@toc前言本文主要讲Python最常见的应用之一——网络数据获取，即爬虫：先介绍了网页和网络的基础知识，为从网页中获取数据打好基础；接下来以两个案例介绍从网络中获取数据和处理数据的不同方式，以进一步认识Python爬虫和数据处理。一、网络和网页基础知识1.数据来源数据源有很多，可以从数据库中获取，可以从文件中获取，也可以从

前 言在过去“5分钟Serverless实践”系列文章中，我们介绍了如何构建无服务器API和Web应用，从本质上来说，它们都属于基于APIG触发器对外提供一个无服务器API的场景。现在本文将介绍一种新的设计模式：基于事件的实时数据处理。为了更形象地描述，我们以图片分类为例，先介绍通过APIG触发器如何构建一个图片分类的Web应

0x01背景最近HackerOne公布了Nginx内存内容泄漏的问题，如果说内存内容泄漏的问题是个Bug的话，那这个Bug是个比较典型的程序没有对输入异常数据做适当的过滤处理而形成的。现实中程序对有限正常系用例的数据处理是定量的，对无线的异常数据会出现处理的盲点，如果什么数据都可以作为一个可接受输入程序的输入数据

数据可视化在过去的几年中得到了长足的发展。开发者对于可视化产品的期待不再是简单的图表创建工具，而在交互、性能、数据处理等方面有了更高级的需求。ApacheECharts始终致力于让开发者以更方便的方式创造灵活丰富的可视化作品。在最新推出的ApacheECharts5，我们着力加强了图表的叙事能力，让开发者可以以更简单的方式，讲述数据背后的故事。

电力自动化在线数据采集报表系统，由南京畅洋科技有限公司自主研发。使用该系统，用户只需简单的配置，便可轻松获取想要的数据。该系统通过嵌入SpreadJS纯前端表格控件，可应对电力系统中针对数据处理的各项需求，让数据变得更有价值。下面，让我们一起来看看如何在“电力自动化在线数据采集报表系统”中应用表格技术，实现“数据填报(https://www.osch

注：文中使用版本为Mycat1.6.5。1、Mycat正如官方所说，Mycat是数据库中间件，就是介于数据库与应用之间，进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数据进行分片处理之后，从原有的一个库，被切分为多个分片数据库，所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。当然，Mycat没有自己的存储引擎，并

提到天猫双十一，一分钟破百亿的成交额，你肯定不会陌生，他的背后就是一套强大的流计算引擎在支撑，以便得到实时统计结果。面对日益增长的数据规模，以及越来越低时延的数据处理需求，流处理已成为每家公司数据平台的必备能力。目前主流的流计算技术有ApacheStorm，SparkStreaming和ApacheFlink，但真正能同时做到低时延、

前面的文章中只对损失函数进行了不同尝试，今天将从网络结构上进行改进提出融合VNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。一、脑肿瘤图像分析与预处理（1）、多模态MR脑肿瘤图像分析。分析的过程基本上跟上一篇一致，这里就不多言了，直接从数据处理开始。（2）

1.分组　　分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理。2.分组的特点　　1.)groupby的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组　　2.)groupby可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组3分组的用法select字段名from数据表gro

一、初识Pyecharts大家好，我是Python进阶者。pyecharts简介pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库,Echarts是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而Python是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts