技术:基本语法和数据类型:了解Python的基本语法,如变量、函数、循环和条件语句,以及不同类型的数据,如数字、字符串、列表、元组和字典。 文件处理:使用Python读取和写入文件,以及处理CSV、JSON等常见格式的数据。 数据分析和可视化:使用Python进行数据分析和
项目:在我之前的工作中,我曾经开发过一个Python项目,其目的是从数据集中预测用户的购买行为。以下是我在这个项目中的一些经验和教训: 数据清洗和特征选择是成功的关键。在这个项目中,我花费了大量的时间对数据进行清洗,并从中选择了最具有预测能力的特征。这对于最终预测结果的准确性非常重要
案例: 阿里云账单导出脚本
技术:1. 熟悉python语言,熟悉在Linux下开发 2. 熟悉分布式爬虫搭建 3. 熟悉pyspider、scrapy开发框架,scrapyd、scrapydweb、scrapy-redis 4. 熟悉HTML、CSS、JavaScript、Node.js、AJAX交互技术
项目:项目名称:某裁判文书检索网站 项目部署:Linux+Mongo+Python+Scrapy+JavaScript 项目简述: 1. 网站需要模拟登陆后带cookie进行访问,会对请求频繁的IP进行封禁 2. 登录的帐号密码参数有JavaScript加密,对网页
案例: 抖音爬虫