基于Python的招聘网站信息爬取与数据分析

基于Python的招聘网站信息爬取与数据分析是Python爬虫的应用及Python数据分析的应用实战。对Python爬虫的设计和数据分析的流程进行了详细阐述,并对使用到的技术进行了详细解释以及给出最终分析结果图示。首先使用Python中的Scrapy框架定向抓取招聘信息,通过定向URL爬取招聘信息并存入数据库,然后对数据进行处理和分析,最终根据不同地区、学历要求等条件对某一职业的薪资进行分析,并将分析结果进行可视化展现。     

基于Python的南京二手房数据爬取及分析

文章使用Python爬虫并结合数据分析技术,对链家网上南京二手房的所有房源数据进行采集、清洗,再对清洗后的数据进行可视化分析,研究隐藏在这些海量数据背后的规律.由此可获得南京二手房的基本属性特征以及二手房源的分布情况,起到购房决策辅助作用.     

基于Python爬虫的招聘信息数据可视化分析

本文利用Python网络爬虫技术对猎聘网上公司的招聘信息进行爬虫分析,整合处理爬虫得到的数据。通过数据可视化技术,展现招聘城市分布状况,分析研究各类招聘岗位与薪资、学历要求的关系,直观地展示了互联网行业招聘现状,为求职者提供相关就业信息。     

基于网络的信息获取技术浅析

本文对面向主题的聚焦爬虫这一热点研究进行综述，给出了聚焦爬虫今后的技术研究方向，包括面向数据分析和挖掘的爬虫技术研究，主题的描述与定义，相关资源的发现，Web数据的清洗，以及搜索空间的扩展等。     

基于Flask框架的疫情数据可视化分析

在新冠肺炎疫情背景下,通过数据爬虫技术获取开源的疫情数据,经数据处理后形成数据集,利用可视化技术进行数据可视化与数据分析.介绍了数据爬取与处理方法,利用Python语言的Flask框架等可视化技术完成疫情数据可视化,从多角度、多方面展示与分析疫情数据.帮助民众充分了解全国各地的疫情情况、疫情发展趋势以及疫苗接种情况.     

文本挖掘在企业网络舆情分析中的应用研究

利用Python爬虫技术采集两家拉链龙头企业的移动微博舆情信息,用文本挖掘技术对舆情信息进行词云分析、关联分析、倾向性分析和数据分类分析,分析结果体现了竞争对手的定位、口碑等差异,可辅助于企业决策支持.     

基于Python爬虫的二手房信息数据可视化分析

利用Python网络爬虫技术对各大城市的二手房信息进行爬虫分析,通过数据可视化技术,直观地展示二手房价和房源数量的城市分布及市场热点,分析二手房源的面积、价格、户型情况等二手房市场现状,为政府干预房地产业提供参考,也为购房者提供帮助。     

Python程序设计线上线下混合教学模式研究

针对传统课程资料搜索方法存在数据抓取不准确的问题,提出基于Python程序设计线上线下混合教学模式研究。构建Python网络爬虫构架,设置网络爬虫的教学资源筛选程序,安装Python与requests,抓取Python网络爬虫技术的网页,实现课程教学资料网页抓取、教学资源索引与检索、线上教学展示,同时设置Flask的使用。通过与传统方法进行对比实验,发现该方法的课程材料搜索结果明显增多,有效的搜索结果也明显增加,对提高教师的工作效率有所促进。     

Python语言在水文水资源领域中的应用与展望

Python编程语言逐渐成为各领域中应用前景广阔的数据分析工具。然而,在水文水资源领域中利用Python语言进行科学分析的研究较少。介绍了常用于水文水资源领域的Python库;基于Python语言的主要研究方向和应用场景,从网络爬虫、数据分析、深度学习和Web开发4个方面综述了Python语言在水文水资源领域的主要研究内容;归纳了深度学习运用在水文水资源领域的常见算法;从自动预测、边缘计算、虚拟现实技术、强化学习和迁移学习等方面进行了展望,期望以Python语言实现的前沿计算机技术为动力,促进水文水资源领域的快速发展。     

基于Python的拉勾网数据爬取与分析

研究并设计实现了一个基于Python的爬虫,用来爬取拉勾网数据资源.针对想要的信息数据进行定向爬取,对爬取到的信息进行存储、数据清洗及可视化分析.最终得到全国范围内招聘Python工程师的公司以及相关的待遇及要求.     

多特征关键词提取算法研究

关键词提取技术是语料库构建、文本分析处理、信息检索的基础.采用传统的TFIDF算法提取关键词时,主要依据词频计算权重,而未考虑文本特征项的影响,由于对词频的过度依赖,导致其提取关键词的准确性不高.针对这个问题,本文根据关键词的特性,引入位置和词性作为影响因子,对TFIDF算法权重重新进行了计算和排序,从而改进该算法,并利用Python语言完成了实现.实验结果表明,采用该改进方法提取关键词,其召回率、准确率、F因子与传统方法相比均得到明显提升.     

基于大数据的数据挖掘中容错技术研究

随着互联网的不断发展,应用程序、数据正在迅速增长,大规模数据存储成为大数据技术研究重点,借助数据挖掘技术能更好地为决策者提供信息支撑。容错技术是大数据处理领域中一个前沿且极具挑战性的研究课题。该文依据当前的研究现状和进展,通过对大数据时代数据特征的分析,结合当前技术发展趋势,运用Python技术设计数据挖掘中代码容错技术的改进,并用算法进行实现。测试结果表明,该算法运行良好,系统的健壮性和可靠性大大提高,为大数据和数据挖掘提供理论基础,为海量数据的安全可靠挖掘提供科学有效的技术支撑。     

基于机器学习的韩国语新造词透明度探究

机器学习在诸多学科领域的定量分析中都已经显现出了巨大价值。本文借助sklearn机器学习库,以韩国国立国语院2015年发布的《新词调查报告书》中收录的新造词为对象,根据报告中出现的分类标准为词汇建立特征矩阵。而后运用多种机器学习算法进行特征选择,最终筛选出对韩国语新造词词义理解影响较强的因素。实验结果表明:如果该词为派生词或外来词,该词呈现低透明度的概率更高。     

基于微信小程序的地质资料展示系统的设计与实现

为了帮助大众摆脱PC端的束缚,及时了解地质研究结果的相关新闻信息以及更好地查阅和利用地质资料。基于Spring+SpringMVC+Hibernate框架,利用Python爬虫技术获取地质研究结果新闻和地质资料,依托微信平台设计并开发了一款可以快速查询地质资料信息的微信小程序。地质数据帮小程序是面向公众的一款轻应用,不同手机端均可跨平台使用,用户可以随时随地打开小程序查看地质资料。     

一种数据采集与分析平台的研究与设计

随着互联网大数据技术的不断发展,网络数据采集技术成为热门的研究领域之一。基于Python语言下的数据采集功能库如Urllib、Requests、Selenium等模块效率低、易阻塞,并且目前的数据采集和分析平台都是独立的功能模块,没有形成闭环,用户体验差。为了解决上述问题,提出一种数据采集和分析平台,首先使用Scrapy框架完成数据采集,其次将采集到的数据通过Kettle工具进行数据清洗,再次,将处理好的结果存入MySQL 数据库,最后利用Flask框架,结合Echarts 技术搭建Web 系统,对数据分析结果进行可视化。以北京公交网站数据作为爬虫测试平台,通过对公交线路类型、公交路线等信息进行采集分析及结果展示,分析结果对城市公交的规划具有一定的指导意义,同时,平台具有稳定可靠、操作简单、实时性强等特点。     

基于Python的大规模高性能LBM多相流模拟

Python由于具有丰富的第三方库、开发高效等优点,已成为数据科学、智能科学等应用领域最流行的编程语言之一。Python强调了对科学与工程计算的支持,目前已积累了丰富的科学与工程计算库和工具。例如,SciPy和NumPy等数学库提供了高效的多维数组操作及丰富的数值计算功能。以往,Python主要作为脚本语言,起到连接数值模拟前处理、求解器和后处理的“胶水”功能,以提升数值模拟的自动化处理水平。近年来,国外已有学者尝试采用Python代码实现求解计算功能,并在高性能计算机上开展了超大规模并行计算研究,取得了不错的效果。由于自身特点,高效大规模Python数值模拟的实现和性能优化与传统基于C/C++和Fortran的数值模拟等具有很大的不同。文中实现了国际上首个完全基于Python的大规模并行三维格子玻尔兹曼多相流模拟代码PyLBMFlow,探索了Python大规模高性能计算和性能优化方法。首先,利用NumPy多维数组和通用函数设计实现了LBM流场数据结构和典型计算内核,通过一系列性能优化并对LBM边界处理算法进行重构,大幅提升了Python的计算效率,相对于基准实现,优化后的串行性能提升了两个量级。在此基础上,采用三维流场区域分解方法,基于mpi4py和Cython实现了MPI+OpenMP混合并行;在天河二号超级计算机上成功模拟了基于D3Q19离散方法和Shan-Chen BGK碰撞模型的气液两相流,算例规模达百亿网格,并行规模达1024个结点,并行效率超过90%。     

基于OCR技术的航天器材料及器件试验数据识别系统

航天器材料及器件数据库需要海量国内外试验报告数据的支撑,其中表格作为最普遍的数据存储形式含有的数据量最为庞大,然而面对人工识别提取表格数据工作繁琐且易出错的难点,以PDF文档的表格为研究对象,提出基于OCR技术的航天器材料及器件试验数据识别系统;采用了B/S架构,基于EXT、JAVA、Python等技术语言进行开发,系统具备PDF文档转换、表格识别、数据提取、数据编辑等功能;依据系统设计采用版面分析和PDFPlumber表格检测的关键技术和方法以达导准确有效识别PDF文档表格的目的,采用EXT表格控件形式展现提取的数据经试验测试实现了对PDF文档内规整表格的批量识别和数据提取;验证了设计方案的可行性,满足了试验数据试别系统的高识别准确率、快速识别等特点;     

基于计算思维的Python程序设计课程教学探讨

在程序开发技术的日新月异的背景下,学生不光需要学习计算机程序编写技能,还必须具有良好的计算思维能力。程序设计课程是计算机教学体系中的主要课程,涉及程序编程的基本思想。Python编程语言由于其源代码开放、语言结构和格式简单、可灵活扩展等特点,逐渐成为计算机编程的主流语言。基于此,本文介绍了Python程序设计教学中的计算思维的渗透路径,探讨了基于计算思维培养的了Python程序设计课程教学策略。     

基于协同过滤和标签的混合音乐推荐算法研究

结合音乐这一特定的推荐对象,针对传统单一的推荐算法不能有效解决音乐推荐中的准确度问题,提出一种协同过滤技术和标签相结合的音乐推荐算法。该算法先通过协同过滤技术确定相似用户,再通过相似用户对某一歌手的标签评分预测另一用户对该歌手的偏好程度,从而选择更符合用户喜好的音乐进行推荐,以此提升个性化推荐效率,为优化音乐推荐系统提供参考方法。     

A Python extension for the massively parallel multiphysics simulation framework waLBerla

We present a Python extension to the massively parallel HPC simulation toolkit waLBerla. waLBerla is a framework for stencil based algorithms operating on block-structured grids, with the main application field being fluid simulations in complex geometries using the lattice Boltzmann method. Careful performance engineering results in excellent node performance and good scalability to over 400,000 cores. To increase the usability and flexibility of the framework, a Python interface was developed. Python extensions are used at all stages of the simulation pipeline: they simplify and automate scenario setup, evaluation, and plotting. We show how our Python interface outperforms the existing text-file-based configuration mechanism, providing features like automatic nondimensionalization of physical quantities and handling of complex parameter dependencies. Furthermore, Python is used to process and evaluate results while the simulation is running, leading to smaller output files and the possibility to adjust parameters dependent on the current simulation state. C++ data structures are exported such that a seamless interfacing to other numerical Python libraries is possible. The expressive power of Python and the performance of C++ make development of efficient code with low time effort possible.