文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

2026python实战——如何利用海外代理ip爬取海外数据

大家都知道，像 Zillow 这样的热门房产网站，用户流量巨大，页面访问保护肯定是非常严密的。使用本地ip多爬2下，分分钟弹窗“您可能是机器人，请验证”，或者直接就刷新不出来了…… 为啥呢？...2.3 爬数据的部分代码 我们用 Python 搭建一个基于代理IP的爬虫程序，分三步走。...2.3.1 配置代理和请求信息 要让请求从代理IP发出，我们可以用青果生成的API信息，加载到代码中： import requests # 功能：发送青果网络海外代理IP的请求 def get_proxy...# 存成CSV文件 filename = "zillow_ny_properties.csv" with open(filename, 'w', newline='', encoding='...遇到大量失败、验证码，先检查代理IP还能不能正常访问其他网站，不行就找客服，还不行就换一家质量好点服务好点的代理IP厂商。 注意法律： 爬公开的房源信息（地址、价格）一般问题不大。

99700

如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔？

人口金字塔是一个强大的可视化工具，可以帮助我们了解人口的人口构成并识别趋势和模式。 在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。...我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。

2.4K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    数据科学家在使用Python时常犯的9个错误

    通过应用软件工程最佳实践，可以交付质量更好数据科学的项目。更好的质量可能是更少的错误、可靠的结果和更高的编码效率。...第一个原因是Python本身包管理的问题，我们想尽量减少包和版本之间的冲突。 另外一个原因是我们代码和依赖可以方便的部署到任意的位置 使用虚拟环境可以从Anaconda 或 Pipenv 开始。...3、使用绝对而不是相对路径 绝对路径的最大问题是无法进行方便部署，解决这个问题的主要方法是将工作目录设置为项目根目录，并且不要再项目中包含项目目录外的文件，并且在代码中的所有路径均使用相对路径。...但是加上了类型注释，我们就知道a和b是字符串times是整数 需要说明的是：python在3.5版本的时候引入了类型注释，python并不会在执行时检查类型注释，他只是为IDE提供了一个方便静态类型检查工具...作者：Abdelilah MOULIDA ---- MORE kaggle比赛交流和组队 加我的微信，邀你进群 喜欢就关注一下吧： 点个 在看 你最好看！

    1.3K20

    实例讲解利用python进行数据获取与数据预处理

    python中提供了多种库用于网页解析，例如lxml，BeautifulSoup，pyquery等。每一个工具都有相应的解析规则，但都是把HTML文档当做一个DOM树，通过选择器进行节点和属性的定位。...我们这里选择了csv文件的形式，一方面是数据量不是太大，另一方面也不需要进行数据库安装，只需将数据整理成dataframe的格式，直接调用pandas的to_csv方法就可以将dataframe写入csv...(company[0][5:]) df_dict['line_price'].append(price[0][5:]) df_dict['line_up_times'].append(up_times[...'].append(len(station_down_name)) #将数据保存成csv文件 df = pd.DataFrame(df_dict) df.to_csv('bjgj_lines_utf8....(比如我们可以对运营时间拆分成两列，对站点名称进行清理等，如何进行预处理工作与后续的分析紧密相关)。文章的重点不在于例子的难度，而在于通过具体问题学习python中数据处理的方法。

    2.3K60

    菜鸟程序员在Python编程时常犯的9个错误

    通过应用软件工程最佳实践，可以交付质量更好数据科学的项目。更好的质量可能是更少的错误、可靠的结果和更高的编码效率。...第一个原因是Python本身包管理的问题，我们想尽量减少包和版本之间的冲突。 另外一个原因是我们代码和依赖可以方便的部署到任意的位置 使用虚拟环境可以从Anaconda或Pipenv开始。...3、使用绝对而不是相对路径 绝对路径的最大问题是无法进行方便部署，解决这个问题的主要方法是将工作目录设置为项目根目录，并且不要再项目中包含项目目录外的文件，并且在代码中的所有路径均使用相对路径。...，我们就知道a和b是字符串times是整数 需要说明的是：Python在3.5版本的时候引入了类型注释，Python并不会在执行时检查类型注释，他只是为IDE提供了一个方便静态类型检查工具，对动态语言做静态类型检查...有一个技巧可以让这种方式边的简单，将表达式放入括号中，则可以对表达式的每个组件使用一行。

    1.2K10

    使用Python和SAS Viya分析社交网络

    尽管你可以继续进行并简单地发出一系列REST API调用来访问数据 ，但通常使用编程语言来组织你的工作并使之可重复更有效。我决定使用Python，因为它在年轻的数据科学家中很流行 。...您可以使用连接（建议使用该连接来传输大量数据），也可以通过HTTP或HTTPS通信使用REST API。...将本地CSV文件上载到服务器，并将数据存储到名为_DRUG_NETWORK_的表中。该表只有两列数值类型的_FROM_和_TO_。...inputDataset = s.upload("data/drug\_network.csv", casout=dict(name='DRUG\_NETWORK', promote = True))...社区可以合并： 随机进入邻近社区 进入顶点数量最少的相邻社区 以最大数量的顶点 进入已经具有_nCommunities_顶点的社区 下面将通过指定_nCommunities_参数将社区总数减少到5 。

    1.7K20

    【工具】深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

    连接数据库: R 提供了许多连接数据库的选择，但 Python 只用 sqlachemy 通过ORM的方式，一个包就解决了多种数据库连接的问题，且在生产环境中广泛使用。...API构建：通过Tornado这个标准的网络处理库，Python也可以快速实现轻量级的API，而R则较为复杂。...对于一些应用，尤其是原型设计和开发类，工作人员使用已经熟悉的工具会比较快速。 数据流编程对比 接着，我们将通过下面几个方面，对Python 和 R 的数据流编程做出一个详细的对比。...csv，因为一方面，csv格式的读写解析都可以通过 Python 和 R 的原生函数完成，不需要再安装其他包。...而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组（可读写、有序）、元组（只读、有序）、集合（唯一、无序）、字典（Key-Value）等等。

    1.7K40

    如何轻松做数据治理？开源技术栈告诉你答案

    ） 将数据加载到 Postgres dbt 将数据转换为聚合表或视图 注意，上面我们已经启动了 Postgres，可以跳过容器启动 Postgres 这步。...通过浏览器访问 http://localhost:8088/ 就是 Superset 的图形界面了： 图片 创建一个 Dashboard 现在，我们站在 Meltano、Postgres 的肩膀上，用...python3 example/scripts/sample_data_loader_nebula.py 验证一下 Amundsen 在访问 Amundsen 之前，我们需要创建一个测试用户： # run...此外，我们还可以通过 NebulaGraph Studio 的地址 http://localhost:7001 访问 NebulaGraph 里的这些数据。...FsNebulaCSVLoader 用于将提取的数据转为 CSV 文件 NebulaCsvPublisher 用于将元数据以 CSV 格式发布到 NebulaGraph 第二个工作路径是：Metadata

    3.8K40

    使用Python和SAS Viya分析社交网络|附代码数据

    尽管您可以继续进行并简单地发出一系列REST API调用来访问数据  ， 但通常使用编程语言来组织您的工作并使之可重复是更有效的。我决定使用Python，因为它在年轻的数据科学家中很流行 。...您可以使用二进制连接（建议使用该连接来传输大量数据），也可以通过HTTP或HTTPS通信使用REST API。 ...将本地CSV文件上载到服务器，并将数据存储到名为DRUG_NETWORK的表中。该表只有两列数值类型的FROM和TO。 ​...inputDataset = s.upload("data/drug_network.csv", casout=dict(name='DRUG_NETWORK', promote = True)) ​...dataset.summary() 图形布局 首先，我们将网络可视化，以基本了解其结构和大小。我们将通过力导向算法来计算顶点的位置。

    1.4K00

    一文入门Python的Datatable操作

    此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。...通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...而对于 Python 用户，同样存在一个名为 datatable 包，专注于大数据支持、高性能内存/内存不足的数据集以及多线程算法等问题。...而 Python 的 datatable 模块为解决这个问题提供了良好的支持，以可能的最大速度在单节点机器上进行大数据操作 (最多100GB)。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存

    9.7K50

    Python的Datatable包怎么用？

    此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。...通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...而对于 Python 用户，同样存在一个名为 datatable 包，专注于大数据支持、高性能内存/内存不足的数据集以及多线程算法等问题。...而 Python 的 datatable 模块为解决这个问题提供了良好的支持，以可能的最大速度在单节点机器上进行大数据操作 (最多100GB)。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存

    9.4K10

    Python的Datatable包怎么用？

    此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。...通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...而对于 Python 用户，同样存在一个名为 datatable 包，专注于大数据支持、高性能内存/内存不足的数据集以及多线程算法等问题。...而 Python 的 datatable 模块为解决这个问题提供了良好的支持，以可能的最大速度在单节点机器上进行大数据操作 (最多100GB)。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存

    8.8K30

    用python实现支持向量机对婚介数据的用户配对预测

    两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到...将agesonly.csv图示化： ?...（用点积距离作比较距离） 问题： 1.这个线性分类器用哪个数据集呢？ 答：用agesonly. 因为matchmaker.csv 很多属性还没量化。...分类数据举例： 　1.如”是否“问题这类数据，转换成数值类型 见yesnodata函数 2.将兴趣字符数据转换成数值类型interestmatchcount 函数：传入参数是两个人的兴趣列表，返回的是相同兴趣个数...计算两个人的地址距离，用yahoo map的API来计算 两个人居住地址距离（计算居住地址的经度和纬度） ? ? ? ?

    1.5K50

    datasets: 便捷的数据集管理和处理工具

    数据集的访问 加载后，可以通过索引访问数据集中的具体样本： # 访问训练集中的第一个样本 print(dataset['train'][0]) # 访问测试集中的前10个样本 for i in range...数据集的保存与加载 处理完成后，可以将数据集保存到本地文件，方便后续使用： # 将处理后的数据集保存为CSV文件 train_dataset.to_csv("processed_train.csv")...自定义数据集: 如果你有自己的数据集，你可以通过创建一个 Dataset 对象来加载它，如之前所述。在这种情况下，数据集的名称可以是你自己定义的任何标识符。...配置文件: 如果你正在使用配置文件来管理数据集，配置文件中可能会包含数据集的名称。 环境变量或配置文件: 在某些情况下，数据集的名称可能通过环境变量或配置文件来指定。...APIs 或其他数据源: 如果你正在使用特定的API或数据源来获取数据集，那么数据集的名称可能是由API或数据源提供的标识符。

    1.5K10

    用破电脑处理千万级别单细胞数据

    工作原理：Seurat 将数据加载到内存中，类似于在 Excel 中打开一个大型文件。...工作原理：AnnData 通过优化数据存储结构和高效的数据操作方法，减少了内存的使用。 适用场景：适用于数据集较大但内存有限的情况，尤其是需要进行复杂分析时。 3....这就好比你有了一个“数据翻译官”，能帮你把那些难懂的数据变成你想要的样子。而且，它不仅能处理小数据集，还能搞定那些超大的数据集，甚至几百万个细胞的数据都不在话下！...academic.oup.com/bioinformaticsadvances/article/5/1/vbaf105/8125003 内存和计算速度之间存在一种权衡关系 内存密集型操作：当数据量非常大时，将所有数据加载到内存中可以显著提高访问速度...磁盘 I/O 操作：如果数据太大无法全部加载到内存中，就需要频繁地从磁盘读取数据。虽然这可以节省内存，但磁盘 I/O 操作的速度通常比内存访问慢得多，因此会降低计算速度。

    66610

    深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

    连接数据库: R 提供了许多连接数据库的选择，但 Python 只用 sqlachemy 通过ORM的方式，一个包就解决了多种数据库连接的问题，且在生产环境中广泛使用。...API构建：通过Tornado这个标准的网络处理库，Python也可以快速实现轻量级的API，而R则较为复杂。...对于一些应用，尤其是原型设计和开发类，工作人员使用已经熟悉的工具会比较快速。 数据流编程对比 接着，我们将通过下面几个方面，对Python和R的数据流编程做出一个详细的对比。...csv，因为一方面，csv格式的读写解析都可以通过 Python 和 R 的原生函数完成，不需要再安装其他包。...而Python则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组（可读写、有序）、元组（只读、有序）、集合（唯一、无序）、字典（Key-Value）等等。

    1.4K40
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券