本课题的研究对象是影视推荐与交流系统，该系统实现了用户管理、电影类型管理、电影信息管理、留言板管理、交流论坛管理、系统管理等功能。本系统在设计上，考虑到系统内容以及系统的受众群体，在系统的美工方面采用了比较正规的设计，同时也提供了友好的页面以及简单的操作，系统采用Python语言、Django框架、MVC模式、MySQL数据库，这样的组合不但利用上了在大学中所学到的知识，并且能够使系统真正的发布到互联网上，而不是一个单纯的演示系统。

要随着我国经济迅速发展，智能医疗是利用最先进物联网技术，实现患者与医务人员，医疗机构，医疗设备之间的互动，逐步达到信息化，本文设计了一种智能区域医疗系统的信息管理，智能区域医疗系统备受用户的喜爱，智能区域医疗系统被用户普遍使用，为方便用户能够可以随时进行智能区域医疗系统的数据信息管理，特开发了基于智能区域医疗的管理系统。智能区域医疗系统的设计主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑，确定所要实现的功能后进行界面的设计，在这中间还要考虑如何可以更好的将功能及页面进行很好的结合，方便用户可以很容易明了的找到自己所需要的信息，还有系统平台后期的可操作性，通过对信息内容的详细了解进行技术的开发。智能区域医疗系统的开发利用现有的成熟技术参考，以源代码为模板，分析功能调整与智能区域医疗系统管理的实际需求相结合，讨论了基于智能区域医疗系统管理的使用。

本文研究内容主要来源于高校数据管理中的信息化需求，研究成果对高校的数据管理有很大的帮助，不但很大程度的提高了员工的工作效率，而且对高校的发展、学生的积极性有非常重要的作用。在开发本系统的过程中，根据当前企业数据管理的实际发展情况，采用Eclipse开发环境，使用Java语言进行编码，数据库方面使用的是MySQL。

基于python的monkey自动化脚本

基于Python的接口自动化框架

基于Python求解遗传算法FJSP4.py

基于python的sql操作，对csv文件操作，提供完整代码

从豆瓣批量获取看过电影的用户列表，并应用kNN算法预测用户性别 首先从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。 获取数据 链接分析 这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员的网页链接：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections。 一页上显示了20名看过这部电影的豆瓣用户。当点击下一页时，当前连接变为：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=20。 由此可知，当请求下一页内容时，实际上就是将"start"后的索引增加20。 因此，我们可以设定base_url='http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=',i=range(0,200,20),在循环中url=base_url+str(i)。 之所以要把i的最大值设为180，是因为后来经过测试，豆瓣只给出看过一部电影的最近200个用户。 读取网页 在访问时我设置了一个HTTP代理，并且为了防止访问频率过快而被豆瓣封ip，每读取一个网页后都会调用time.sleep(5)等待5秒。 在程序运行的时候干别的事情好了。 网页解析 本次使用BeautifulSoup库解析html。 每一个用户信息在html中是这样的： 七月 (银川) 2015-08-23   首先用读取到的html初始化soup=BeautifulSoup(html)。本次需要的信息仅仅是用户id和用户的电影主页，因此真正有用的信息在这段代码中： 因此在Python代码中通过td_tags=soup.findAll('td',width='80',valign='top')找到所有的块。 td=td_tags[0],a=td.a就可以得到 通过link=a.get('href')可以得到href属性，也就用户的电影主页链接。然后通过字符串查找也就可以得到用户ID了。

# -*- coding: utf-8 -*- import sys import nltk import json # Load in output from blogs_and_nlp__get_feed.py BLOG_DATA = sys.argv[1] blog_data = json.loads(open(BLOG_DATA).read()) for post in blog_data: sentences = nltk.tokenize.sent_tokenize(post['content']) tokens = [nltk.tokenize.word_tokenize(s) for s in sentences] pos_tagged_tokens = [nltk.pos_tag(t) for t in tokens] # Flatten the list since we're not using sentence structure # and sentences are guaranteed to be separated by a special # POS tuple such as ('.', '.') pos_tagged_tokens = [token for sent in pos_tagged_tokens for token in sent] all_entity_chunks = [] previous_pos = None current_entity_chunk = [] for (token, pos) in pos_tagged_tokens: if pos == previous_pos and pos.startswith('NN'): current_entity_chunk.append(token) elif pos.startswith('NN'): if current_entity_chunk != []: # Note that current_entity_chunk could be a duplicate when appended, # so frequency analysis again becomes a consideration all_entity_chunks.append((' '.join(current_entity_chunk), pos)) current_entity_chunk = [token] previous_pos = pos # Store the chunks as an index for the document # and account for frequency while we're at it... post['entities'] = {} for c in all_entity_chunks: post['entities'][c] = post['entities'].get(c, 0) + 1 # For example, we could display just the title-cased entities print post['title'] print '-' * len(post['title']) proper_nouns = [] for (entity, pos) in post['entities']: if entity.istitle(): print '\t%s (%s)' % (entity, post['entities'][(entity, pos)]) print

一、 实验教学目的和要求： 实验目的： 本课程实验旨在加深学生对于网络大数据挖掘的理解，培养学生分析、设计、实现基于Python语言的网络数据挖掘算法，掌握科学的实验方法，为以后其他专业课的学习打下坚实的基础。该实验内容采用循序渐进的方式，从Python语言的基本语法入手，在加深学生对于Python语言熟悉的基础上突出数据挖掘应用。实验提供功能要求，学生自己确定设计方案和需要思考如何设计最优化的算法，并完成结果记录和分析，充分发挥学生的创造性和主动性。 实验要求： 了解并掌握Python语言的基本语法、能够使用Python读取或写入数据表、获取并分析网络文本数据、获取并处理图像数据等。 二、 Python开发环境简介： 本课程实验使用的Python开发环境为Python IDLE，其用户界面图见图1所示。IDLE是开发python程序的基本集成开发环境，具备基本的IDE的功能，是Python教学的不错的选择。当安装好python以后，IDLE就自动安装好了，不需要另外去找。同时，使用Eclipse这个强大的框架时IDLE也可以非常方便的调试Python程序。其基本功能包括语法加亮、段落缩进、基本文本编辑、TABLE键控制、调试程序。 打开 Idle 后出现一个增强的交互命令行解释器窗口（具有比基本的交互命令提示符更好的剪切、粘贴、回行等功能）。除此之外，还有一个针对 Python 的编辑器（无代码合并，但有语法标签高亮和代码自动完成功能）、类浏览器和调试器。菜单为 TK “剥离”式，也就是点击顶部任意下拉菜单的虚线将会将该菜单提升到它自己的永久窗口中去。特别是 "Edit" 菜单，将其“靠”在桌面一角非常实用。Idle 的调试器提供断点、步进和变量监视功能。