python爬虫 网络爬虫，是一种按照一定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。例如：传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具也存在着一定的局限性，通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，返回的结果包含大量用户不关心的网页，为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的爬虫应运而生。 由于互联网数据的多样性和资源的有限性，根据用户需求定向抓取网页并分析，已成为主流的爬取策略。只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取，爬虫的本质是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。 1.2、Python为什么适合爬虫 因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。 相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁;相比其

一款基于java的超级棒的开源支付系统，它是国内首款开源的互联网支付系统，拥有独立的账户体系、用户体系、支付接入体系、支付交易体系、对账清结算体系。 1. 拥有支付系统通用的支付通道接入、用户管理、资金账户管理、对账清算管理、支付订单管理等功能； 2. 已接通支付宝支付和微信支付的多种支付方式，满足大部分企业业务系统的支付需求； 3. 独立的支付网关接入系统，为下游商户或业务平台提供统一支付接入接口，轻松实现统一支付接入； 4. 项目代码免费开源且定期更新维护，扩展自由、使用无忧； 5. 配套完善的系统使用文档、部署文档、视频教程，学习使用更轻松； 6. 拥有活跃的产品技术学习交流社群，学习交流更高效； 7. 由专业的支付系统产品技术团队提供服务支持，专业性及持续性有保障； 这个项目看起来还是挺不错的，该有的东西应有尽有，麻雀虽小五脏俱全，各位想要学习支付的小伙伴可以学习起来了！

VMWare软件，是本教程最基础的前提软件，需要大家下载好，然后才能更好地学习！

【互联网+程序员绩效考核表】是针对互联网行业中程序员这一特殊岗位进行绩效评估的工具，旨在量化和优化员工的工作表现，促进个人与团队的发展。绩效考核表通常由多个方面组成，包括工作成果、技能提升、协作能力、沟通技巧、执行效率等，通过不同分数的分配来体现员工在这些方面的表现。 1. **新功能完成量**：这是衡量程序员创新能力的一个关键指标。超过目标的完成量表明员工有较高的工作效率和创新能力，达到要求目标则为正常表现，而尚可和欠佳则表示需要改进。 2. **Bug修正量**：此部分关注程序员对代码错误的处理能力。超过目标的修正量意味着员工对问题有较强的解决能力，达到要求目标是基本要求，尚可和欠佳则表示在错误修复上存在不足。 3. **Bug平均产生率**：这是一个评估代码质量的重要指标。较低的Bug产生率显示了良好的编程习惯和严谨性，而较高的产生率则可能反映编码过程中存在的问题。 4. **设计完成质量和量**：这部分考察的是程序员的设计能力和产出。超过目标和达到要求目标都显示了良好的设计水平，尚可和欠佳则表示需要提升设计能力。 5. **技能增长**：这关乎程序员的学习能力和技术进步。成长不错和略有成长都是积极的表现，保持原状则意味着进步较慢。 6. **业绩（49%）**：这部分权重最高，包含了编码规范、文档编写、沟通协作等多个方面，反映出员工的整体工作效果。 7. **编码规范**：良好的编码规范能提高代码可读性和维护性。仔细、详细和标准的编码是必要的，较少注意则需改进。 8. **文档规范**：详尽的文档有助于团队合作和代码维护，缺少文档则可能影响项目的推进。 9. **沟通能力**和**协作能力**：这两项关乎团队协作的效率。善于沟通和协作是优秀程序员的必备素质，尚可和欠佳则表示需要加强这方面的能力。 10. **表达能力**：清晰的表达能力有助于解决问题和传递信息，是提高团队效率的关键。 11. **执行能力**：高效执行任务的能力是评价员工工作效率的重要因素。 12. **理解能力**：快速理解任务需求是确保项目顺利进行的基础。 13. **学习能力**：快速学习新技能并应用到工作中，是程序员适应技术更新迭代的必要条件。 14. **编程技能**和**设计能力**：这两项直接关系到程序员的业务能力，娴熟和会运用是基本要求，而了解或不清楚则意味着需要进一步提升。 15. **工作汇报**：准确、及时的汇报能确保信息流通，欠佳的汇报可能影响决策。 16. **个人修养**、**产品意识**和**团队意识**：这些软实力对于构建和谐团队文化、提高产品质量和团队凝聚力至关重要。 17. **发展潜力**和**专业知识**：考察员工的长远潜力和现有知识储备，丰富的知识和潜力对于个人和团队的成长都非常重要。 18. **综合知识**：不仅限于专业技能，也包括跨领域知识，这对于互联网行业的程序员来说越来越重要。 通过对以上各个方面的综合评估，可以全面了解程序员的工作表现，从而提供有针对性的反馈和指导，帮助他们提升工作效率和质量，促进职业生涯的发展。

大数据，这个术语被广泛应用于描述在短时间内产生并需要特定技术进行处理和分析的大量数据集合。随着信息技术和互联网的快速发展，数据的产生和积累速度远远超过了传统数据处理工具的能力范围。在大数据时代，数据来源和形式变得多样化，例如通过移动通信、个人计算机、数码相机、互联网应用等产生的数据，涵盖网络日志、传感器网络、社会网络等多种类型。 数据挖掘则是从大数据中提取有价值信息的过程。它涉及开发和应用一系列的算法与模型，以识别数据中的模式和关联。数据挖掘的定义是应用统计学、机器学习等领域的知识和技能，从大量数据中提取有价值的信息和知识。数据挖掘的发展与演进，从最初的数据库分析，到现在的机器学习和深度学习，已经逐渐成熟并被广泛应用于商业决策、市场分析、医疗诊断等领域。 在数据处理的基础层面，统计学、Linux系统管理、SQL语言和数据库知识是大数据分析与处理不可或缺的基础。统计学为我们提供了数据分析的方法论，Linux系统管理则是大多数大数据解决方案的底层操作系统，SQL语言是用于管理和操作关系型数据库的主要编程语言，而数据库管理则是数据存储和检索的核心技术。 对于大数据的处理，传统机器学习算法如关联分析、回归算法、分类算法和聚类算法仍然是处理数据、发现知识的重要工具。而深度学习，作为机器学习的一个分支，通过模拟人脑的神经网络结构，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了革命性的进展。 在工具应用方面，Python作为一种编程语言，在数据科学领域得到了广泛应用。Python拥有丰富的库，可以帮助数据科学家实现数据的快速处理、分析和可视化。Apache Spark和Hadoop是大数据处理和存储的常用框架，它们能够处理PB级别的数据集，并支持复杂的数据分析任务。Apache Spark以其高效的内存计算能力而闻名，而Hadoop则因其能够处理大量非结构化数据而受到重视。 案例学习篇则展示了大数据技术在实际中的应用，如应用系统负载分析与磁盘容量预测、基于基站定位数据的商圈分析以及无线大数据与5G技术的结合。这些案例说明了大数据技术在实际行业中的应用价值，包括在无线通信、地理信息分析、网络安全监控等多个方面的应用。 大数据的战略意义在于专业化处理含价值的数据，并通过“加工”实现数据的“增值”。在更高层次的大数据产业中，将数据信息产生的价值应用到具体行业，发挥行业价值，实现数据信息价值的倍增，这是大数据价值的真正所在。因此，大数据不仅是一种技术现象，更是一种商业模式的创新。 在大数据的发展趋势方面，如IBM提出的5V特征：大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）和真实性（Veracity）。这些特征描绘了大数据的本质，也指导了大数据技术的发展方向和应用模式。 大数据的研究和应用聚焦于技术层面和商业模式层面两大方向。技术层面包括模型、算法和处理工具的开发；商业模式层面则聚焦于大数据的商业模型、盈利模式和产业发展。而在应用层面，大数据技术的实践在于通过各种工具和方法对数据进行深入分析，从而提炼出有价值的商业洞察和决策支持。随着技术的不断发展和行业应用的深化，大数据将继续拓展其在各领域的应用，为社会创造更大的价值。

### 互联网企业-密码口令管理制度 #### 一、引言与目的 随着信息技术的快速发展，数据安全成为了各个企业不容忽视的重要议题。特别是在互联网企业中，由于其业务特性，更需要一套完善的密码口令管理制度来确保信息安全。《互联网企业-密码口令管理制度》文档旨在为公司内部各业务系统的密码管理提供明确的规范与指导，以此增强系统安全性，降低账号密码被破解的风险，从而更好地保护企业和客户的利益。 #### 二、适用范围 本文档适用于企业的所有正式运营系统，包括但不限于服务器、网络设备、安全设备、数据库以及各种业务和管理网站。此外，还包括企业信息化建设和开发项目中涉及的所有正式运营系统。 #### 三、职责分配 为了确保密码安全管理的有效实施，本文档明确了不同部门和个人在密码管理中的具体职责： - **系统管理部门**：负责各自管理系统的密码安全，包括但不限于网络设备、操作系统、AD、邮件系统、数据库等。 - **个人用户**：个人用户需要按照公司的要求安全地设置和管理自己的密码。 - **信息安全部门**：定期或不定期地审核密码管理制度的执行情况，对发现的问题提出整改意见并监督执行。 #### 四、密码管理原则 密码管理是整个密码口令管理制度的核心部分，主要包括以下几个方面： ##### 1. 密码设定原则 - **密码过期**：核心业务系统管理密码必须定期更换。例如，通过堡垒机跳板登陆的密码需要每90天修改一次；而对于其他情况，则需要每180天更改一次密码，超过180天未登录的账户必须锁定。 - **密码恢复**：设置密码历史至少大于5次，即用户在重置密码时，至少需要使用5个不同的密码才能重新使用之前的密码。同时，不允许密码恢复，只能由授权管理员根据规定为用户重置密码。 ##### 2. 密码使用原则 - **禁止行为**：包括泄露密码、明文存储密码、监控网络中的密码、非法尝试访问存储的密码、收集他人密码、暴力猜测密码以及共享普通用户的账号密码等。 - **安全要求**：仅基于“必须知道”的原则使用系统账户密码；对于超级用户账号的访问，只有在工作需要时才被允许；应将特权访问严格限制于最少人数；离职或工作变动导致不再需要访问权限时，应立即取消账号或修改权限；超级管理员账号的密码属于最高机密，严格限定使用范围；第三方人员使用临时账号时也需遵循“最小权限原则”。 ##### 3. 密码变更原则 - 密码变更需由相应的系统、服务器或设备的管理负责人操作。 - 密码使用时间到达更改周期时必须进行变更。 - 发生密码泄露后，必须立即进行密码变更。 ##### 4. 密码备份原则 - 密码备份由相应的系统、服务器及设备的管理负责人进行。 - 备份文件需加密保存。 - 密码变更后应及时更新备份文件。 ##### 5. 密码授权 - 非系统管理员因工作需要使用系统管理密码时，系统管理员应设置临时密码供其使用，并在使用完毕后修改密码，同时对密码授权行为进行记录。 ##### 6. 密码发布 - 密码发布应仅限于向期望的和授权的用户进行。 - 严禁通过电子邮件发布密码。 - 密码发布前需确认用户身份，仅可通过直接或短信联络方式进行。 #### 五、总结 《互联网企业-密码口令管理制度》不仅明确了密码管理的重要性，还提供了详细的指导原则和流程，以帮助企业在日常运营中实现有效的密码安全管理。通过严格执行这些规定，企业可以大大降低因密码管理不当而导致的安全风险，进而保护企业和客户的信息安全。

【互联网公司运维服务标准规范】 运维服务是互联网公司日常运营中的关键环节，它涉及到网络设备、服务器、操作系统、应用系统以及数据的安全与稳定。本文档旨在制定一套完整的互联网公司运维服务标准规范，确保运维工作的有序进行，降低由于人为错误导致的重大事故风险。 一、总则 1. 该规范的制定旨在规范运维工作流程和服务标准，提升运维效率，防止重大运维事故的发生。 2. 本规范作为公司运维管理的基础，所有运维岗位人员需严格遵守。 3. 技术质量管理部拥有本规范的最终解释权。 二、适用范围 1. 规范覆盖公司所有运维项目，包括网络设备、服务器、操作系统、应用系统、数据及辅助设施。 2. 所有运维相关人员，包括外包员工，都需按照此规范执行任务。 三、运维服务要求 1. 运维人员应具备专业素养，认真负责，服从管理，并在面对问题时冷静处理。 2. 遵守公司运维管理制度和客户要求，确保人员、系统和设施安全。 3. 基本维护要求： - 守护客户业务规则和现场管理。 - 维护工作需得到客户批准后进行。 - 系统升级和割接需经过客户测试。 - 不得未经客户许可擅自更改数据或系统参数。 - 外包人员需经过培训和考核，以公司员工身份执行任务。 - 定期检查系统安全，提出预防措施。 4. 故障响应/处理制度： - 按照故障控制管理办法，及时响应和修复故障。 - 保持24小时通讯畅通。 - 执行逐级上报故障处理制度。 5. 信息记录（维护资料管理）： - 建立完整维护文档和记录库。 - 文档随系统变化及时更新。 - 维护记录要求规范、准确、及时。 6. 通报制度： - 及时报告重大/关键故障。 - 系统版本升级和割接工作需通报。 - 关键岗位人员变动需告知。 - 系统安全受威胁时需报告。 - 其他异常情况也需及时通报。 四、维护工作现场管理制度 1. 运维人员在机房和工作区应遵守操作规程，保护系统设备。 互联网公司的运维服务标准规范是保证服务质量和系统安全的重要指南，涵盖了运维工作的各个方面，从人员素质到操作流程，再到信息管理和现场管理，每个环节都需要严格遵守，以实现运维工作的高效、安全和规范化。

黑马头条项目采用当下火热的微服务+大数据技术架构实现。本项目主要着手于获取最新最热新闻资讯，通过大数据分析用户喜好精确推送咨询新闻黑马头条项目是对在线教育平台业务进行大数据统计分析的系统。碎片化、切换频繁、社交化和个性化现如今成为人们阅读行为的标签。黑马头条对海量信息进行搜集，通过系统计算分类，分析用户的兴趣进行推送从而满足用户的需求。

护理大数据研究热点和趋势分析 护理大数据是指在与护理相关的领域中产生的大量数据，包括但不限于病人记录、医疗保健提供者的行动、医疗设备产生的数据等。这些数据的研究和分析对于提高医疗保健质量和效率、降低医疗成本具有重要意义。本次演示将介绍护理大数据研究的热点和趋势，并进行分析。 研究热点： 1. 研究方法：护理大数据的研究方法主要包括数据挖掘、机器学习和人工智能等技术。这些方法可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息，以支持更好的决策和医疗保健服务。 2. 应用场景：护理大数据的应用场景非常广泛，包括但不限于：预测疾病发病率、确定治疗方案、评估医疗保健服务的质量和效率、发现新的疾病治疗方法等。 3. 数据挖掘技术：数据挖掘技术是护理大数据研究的关键技术之一。这些技术可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息。常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树等。 趋势分析： 1. 市场趋势：随着大数据技术的发展，护理大数据的市场也在不断扩大。越来越多的公司和机构开始意识到护理大数据的价值，并投入到相关研究和应用中。 2. 技术趋势：护理大数据的技术趋势主要体现在以下几个方面：一是数据采集技术的不断发展，如物联网、可穿戴设备等技术的应用，可以更加方便地收集各种类型的数据；二是数据处理和分析技术的不断进步，如人工智能、机器学习等技术的应用，可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息；三是数据安全和隐私保护技术的不断提高，如加密技术、数据脱敏技术等，可以保护患者的隐私和数据安全。 3. 需求趋势：随着社会老龄化和慢性病的不断增加，社会对护理大数据的需求也越来越高。同时，随着医疗技术的不断进步和社会对医疗保健服务质量的不断追求，护理大数据的应用前景也越来越广阔。 挑战与机遇： 1. 挑战：护理大数据的研究和应用也面临着一些挑战。数据质量是一个重要的问题。由于数据来源广泛、收集方式多样，数据的质量往往难以保证。这需要投入大量的人力物力进行数据清洗和预处理，以确保数据的准确性和可靠性。数据共享也是一个亟待解决的问题。由于涉及患者的隐私和商业利益，数据的共享和交换往往受到限制。 护理大数据的研究和应用具有重要的社会价值和应用前景，但同时也存在一些挑战和限制。因此，我们需要加强对护理大数据的研究和应用，提高数据的质量和可靠性，保护患者的隐私和数据安全，并推动护理大数据在医疗保健领域的应用。