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Python微型Web框架Bottle源码分析

Bottle 是一个快速,简单和轻量级的 WSGI 微型 Web 框架的 Python。它作为单个文件模块分发,除了 Python 标准库之外没有依赖关系。 选择源码分析的版本是 Release 于 2009 年 7 月 11 日的 0.4.10 (这是我能找到的最早的发布版本了)。 为什么要分析 Bottle 这个比较冷门的框架? Bottle 从发布至今一直贯彻的微型 Web 框架的理念。 Bottle 一直坚持单文件发布,也就是只有一个 bottle.py 文件。 除了 Python 标准库之外没有依赖关系。 与 Flask、Django 都遵循 PEP-3333 的 WSGI 协议。 0.4.10 版本代码量小,加上大量注释也只有不到 1000 行的代码。 所以,抛开框架的高级功能,单单从一个 Web 框架怎么处理请求的角度来看,Bott

用Python对用户评论典型意见进行数据挖掘

用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环,它包含了用户对产品的评论,不管是好的坏的,都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本,因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析,对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥,网络公开数据的获取并不再是一个难题。简单点可以利用一些互联网的爬虫服务(如神箭手、八爪鱼等),复杂点也可以自己写爬虫。这里我们用爬虫来获取京东的评论数据。相对于亚马逊而言,京东比较坑。第一个坑是京东的反爬虫还不错,通过正常产品网址进去的那个评论列表是几乎爬不出数据来的,所有大部分网络爬虫服务都止步于此。第二个坑是一款产品的评论数只要超过一万条,那么京东就只会显示前一千条,没有公开的数据,那你爬虫技术再厉害也没办法,除非开着爬虫定时增

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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