携程旅游网站高保真原型设计.rp
2024-05-21 15:09:58 1.58MB
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携程Redis容器化实践-携程李剑.pdf
2024-04-11 14:31:16 1.26MB redis
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Python是一种高级、通用、解释型的编程语言,由Guido van Rossum于1989年发起,1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称,强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势: 易学易用: Python的语法设计简单直观,更接近自然语言,使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言: Python是一种高级编程语言,提供了自动内存管理(垃圾回收)等功能,减轻了程序员的负担,同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性: Python具有很好的跨平台性,可以在多个操作系统上运行,包括Windows、Linux、macOS等,使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库: Python内置了大量的模块和库,涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源: Python是开源的,任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展,使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持: Python拥有庞大而活跃的开发社区,这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验,并参与到Python的发展中。 适用于多个领域: Python在各种领域都有广泛的应用,包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域,Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程: Python支持面向对象编程,允许开发者使用类和对象的概念,提高了代码的重用性和可维护性。
2024-02-04 18:29:35 47.7MB python 毕业设计 课程设计
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采集页面头部的行程单数据存储到列表、字典或者文件中,包括游玩天数、游玩时间、人均花费、同游对象、玩法、游玩景点等。获取前50页列表的游记数据后,对数据进行适当分析。
2023-06-10 18:28:17 7KB
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爬取携程网(www.ctrip.com)与南京(可选择感兴趣的城市)相关的游记数据,南京游记列表页面链接如下:http://you.ctrip.com/travels/nanjing9.html。通过列表中的游记标题链接可以打开详细内容页面(见图11-21),采集页面头部的行程单数据存储到列表、字典或文件中,包括游玩天数、游玩时间、人均花费、同游对象、玩法、游玩景点等。获取前50页列表的游记数据后,对数据做适当分析,如计算平均花费、游玩时间在给予分最多、游玩景点的排序等。
2023-05-16 09:14:01 304KB python matplotlib 爬虫 数据处理
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Real_Time_DataMining_Sortware 一款能实时进行文本挖掘的软件,不占用多余的存储空间,直接将采集后的数据集中存储在本地txt中,运用本软件无需进行大量的手动翻页操作,输入对应的店铺链接即可对民宿进行分析包含接结构化数据的可视化和非结构化UGC的情感分析,包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/UGC数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示demo。基于在线民宿UGC数据的意见挖掘项目,包含数据挖掘和NLP相关的处理,负责数据采集、整句切分、主题抽取、情感分析等任务。主要克服用户打分和评论不一致,实时对携程和美团在线民宿的满意度进行评测以及对额外数据进行可视化的综合性工具,多维度的对在线UGC进行数据挖掘并可视化,对比顾客直接打分的结果来看,运用机器学习的情感分析方法更能挖掘到详细的顾客意见和对应的合理评分。 软件包含数据采集(txt_analys
2023-03-18 01:22:15 1.86MB nlp demo sentiment-analysis data-spider
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Python爬虫获取携程成都旅游攻略网站 获取景点评论 pyecharts程度地图画点 画各地游客航线 统计 成都民宿航班图柱状图箭头图雷达图 html jieba分词 wordcloud词云图 情感分析 selenium浏览器多页爬虫+数据分析+统计图 游客信息行程信息挖掘 jupyter notebook numpy pandas 数据分析 数据挖掘
2023-01-12 23:11:25 1.36MB 爬虫 wordcloud 数据挖掘 pyecharts
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此项目开发采用的技术:html5、css3、flex布局、二倍精灵图 采用的字体图标是阿里icon 项目只首页,适应各种移动端尺寸
2022-11-09 14:19:46 1.02MB 移动开发 flex html5 css3
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随着移动互联网的兴起,特别是近年来,智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球,同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛,越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务(LBS)等方面的需求。我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足,分析了在移动互联网流量剧增的背景下,用户数据采集系统的需求,研究在多种访问终端和多种网络类型的场景下,用户数据实时、高效采集的方法,并在此基础上设计和实现实时、有序和健壮的用户数据采集系统。此系统基于J
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