项目功能：使用Python爬取Top100电影榜单数据并保存csv文件，需要的小伙伴们下载源码做参考即可。 开发工具 Python版本： 3.6 相关模块： requests模块、time模块、parsel模块、csv模块。 操作： 浏览器中打开我们要爬取的页面，然后按F12进入开发者工具，查看我们想要的Top100电影榜单数据（参考附件中截图），这里我们需要页面数据就可以了。 对于新手，关于网址的介绍如下： 首先我们先来认识所谓的网址，网址的高端叫法叫做‘统一资源定位符’，在互联网里面如果获取到数据都是通过网址来定位到的（就跟你找辣条借钱首先需要知道辣条目前所在的地址）那么每天都在用的网址到底是有什么特殊的含义呢？ 网址有包含：协议部分、域名部分、文件名部分、参数部分 1、协议比较常见的就是http以及hettps 2、域名部分也就是我们说的服务器地址 3、文件名部分就是我们所需要的数据所在的地方 4、参数部分根据我们所查询的条件筛选数据

泰坦尼克号数据集分析 问题：有哪些因素会让船上的人生还率更高？ 一、数据基本信息 #引入需要的包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline #读取数据集 titanic_df = pd.read_csv('titanic-data.csv') titanic_df.head() 舱房等级越高生还率越高，女性生还率高于男性，儿童生还率高于其他年龄段。但是此结论有一定的局限性，实际上泰坦尼克号上有2224名乘客，而此数据集只有891名乘客的数据，另外也并不知道样本是如何选取的，样本量也不大，如果不是随机抽样，那么这个结论就不可靠了，而且可能还有其他数据集中没有的变量影响着生还率，比如乘客的身高、体重等等。

在加载时候程序出现用户系统，后台系统以及退出选项。 对于用户系统，在选择后出现用户登录和注册功能，在用户登录后，出现用户操作界面，并设计一下关于用户操作的基本功能：功能包含填报信息（信息内容为姓名，性别，部门），查询本人信息（查询时显示的信息是姓名，性别，部门，审核状态），修改自身的填报信息，修改自己账号的密码，退出功能。对于后台系统，在选择后出现管理员登录，在管理员登录后，出现后台操作界面，并设计一下关于后台操作的基本功能：其中功能包含查询所有用户填报的信息（采用模糊查询功能，即根据某个词查询关于这个词的信息），修改添加删除用户所填报的信息功能（信息包含姓名，性别，部门，审核状态），添加修改部门名称，审核用户状态的功能（用于审核用户提交的信息状态），退出功能。

利用Python库Selenium实现从Journal Citation Reports网站爬取期刊JCR缩写和ISO缩写。本文件于2024/3/9~3/12从JCR网站爬取，包含21762个期刊的名称、ISO缩写和JCR缩写，可直接导入Endnote等期刊管理软件使用。

python根据小红书关键词爬取所有笔记评论，收集关键词热点，自动化采集数据工具。全源码交付，有教程说明。python爬取小红书搜索关键词下面的所有笔记的评论，情感分析、绘制词云图、词频分析、数据分析。

完整项目代码 可作为毕设和课设 项目任务：将用户要记忆的单词，按字母排序后，存到文件中;用户输入要删除的单词，将其从文件中存储的单词也删除;用书输入要修改的单词，将其在文件中存储的单词也修改。

以python作为控制器，在simulink中搭建被控对象模型。技术点涉及python与simulink的数据交互、matlab实时仿真技术、python的数据可视化、增量式PID算法的编写等。有别于平时simulink仿真实验的模型和控制器同处一处，且仿真时间与CPU真实时间不同步。笔者将控制器和被控对象分离，实现远程的实时控制。

利用python爬取贝壳小区房产数据，稍微改一下，也可以爬取二手房，新房等信息

python 实现遗传算法 课程设计 课程作业 Genetic Algorithm 基本字符串 Basic String 遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等等。 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解可抽象表示为染色体，使种群向更好的解进化。 在遗传算法里，优化问题的解被称为个体，它表示为一个变量序列，叫做染色体或者基因串。染色体一般被表达为简单的字符串或数字符串，不过也有其他的依赖于特殊问题的表示方法适用，这一过程称为编码。首先，算法随机生成一定数量的个体，有时候操作者也可以干预这个随机产生过程，以提高初始种群的质量。在每一代中，都会评价每一个体，并通过计算适应度函数得到适应度数值。按照适应度排序种群个体，适应度高的在前面。这里的“高”是相对于初始的种群的低适应度而言。

平台采用B/S结构，后端采用主流的Python语言进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。 整个平台包括前台和后台两个部分。 前台功能包括：首页、菜品详情页、订单中心、用户中心模块。 后台功能包括：总览、订单管理、菜品管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。 后台管理帐号： 用户名：admin123 密码：admin123 代码结构 server目录是后端代码 web目录是前端代码 部署运行 后端运行步骤 (1) 安装python 3.8 (2) 安装依赖。进入server目录下，执行 pip install -r requirements.txt