鍍金池/ 問答/ 數據分析&挖掘問答
              離觴 回答

              clipboard.png
              可以通過捉包得出, 登錄url 不是https://passport.csdn.net/acc...
              而是這個https://passport.csdn.net/acc...
              session.post(url,data=post_data, headers=headers)
              中的url 改回 https://passport.csdn.net/acc... 就可以登錄

              慢半拍 回答

              設置一個map = {}
              遍歷fData
              合并map[ownerName]信息
              最后把map轉成數組就好了

              硬扛 回答
              重在怎么在控制臺里使用js發送請求,獲取數據?控制臺不能使用jQuery還有其他第三方庫吧?那么請求怎么發送呢

              可以用 jQuery ,只要頁面有引入。
              否則,你就自己 new XMLHttpRequest 就好了,自己查這個 API 的文檔吧。

              風畔 回答

              1、要怎麼讓他以 名稱1, 名稱2, 名稱3.... 排列?
              在寫sql語句的時候,寫上

              order by 字段名稱 asc

              2、把這個數據丟到某個全局變數?
              全局變量一般以global關鍵字來聲明,具體可以參考這里
              https://www.cnblogs.com/Striv...

              久舊酒 回答

              你要定位的標簽應該是通過js通過異步來生成的,所以沒法定位,等一段時間試試

              孤影 回答

              為提升性能,應減少 pandas.DataFrame.apply() 的逐行操作,在本例中可改用 numpy.where() 二元操作符,如下

              In [1]: import pandas as pd
              
              In [2]: import numpy as np
              
              In [3]: df1 = pd.DataFrame({'t': [1,2,3], 'user_id': [10,20,30], 'v': [1.1,2.2,3.3]})
              
              In [4]: df1
              Out[4]: 
                 t  user_id    v
              0  1       10  1.1
              1  2       20  2.2
              2  3       30  3.3
              
              In [5]: df2 = pd.DataFrame({'t': [4,1,2], 'user_id': [40,10,20], 'v': [400,100,200]})
              
              In [6]: df2
              Out[6]: 
                 t  user_id    v
              0  4       40  400
              1  1       10  100
              2  2       20  200
              
              In [7]: df3 = pd.merge(df1, df2, how='right', on=['t', 'user_id'])
              
              In [8]: df3
              Out[8]: 
                 t  user_id  v_x  v_y
              0  1       10  1.1  100
              1  2       20  2.2  200
              2  4       40  NaN  400
              
              In [9]: df3['v'] = np.where(np.isnan(df3.v_x), df3.v_y, df3.v_x)
              
              In [10]: df3
              Out[10]: 
                 t  user_id  v_x  v_y      v
              0  1       10  1.1  100    1.1
              1  2       20  2.2  200    2.2
              2  4       40  NaN  400  400.0
              
              In [11]: del df3['v_x']
              
              In [12]: del df3['v_y']
              
              In [13]: df3
              Out[13]: 
                 t  user_id      v
              0  1       10    1.1
              1  2       20    2.2
              2  4       40  400.0
              敢試 回答

              爬取頁面信息,對獲取的數據進行過濾,篩選,排序等操作,通過一定的算法,把整理后的數據展示給用戶。
              至于具體怎么個智能解析,外人哪里知道。

              兔囡囡 回答

              下載的SDK文件中的config配置參數沒有改,改成自己的微信參數就OK了

              菊外人 回答

              You can match other attributes like id or class, src.

              愿如初 回答

              一篇不錯的反爬蟲技術方案博文:https://github.com/FantasticL...

              孤星 回答

              假設你的這段html代碼命名為s

              from bs4 import BeautifulSoup
              
              soup = BeautifulSoup(s, "lxml")  
              table = soup.find("table", {"class", "mod_table"})  # 獲得table,用class來限制唯一性
              trs = table.find_all("tr")[1:-1]  # 獲得table內的各行,去除表頭(第一行)和頁碼(最后一行)
              result = [tr.find_all("td")[4] for tr in trs]  # 獲得每個tr里的所有td中的第5個(目標)

              獲取html上的元素一般都可以用這種方法。

              伴謊 回答
              pd.concat(frames, axis=1, join_axes=[A.index])

              而不是 'A'.index, 加單引號表示其為字符串了。

              茍活 回答

              可能是抓錯了?微博抓包的話建議用瀏覽器打開移動端的鏈接,直接用m.weibo.com登錄就行了,那個接口很好用。

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