawn-FCGI近些日子曾经独成为叁个种类,尤其平静一些,也给广大Web 站点的陈设带来方便。已经有广大站点将它与nginx搭配来解决动态网页。

    新式的lighttpd也平昔不满含这一块了( ),但足以在原先版本中找到它。在lighttpd-1.4.15版本中就富含了()

    日前Spawn-FCGI的下载地址是 ,最新版本是

    注:最新的Spawn-FCGI能够到lighttpd.net网址搜索“Spawn-FCGI”找到它的风靡版本发表地方

     

    2.2.6 布Rees班房源成交量热力模型

    //TODO

    image

    2.1.1 Python教你买房维度指标类别

    Python教您买房首先大家要求规定大家购房时最关切的维度类别和目的连串。关心重点维度和要害指标种类如图所示:

    皇家赌场游戏 13

     

    皇家赌场游戏 ,Python教您买房,分为数据爬虫和大额深入深入分析。首先通过爬虫情势获得到柏林房产交易网成功交易总量和成交价格并得出深圳房价的可行性,获得最合适的购房时间段,确认最好的上车时间。然后爬取安居客数据并按客户关注维度深度深入分析帅选得出适宜的屋宇,做好一切上车的准备。

    皇家赌场游戏 14

     

    皇家赌场游戏 15

    什么是PHP-FPM

    PHP-FPM是一个PHP 法斯特CGI管理器,是只用于PHP的,可以在  下载获得.

    PHP-FPM其实是PHP源代码的三个补丁,意在将FastCGI进度管理结合进PHP包中。必得将它patch到您的PHP源代码中,在编译安装PHP后才得以应用。

    周旋Spawn-FCGI,PHP-FPM在CPU和内部存储器方面包车型大巴主宰都更胜一筹,并且前面二个超级轻巧崩溃,必需用crontab进行监察,而PHP-FPM则并未有这种相当的慢。

    PHP5.3.3已经集成php-fpm了,不再是第三方的包了。PHP-FPM提供了更加好的PHP进程处理艺术,能够使得调节内部存款和储蓄器和经过、能够平滑重载PHP配置,比spawn-fcgi具备更加多有一点点,所以被PHP官方收音和录音了。在./configure的时候带 –enable-fpm参数就能够开启PHP-FPM。

     

    2.1.3 Python教您买房类别

    1、网页观察

    先是鲜明爬取优客逸家卡塔尔多哈房源,分明开场面址 log勾选,清空Filter后刷新网页,观看网页html代码。

    2、网页爬取

    透过Python3的requests库提供的HTTP央浼Get/Post通用方法模拟浏览器必要生成全部相符法规的U哈弗L放入到行列,并循环央求适合须求的房源消息。恳求响应html通过BeautifulSoup解析html,并通过find_all合营正则表明式提取到html有效数据并写入到文件待解析。

    3、多线程

    爬虫最后指标便是爬取到更加多切合客商供给的数量,假若单线程实行,抓取功能有限,因而爬虫供给丰盛十六线程机制。十六线程的得以完毕格局有种种,如thread,threading,multithreading,在那之中thread偏底层,threading对thread进行了必然打包。Python实现多线程的秘技有三种函数或类包装。

     #多线程方式
     for i in generate_allurl(user_in_nub, user_in_city): #获取某城市
     print(i) for url in get_allurl(i):
     my_thread = threading.Thread(target=main, args=(url, arrIPList))
     my_thread.start() print(url)
     my_thread.join() print("current has %d threads" % (threading.activeCount() - 1)) #当前存活线程
     #线程池方式
     pool.map(main, [url for url in get_allurl(i)])
    

    4、Headers设置

    为规避反爬虫战术,后端须求要求效法客商符合规律客户从浏览器诉求,由此须求增加伏乞头。设置方法如下:

    header = {'Accept': '*/*', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8', 'Cache-Control': 'max-age=0', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36', 'Connection': 'keep-alive', 'Referer': 'http://www.baidu.com/'}
    res = requests.get(url, headers=header)
    

    5、Session设置

    6、IP代理池

    爬虫现身就出生了反爬虫,反爬虫的现身就催生了反反爬虫,史学家黑格尔说过存在正是有理。由此不菲能力正是在大同小异中逐年成长。房天下是有反爬虫IP封锁机制,为了堤防反爬虫链接网约束爬取到更多数据样品扶助与解析。由此利用IP代理池的点子,每便伏乞都随便获得IP和端口访问外界网址。获取IP代理池的章程有付费的和无需付费的章程可机关互连网抓取并分析。

    proxies={"http":"http://10.14.36.109:8080"}res = requests.get(url, headers=header, proxies=proxies)
    

    7、监控

    爬虫抓取是一个耗费时间较长的工程,因而须要丰盛监察和控制,依期报告抓取进程到业务方,确认整个爬虫程序是还是不是正规实行。//TODO

    皇家赌场游戏 16

    2.2.2 卡塔尔多哈房源维度分析

    蒙得维的亚房源按多维度分析成交量/成交价格趋势和皮尔逊周全解析;放盘量和反叛价剖析;房源内部参数(如2.1.1)量化剖判,房源外部参数量化深入分析等措施。最后解释我们购房时比较关注难题如怎么买的恋慕的好房,什么时候是买房最佳的机缘等。

    皇家赌场游戏 17

     

    image

    2.2.8 卡塔尔多哈房源成交量和成交价格Pearson周密

    //TODO 计算Pearson周密,分明量价比关系,确认日内瓦房源当前途象和展望接下去可能的状态(有价有市,有市无价,有价无市),判定当前是还是不是改上车。

    皇家赌场游戏 18

    1、Python基础

    Python是风流洒脱种面向对象、解释型自由语言,语法简洁清晰、基础代码库丰富,覆盖互联网、文件、GUI、数据库、文本等世界。并能和别的主流语言沟通帮助制作。Python首要分为Cpython、Jpython、IronPython、PyPy等。解释型语言可移植行好,不过运维速度未有编写翻译型语言,其次解释型语言源码无法像编写翻译型那样编写翻译成二进制串加密。

    皇家赌场游戏 19

     

    1、张开路由的web页面:192.168.3.1,路由器重临

    2.2数码拆解深入分析 //TODO

    大数量时期的网络爬虫爬取到有效音讯,必要经过三番一遍清洗、加工、总计、深入分析、建立模型等处理方式。数据深入分析是结合有效音讯并详尽研讨和归纳产生结论的历程。在实用中,数据分析可扶植大家作出判别,以便利用方便行动。

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    2.2.7 温哥华房源成交量热力模型

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    皇家赌场游戏 20

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