从qq国际版中提取出的全球主要国家、省州、城市的数据库（XML版），并转换为csv版。数据库包含country_name，country_code，state_name，state_code，city_name，city_code信息。上传资源包括xml版数据库、csv版数据库、xml转csv脚本。

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2020年3月14日 任务介绍 此次爬虫任务为“爬取新房销售信息”，获取楼盘名、地址、价格的简单信息，我选取的城市是“赣州”，尝试过安居客、房天下等几个房屋信息网站，安居客有反爬措施，由于是新手比较怂就果断避开了，从信息量来看房天下-赣州符合我的需要，且对新手比较友好，所以选择房天下为对象进行爬虫。 由于信息均为文本，选择保存为csv格式，便于后续读取和分析。 环境准备 我用的是Anaconda3的环境和PyCharm这种IDE工具，首先需要装载此次任务需要用到的函数库：Requests、bs4（BeautifulSoup4）、csv来实现以下功能： 爬取网页内容； 快速定位并获取想要的文本内

简单的介绍了habse存储数据的样子和简单的hbase shell 使用

数据挖掘与机器学习工作平台：weka的示例文件。 bank-data.csv。

pycharm运行代码（我用的python3.6)后，在控制台提示“请输入您要查询的岗位名称:”时输入你想要搜索的岗位名称例如直接输入python，回车确认后会自动爬取python岗位信息并写入tencent_jobs.csv文件中（在项目文件的同级文件夹）

公司电话簿好几百人，想全部存入手机，网上找了很多工具都不好用，干脆自己写了一个。 使用前需将EXCEL文件另存为CSV文件，再用本软件打开。然后选择表头对应关系，然后直接生成即可。 注意:EXCEL文件的第一行必须有表头，表明各列的类型。 本软件生成的.VCF文件为UTF-8无BOM编码的，亲测小米4S可以导入。 如手机需其他编码，可以生成以后再用UEDIT，NOTEPAD++等类似的工具转换一下即可。