中国天气网数据获取-Python

基于Python的网络信息自动抓取系统毕业论文

基于Python的网络信息自动抓取系统 摘要 随着移动互联网的快速发展和5G技术的投入建设，信息在社会发展中起着至关重要的作用，具备着前所未有的价值。人们想要掌握最新的信息和了解社会的发展趋势，就要不断递增花在阅读网络信息的时间。怎么从浩瀚的信息海洋中迅速有效地提取所需信息已经越来越重要。搜索引擎也随着我们的需求而诞生和发展，它以爬虫技术为核心。为提高用户访问网页信息的效率，本设计基于Python的Scrapy爬虫框架和MySQL后台数据库，以“百度新闻”为爬取对象，实现定时自动抓取指定范围的网页信息并存储到后台数据库中，并使用hashlib模块过滤重复数据。 关键词：爬虫技术 Scrapy爬虫框架 MySQL数据库定时自动

Automatic network information grabbing system based on Python Name: Diao Yangjian Major: Electronic Information Science and technology Instructor: Wan Changlin, Assistant Researcher (Electronic Information and Electrical Engineering Department of Huizhou University, No. 46, Yanda Avenue, Huizhou City, Guangdong Province, 516007) Abstract With the rapid development of mobile Internet and the investment of 5g technology, information plays an important role in the social development and has unprecedented value. If people want to master the latest information and understand the development trend of society, they need to spend more and more time reading network information. How to extract the needed information from the vast ocean of information quickly and effectively has become more and more important. Search engine is also born and developed with our needs. It takes crawler technology as the core. In order to improve the efficiency of users' access to web information, this design is based on Python's scrapy crawler framework and MySQL background database, taking "Baidu news" as the crawling object, to realize the automatic crawling of the specified range of Web information and storage in the background database, and use hashlib module to filter the duplicate data. Keywords:crawler technology scrapy crawler framework MySQL database timed auto crawl

中国气象局上海台风研究所

中国气象局上海台风研究所 业务值班（暂行）办法 上海台风研究所承担了上海气象局区域数值天气预报和台风客观业务预报等众多业务工作，为了保证业务产品的质量、规范业务工作流程、提高业务工作效率，特制订如下业务值班办法。 1．主要的业务工作 台风所的业务工作主要是指客观（预报）业务系统的运行、业务产品的制作和入库、组织或参加各类业务会商、业务系统和业务产品的性能检验。目前，台风所承担的主要业务系统包括： （1）区域数值天气预报。负责全年上海区域中尺度数值天气预报模式的运行，制作（不断拓展）和解释数值模式的预报产品，并参与或协助相应的会商（提供PPT）。 （2）海洋气象数值预报。负责全年上海责任海区的风浪、风暴潮及海雾等海洋气象数值预报模式的运行，制作（不断拓展）和解释相关的预报产品，并参与或协助相应的会商（提供PPT）。 （3）台风路径和强度等客观预报。台汛期负责运行台风所开发并获准参加全国发报的台风路径和强度等客观预报业务系统，制作相关的业务产品，编辑并发送《台风活动专报》，组织所内的台风会商并参加或协助相应的会商（提供PPT）。 （4）台风短期气候趋势预测。负责制作全年和汛期（及汛期内

各月）西北太平洋、登陆中国及影响上海和华东地区的热带气旋频数预测，参加国家气候中心和上海区域中心组织的气候预测会商（提供PPT并发言）。 （5）中国台风网。负责中国台风网的运行维护，及时更新西北太平洋台风监测实况、滚动发布官方最新预报信息，通过BBS提供“台风论坛”等咨询服务。 2．业务值班 台风所的业务采取“业务中试室为主，其他业务科室支持”的方式组织实施。具体任务分工： （1）业务中试室：组织全所的业务值班工作，负责所内各业务系统的运行、相关业务产品（及专报）的制作和业务系统的性能评估，负责组织所内的台风会商和重要天气过程会商，负责参加或组织所内职工参加上海中心气象台及中国气象局的业务会商。该室职工原则上全员全年均参加业务值班。 （2）台风监测信息研究室：负责中国台风网的运行维护，台汛期提供台风监测及预报产品等信息的支撑保障。 （3）数值预报研究室：负责台风及区域中尺度数值预报业务系统运行的技术支撑，协助业务中试室处理和开发数值模式的输出产品及释用（或新）产品，参加所内台风及重要天气过程的会商，及时掌握数值预报系统的业务性能。 （4）台风理论与预报技术研究室：负责台风路径、强度等客观

山东建筑大学计算机网络课程设计基于Python的网络爬虫设计

山东建筑大学 课程设计成果报告 题目：基于Python的网络爬虫设计课程：计算机网络A 院（部）：管理工程学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：

目录 1 设计目的 0 2 设计任务内容 0 3 网络爬虫程序总体设计 0 4 网络爬虫程序详细设计 0 4.1 设计环境和目标分析 0 4.1.1 设计环境 0 4.1.2 目标分析 (1) 4.2 爬虫运行流程分析 (1) 4.3 控制模块详细设计 (2) 4.3 爬虫模块详细设计 (2) 4.3.1 URL管理器设计 (2) 4.3.2 网页下载器设计 (2) 4.3.3 网页解析器设计 (2) 4.4数据输出器详细设计 (3) 5 调试与测试 (3) 5.1 调试过程中遇到的问题 (3) 5.2测试数据及结果显示 (4) 6 课程设计心得与体会 (4) 7 参考文献 (5) 8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (5) 9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (8)

1 设计目的 本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一，是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。本课程设计的目的和任务： 1．巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握； 2．培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力； 3．提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。 2 设计任务内容 网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容，是搜索引擎的核心部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。 参照开放源码分析网络爬虫实现方法，给出设计方案，画出设计流程图。 选择自己熟悉的开发环境，实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能，界面适当美化。给出软件测试结果。 3 网络爬虫程序总体设计 在本爬虫程序中共有三个模块： 1、爬虫调度端：启动爬虫，停止爬虫，监视爬虫的运行情况 2、爬虫模块：包含三个小模块，URL管理器、网页下载器、网页解析器。 （1）URL管理器：对需要爬取的URL和已经爬取过的URL进行管理，可以从URL 管理器中取出一个待爬取的URL，传递给网页下载器。 （2）网页下载器：网页下载器将URL指定的网页下载下来，存储成一个字符串，传递给网页解析器。 （3）网页解析器：网页解析器解析传递的字符串，解析器不仅可以解析出需要爬取的数据，而且还可以解析出每一个网页指向其他网页的URL，这些URL被解析出来会补充进URL管理器 3、数据输出模块：存储爬取的数据 4 网络爬虫程序详细设计 4.1 设计环境和目标分析 4.1.1 设计环境

kruskal基于Python的代码实现

通信网课程设计 Project2_Kruskal算法 (基于union_find实现) 一源代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 23 09:31:49 2018 @author: 15193 """ import numpy as np import time start=time.clock() class Graph(object): def __init__(self): #初始化 self.nodes=[] self.edge={} def insert(self,a,b,c): #添加相应的边 if not(a in self.nodes): self.nodes.append(a) self.edge[a]={} if not(b in self.nodes): self.nodes.append(b) self.edge[b]={} self.edge[a][b]=c self.edge[b][a]=c def succ(self,a): #返回点的有关的边 return self.edge[a] def getnodes(self): #返回点集 return self.nodes class union_find(object): #搭建union-find数据结构 def __init__(self,size): self.parent=[] self.rank=[] self.count=size for i in range(0,size): self.parent.append(i) self.rank.append(1)

Python爬虫入门：如何爬取招聘网站并进行分析

0 前言 工作之余，时常会想能做点什么有意思的玩意。互联网时代，到处都是互联网思维，大数据、深度学习、人工智能，这些新词刮起一股旋风。所以笔者也赶赶潮流，买了本Python爬虫书籍研读起来。 网络爬虫，顾名思义就是将互联网上的内容按照自己编订的规则抓取保存下来。理论上来讲，浏览器上只要眼睛能看到的网页内容都可以抓起保存下来，当然很多网站都有自己的反爬虫技术，不过反爬虫技术的存在只是增加网络爬虫的成本而已，所以爬取些有更有价值的内容，也就对得起技术得投入。 1案例选取 人有1/3的时间在工作，有一个开心的工作，那么1/3的时间都会很开心。所以我选取招聘网站来作为我第一个学习的案例。 前段时间和一个老同学聊天，发现他是在从事交互设计（我一点也不了解这是什么样的岗位），于是乎，我就想爬取下前程无忧网（招聘网_人才网_找工作_求职_上前程无忧）上的交互设计的岗位需求：

2实现过程 我这里使用scrapy框架来进行爬取。 2.1程序结构 C:\Users\hyperstrong\spiderjob_jiaohusheji │scrapy.cfg │ └─spiderjob │ items.py │ pipelines.py │ settings.py │ __init__.py

│ middlewares.py ├─spiders │ jobSpider.py │ __init__.py 其中： items.py是从网页抽取的项目 jobSpider.py是主程序 2.2链接的构造 用浏览器打开前程无忧网站 招聘网_人才网_找工作_求职_上前程无忧，在职务搜索里输入“交互设计师”，搜索出页面后，观察网址链接： 【交互设计师招聘】前程无忧手机网_触屏版 https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html,/jobsearch/search_result.php?fromJs=1&k eyword=%E4%BA%A4%E4%BA%92%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%B8%88&keywordty pe=2&lang=c&stype=2&postchannel=0000&fromType=1&confirmdate=9 网址链接中并没有页码，于是选择第二页，观察链接:

ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现

ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现 ARIMA模型的全称叫做自回归查分移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型，AR、MA、ARMA模型都可以看作它的特殊形式。 1. ARIMA的优缺点 优点：模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。 缺点：要求时序数据是稳定的（stationary），或者是通过差分化(differencing)后是稳定的;本质上只能捕捉线性关系，而不能捕捉非线性关系。 2. ARIMA的参数与数学形式 ARIMA模型有三个参数:p,d,q。 p--代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数(lags) ,也叫做 AR/Auto-Regressive项; d--代表时序数据需要进行几阶差分化，才是稳定的，也叫Integrated项; q--代表预测模型中采用的预测误差的滞后数(lags)，也叫做MA/Moving Average项。 差分：假设y表示t时刻的Y的差分。 if d=0, yt=Yt, if d=1, yt=Yt?Yt?1, if d=2, yt=(Yt?Yt?1)?(Yt?1?Yt ?2)=Yt?2Yt?1+Yt?2 ARIMA的预测模型可以表示为： Y的预测值= 白噪音+1个或多个时刻的加权+一个或多个时刻的预测误差。 假设p，q，d已知，

ARIMA用数学形式表示为： yt?=μ+?1?yt?1+...+?p?yt?p+θ1?et?1+...+θq?et?q 其中,?表示AR的系数，θ表示MA的系数 3.Python建模 ##构建初始序列 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.graphics.tsaplots import acf,pacf,plot_acf,plot_pacf from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA #序列化 time_series_ = pd.Series([151.0, 188.46, 199.38, 219.75, 241.55, 262.58, 328.22, 396.26, 442.04, 517.77, 626.52, 717.08, 824.38, 913.38, 1088.39, 1325.83, 1700.92, 2109.38, 2499.77, 2856.47, 3114.02, 3229.29, 3545.39, 3880.53, 4212.82, 4757.45, 5633.24, 6590.19, 7617.47, 9333.4, 11328.92, 12961.1, 15967.61]) time_series_.index = pd.Index(sm.tsa.datetools.dates_from_range('1978','2010')) time_series_.plot(figsize=(12,8)) plt.show() 3.1 异常值及缺失值处理 异常值一般采用移动中位数方法： frompandasimportrolling_median threshold =3#指的是判定一个点为异常的阈值 df['pandas'] = rolling_median(df['u'], window=3, center=True).fillna(method='bfill').fillna(method='ffill') #df['u']是原始数据，df['pandas'] 是求移动中位数后的结果，window指的 是移动平均的窗口宽度 difference = np.abs(df['u'] - df['pandas']) outlier_idx = difference > threshold 缺失值一般是用均值代替（若连续缺失，且序列不平稳，求查分时可能出现nan） 或直接删除。

python基础重点梳理笔记

Python变量和数据类型 变量本身类型不固定的语言称之为动态语言，与之对应的是静态语言。静态语言在定义变量时必须指定变量类型。 如果字符串本身包含'怎么办？比如我们要表示字符串I'm OK ，这时，可以用" "括起来表示："I'm OK" 类似的，如果字符串包含"，我们就可以用' '括起来表示：'Learn "Python" in imooc'如果字符串既包含'又包含"怎么办？ 这个时候，就需要对字符串的某些特殊字符进行转义，Python字符串用\进行转义：'Bob said \"I\'m OK\".' 字符串前面加个前缀r，表示这是一个raw 字符串，里面的字符就不需要转义了。例如：r'\(~_~)/ \(~_~)/' 表示多行字符串，可以用'''...'''表示： ''' Line 1 Line 2 Line 3''' 还可以在多行字符串前面添加 r ，把这个多行字符串也变成一个raw字符串： Python在后来添加了对Unicode的支持，以Unicode表示的字符串用u'...'表示， 比如：print u'中文' Python中布尔类型 and 和 or 运算的一条重要法则：短路计算。 1. 在计算 a and b 时，如果 a 是 False，则根据与运算法则，整个结果必定为 False，因此返回 a；如果 a 是 True，则整个计算结果必定取决与 b，因此返回 b。 2. 在计算 a or b 时，如果 a 是 True，则根据或运算法则，整个计算结果必定为 True，因此返回 a；如果 a 是 False，则整个计算结果必定取决于b，因此返回 b。

python爬虫抓站的总结

寻找自我的博客 p ython爬虫抓站的总结 分类： Python 2012-08-22 22:41 337人阅读 评论(0) 收藏举报 1.最基本的抓站 import urllib2 content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 2.使用代理服务器 这在某些情况下比较有用，比如IP被封了，或者比如IP访问的次数受到限制等等。 import urllib2 proxy_support = urllib2.ProxyHandler({'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'}) opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 3.需要登录的情况 登录的情况比较麻烦我把问题拆分一下： 3.1 cookie的处理 import urllib2, cookielib cookie_support= urllib2.HTTPCookieProcessor(cookielib.CookieJar()) opener = urllib2.build_opener(cookie_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) content = urllib2.urlopen('http://XXXX').read() 是的没错，如果想同时用代理和cookie，那就加入proxy_support然后operner改为 opener = urllib2.build_opener(proxy_support, cookie_support, urllib2.HTTPHandler) 3.2 表单的处理 登录必要填表，表单怎么填？首先利用工具截取所要填表的内容。 比如我一般用firefox+httpfox插件来看看自己到底发送了些什么包 这个我就举个例子好了，以verycd为例，先找到自己发的POST请求，以及POST表单项：

用Python实现数据库编程

破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html, 用Python实现数据库编程 文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J

Python基础知识点

Python 变量类型 变量赋值 Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。 每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。 等号（=）用来给变量赋值。 等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。例如： counter = 100 # 赋值整型变量 miles = 1000.0 # 浮点型 name = "John" # 字符串 print (counter) print (miles) print (name) 多个变量赋值 Python允许你同时为多个变量赋值。例如： a = b = c = 1 以上实例，创建一个整型对象，值为1，三个变量被分配到相同的内存空间上。您也可以为多个对象指定多个变量。例如： a, b, c = 1, 2, "john" 以上实例，两个整型对象1和2的分配给变量 a 和 b，字符串对象 "john" 分配给变量 c。 标准数据类型 在内存中存储的数据可以有多种类型。 例如，一个人的年龄可以用数字来存储，他的名字可以用字符来存储。 Python 定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。 Python有五个标准的数据类型：

?Numbers（数字） ?String（字符串） ?List（列表） ?Tuple（元组） ?Dictionary（字典） Python数字 数字数据类型用于存储数值。 他们是不可改变的数据类型，这意味着改变数字数据类型会分配一个新的对象。当你指定一个值时，Number对象就会被创建： var1 = 1 var2 = 10 您也可以使用del语句删除一些对象的引用。 del语句的语法是： del var1[,var2[,var3[....,varN]]]] 您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用。例如： del var del var_a, var_b Python支持四种不同的数字类型： ?int（有符号整型） ?long（长整型[也可以代表八进制和十六进制]） ?float（浮点型） ?complex（复数） Python字符串 ?

python抓取网页数据的常见方法

https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html, python抓取网页数据的常见方法 很多时候爬虫去抓取数据，其实更多是模拟的人操作，只不过面向网页，我们看到的是html在CSS样式辅助下呈现的样子，但爬虫面对的是带着各类标签的html。下面介绍python抓取网页数据的常见方法。 一、Urllib抓取网页数据 Urllib是python内置的HTTP请求库 包括以下模块：urllib.request 请求模块、urllib.error 异常处理模块、urllib.parse url解析模块、urllib.robotparser robots.txt解析模块urlopen 关于urllib.request.urlopen参数的介绍： urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) url参数的使用 先写一个简单的例子：

https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html, import urllib.request response = urllib.request.urlopen(' print(response.read().decode('utf-8')) urlopen一般常用的有三个参数，它的参数如下： urllib.requeset.urlopen(url,data,timeout) response.read()可以获取到网页的内容，如果没有read()，将返回如下内容 data参数的使用 上述的例子是通过请求百度的get请求获得百度，下面使用urllib的post请求 这里通过https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html,/post网站演示（该网站可以作为练习使用urllib的一个站点使用，可以 模拟各种请求操作）。 import urllib.parse import urllib.request data = bytes(urllib.parse.urlencode({'word': 'hello'}), encoding='utf8')

中国气象局《各类气象探测环境的技术规定(试行)》

各类气象探测环境的技术规定（试行） （中国气象局 1998年5月） 本规定经中国气象局批准，以中气业发[1997]43号通知颁发，自1998年1月1日开始执行。 准确可靠的气象观测资料，是气象部门研究天气和气候变化规律，充分利用气候资源为国民经济、国防建设提供气象服务，进行国际气象情报交换的基本依据。为确保这些资料准确可靠，长期稳定。特制定各类气象探测环境的技术规定。 第一条：本规定适用于被中国气象局和各省（自治区、直辖市）气象局列入气象探测站网的台站点。 第二条：对基准气候站观测环境的技术要求： 一、基准气候站周围的建筑物、树木和其它遮挡物边缘与基准气候站边缘的距离，必须为遮挡物高度的10倍以远； 二、基准气候站周围的工程设施边缘与基准气候站边缘(围墙)的距离要求:铁路路基必须为200米以远(电气化铁路路基为100米以远)；公路路基必须为30米以远;水库等大型水体(最高水位时)必须为100米以远； 三、经省级气象局论证确定对观测资料准确性有影响的各种源体，其与基准气候站边缘(围墙)的距离必须为500米以远； 四、观测场四周10米内不能种植高杆(1米以上)作物，以保证气流畅通。

第三条：对基本气象站观测环境的技术要求 一、基本气象站周围的成排(从观测场围栏外缘起量，视宽角>22.5度，下同)建筑物、树木和其它遮挡物边缘与基本气象站观测场围栏的距离，必须为遮挡物高度的10倍以远;基本气象站观测场围栏与四周孤立(从观测场围栏外缘起量，视宽角≤22.5度，下同)障碍物的距离，至少是该障碍物高度的8倍以上;两孤立障碍物最近的横向距离不得小于30米。 二、基本气象站周围的工程设施边缘与基本气象站观测场围栏的距离要求：铁路路基必须为200米以远(电气化铁路路基为100米以远);公路路基必须为30米以远;水库等大型水体(最高水位时)必须为100米以远; 三、经省级气象局论证确定对观测资料准确性有影响的各种源体，为观测环境有害的污染源，其边缘与基本气象站观测场围栏的距离必须为500米以远。 四、观测场四周10米内不能种植高杆(1米以上)作物，以保证气流畅通。 第四条：对一般气象站观测环境的技术要求： 一、地面气象观测场围栏(外缘)与四周孤立障碍物的距离，至少是该障碍物高度的3倍以上;两孤立障碍物最近的横向距离不得小于30米。距离成排障碍物距离至少是该障碍物高度的8倍以上; 二、一般气象站周围的工程设施边缘与观测场围栏的距离要求：铁路路基必须为200米以远(电气化铁路路基为100米以远);公路路基必须为30米以远;水库等大型水体(最高水位时)必须为50米以远。 三、经省级气象局论证确定对观测资料准确性有影响的各种源体，其边缘与一般气象站边缘的距离必须为300米以远。

Python3中urllib详细使用方法_光环大数据Python培训

https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html, Python3中urllib详细使用方法_光环大数据Python培训python3 抓取网页资源的 N 种方法 1、最简单 import urllib.request response = urllib.request.urlopen(‘https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html,/’) html = response.read() 2、使用 Request import urllib.request req = urllib.request.Request(‘https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html,/’) response = urllib.request.urlopen(req) the_page = response.read() 3、发送数据 #! /usr/bin/env python3 import urllib.parse import urllib.request url = ‘http://localhost/login.php’ user_agent = ‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)’

https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html, values = { ‘act’ : ‘login’, ‘login[email]’ : ‘yzhang@https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html,’, ‘login[password]’ : ‘123456’ } data = urllib.parse.urlencode(values) req = urllib.request.Request(url, data) req.add_header(‘Referer’, ‘https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html,/’) response = urllib.request.urlopen(req) the_page = response.read() print(the_page.decode(“utf8”)) 4、发送数据和header #! /usr/bin/env python3 import urllib.parse import urllib.request url = ‘http://localhost/login.php’ user_agent = ‘Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)’values = { ‘act’ : ‘login’, ‘login[email]’ : ‘yzhang@https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html,’, ‘login[password]’ : ‘123456’ }

Python实现WEB详细过程

使用Websocket对于客户端来说无疑十分简单。websocket提供了三个简单的函数，onopen,onclose以及onmessage，顾名思义，他们分别监听socket的开启、断开和消息状态。 例如在一个WebSocket的客户端例子中，你可以这样写：

在代码中，首先创建了一个新的socket，指向websocket服务器端： var s = new WebSocket(“ws://localhost:8000/”); 然后利用三个基本函数实现状态监听。 当然这个例子并不完善，它参考了麻省理工一位研究生Mr. Yang的文章(https://www.wendangku.net/doc/5311161370.html,/wp/web-sockets-tutorial-with-simple-python- server/)，而你如果需要更好的客户端测试代码，可以看这里：http://cl.ly/3N3Y3t2s3U1v1h0A433u我们在新的代码里提供了完成的和服务器交互数据的功能，发送数据我们使用的函数是send()，你可以在代码中看到。 我们之所以不直接引用Yang的文章是因为Yang对服务器的理解不够完善，或者用他的话来说就是outdate。 感谢Yang为我们提供了一个简单的socket server的例子，不过可惜放在现在来说它是有问题的，当然我们还是把例子引述如下： #!/usr/bin/env python import socket, threading, time

中国气象局_天气预报等级用语业务规定(试行)

天气预报等级用语业务规定实施细则（试行） 为规范公众天气预报等级用语，科学发布天气预报、警报和预警信号，依照中国气象局预测减灾司《天气预报等级用语业务规定（试行）》的要求，特制定本实施细则。 一、总则 1．根据天气过程或系统的逼近时间和影响强度，预报等级用语一般依次为预报、警报和预警信号。预警信号是警报的一种表现形式，是最高级别的警报。只有热带气旋和大风降温预报可以发布“消息”。 2．无论是预报、警报还是预警信号，都应明确预报名称、发布单位和发布时间；天气过程或系统影响区域、出现时段、强度、可能造成的影响及防御提示等。 3．本规定给出了热带气旋、暴雨、高温、寒潮、大雾、雷雨大风、大风、冰雹、雪灾、道路结冰、霜冻、灰霾、城市内涝、地质灾害、森林高火险、城市高火险等十六类天气预报等级用语。文中规定的预报时效一般是指最长预报时效，各级气象台可根据对每次天气过程的预报能力，确定预报发布的时间和等级用语。 4．天气预报等级用语是根据目前的预报能力确定的。随着预报能力的提高，需要滚动修正。 二、热带气旋预报等级用语 分消息、预报、警报、紧急警报和预警信号五级。 1．消息：编号热带气旋远离或尚未影响到预报责任区时，根据需要可以发布消息，报道编号热带气旋的情况，解除警报时也可以用消息方式发布。 2．预报：预计编号热带气旋在未来72小时内将影响本责任区的沿海地区发布预报。 3．警报：预计编号热带气旋在未来48小时内将影响本责任区的沿海地区或登陆时发布警报。 4．紧急警报：预计编号热带气旋在未来24小时内将影响本责任区的沿海地区或登陆时发布紧急警报。 5．台风预警信号：根据逼近时间和强度分四级，分别以蓝色、黄色、橙色和红色表示。关于预警信号的规定，详见中国气象局《突发气象灾害预警信号发布试行办法》（附件2），下同。 —1 —

[数据分析] 推荐 ：用Python实现神经网络(附完整代码)!

在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。 一、感知机 数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。一般而言，把单个特征表示为xi，其中i是整数。所有特征的集合表示为，表示一个向量： ， 类似地，每个特征的权重表示为其中对应于与该权重关联的特征 的下标，所有权重可统一表示为一个向量: 这里有一个缺少的部分是是否激活神经元的阈值。一旦加权和超过某个阈值，感知机就输出1，否则输出0。我们可以使用一个简单的阶跃函数（在图5-2中标记为“激活函数”）来表示这个阈值。

一般而言我们还需要给上面的阈值表达式添加一个偏置项以确保神经元对全0的输入具有弹性，否则网络在输入全为0的情况下输出仍然为0。 注：所有神经网络的基本单位都是神经元，基本感知机是广义神经元的一个特例，从现在开始，我们将感知机称为一个神经元。 二、反向传播算法 2.1 代价函数 很多数据值之间的关系不是线性的，也没有好的线性回归或线性方程能够描述这些关系。许多数据集不能用直线或平面来线性分割。比如下图中左图为线性可分的数据，而右图为线性不可分的数据：

在这个线性可分数据集上对两类点做切分得到的误差可以收敛于0，而对于线性不可分的数据点集，我们无法做出一条直线使得两类点被完美分开，因此我们任意做一条分割线，可以认为在这里误差不为0，因此我们需要一个衡量误差的函数，通常称之为代价函数： 而我们训练神经网络（感知机）的目标是最小化所有输入样本数据的代价函数 2.2 反向传播 权重通过下一层的权重（）和（）来影响误差，因此我们需要一种方法来计算对误差的贡献，这个方法就是反向传播。 下图中展示的是一个全连接网络，图中没有展示出所有的连接，在全连接网络中，每个输入元素都与下一层的各个神经元相连，每个连接都有相应的权

Python基础入门教程

Python基础入门教程 你可能已经听说过很多种流行编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言，那么你知道Python是一种怎样的计算机程序设计语言吗？下面应广大读者需求，给大家呈上一篇Python基础入门教程的文章。 Python 是由Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。 Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。 像Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。 现在Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。 Python 特点

? 1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。 ? 2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。 ? 3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。 ? 4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。 ? 5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。 ? 6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。 ?7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。 ?8.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。 ?9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。 ?10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

中国气象局工作介绍

一、部门简介 中国气象局是国务院直属事业单位。它的前身是中央军委气象局，成立于1949年12月。1994年由国务院直属机构改为国务院直属事业单位后，经国务院授权，承担全国气象工作的政府行政管理职能，负责全国气象工作的组织管理。全国气象部门实行统一领导，分级管理，气象部门与地方人民政府双重领导，以气象部门领导为主的管理体制。我国气象事业是科技型、基础性社会公益事业，坚持“公共气象、安全气象、资源气象”的发展理念，坚持“以人为本，无微不至、无所不在”的服务宗旨。2000年1月1日，《中华人民共和国气象法》开始施行，之后颁布实施了《人工影响天气管理条例》、《气象探测环境和设施保护办法》、《防雷减灾管理办法》、《施放气球管理办法》等行政法规和部门规章。 我国已初步形成了天基、空基和地基相结合、门类比较齐全、布局基本合理的现代化大气综合观测系统；基本组成了由天气预报、气候预测、人工影响天气、干旱监测与预报、雷电防御、农业气象与生态、气候资源开发利用等构成的气象服务体系，气象服务领域涉及工业、农业、渔业、商业、能源、交通、运输、建筑、林业、水利、国土资源、海洋、盐业、环保、旅游、航空、邮电、保险、消防等多个行业和部门。近年来，随着科学技术和经济社会的发展，大气成分分析与预警预报、空间天气预警、沙尘暴天气监测与预报、防雷装置检测和工程专业设计、健康和医疗气象、突发公共事件紧急响应等气象保障业务和服务也迅速发展。目前，气象服务已基本覆盖了国民经济建设和社会发展与国家安全各个领域，气象服务的社会经济效益投入与产出比达到了1∶40。 我国形成了气象科学技术基础性研究、高新技术研究和应用开发研究体系。中国气象局拥有中国气象科学研究院、中国气象局北京城市气象研究所、中国气象局沈阳大气环境研究所、中国气象局武汉暴雨研究所、中国气象局上海台风研究所、中国气象局广州热带海洋气象研究所、中国气象局成都高原气象研究所、中国气象局兰州干旱气象研究所、中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所等9个国家级科研院所。2004年科技部批准中国气象局成立了灾害天气国家重点实验室。中国气象局是我国首批开展公益类科研院所改革的部门之一，并通过了国家公益类科研院所改革的验收，初步形成了新型气象科技创新体系。中国气象局是政府间气候变化专门委员会（IPCC）的国内牵头单位，开展了一系列气候变化科学、影响与对策的研究。 我国坚持独立自主的外交方针，围绕国家政治、经济、科技和外交战略，积极开展与国际组织、国家和地区的多边和双边气象科技合作，已与160多个国家和地区开展了双边气象科技合作与交流，与21个国家签署了气象科技合作协议，向70多个发