求职季哪种 Python 程序员能拿高薪?
本文以Python爬虫、数据分析、后端、数据挖掘、全栈开发、运维开发、高级开发工程师、大数据、机器学习、架构师这10个岗位,从拉勾网上爬取了相应的职位信息和任职要求,并通过数据分析可视化,直观地展示了这10个职位的平均薪资和学历、工作经验要求。
文章很长,耐心观看。
01
爬虫准备
1、先获取薪资和学历、工作经验要求
由于某网数据加载是动态加载的,需要我们分析。分析方法如下:
我们发现网页内容是通过post请求得到的,返回数据是json格式,那我们直接拿到json数据即可。
我们只需要薪资和学历、工作经验还有单个招聘信息,返回json数据字典中对应的英文为:positionId,salary, education, workYear(positionId为单个招聘信息详情页面编号)。相关操作代码如下:
- 文件存储:
def file_do(list_info):# 获取文件大小file_size = os.path.getsize(r'G:\lagou_anv.csv')if file_size == 0:# 表头name = ['ID','薪资', '学历要求', '工作经验']# 建立DataFrame对象file_test = pd.DataFrame(columns=name, data=list_info)# 数据写入file_test.to_csv(r'G:\lagou_anv.csv', encoding='gbk', index=False)else:with open(r'G:\lagou_anv.csv', 'a+', newline='') as file_test:# 追加到文件后面writer = csv.writer(file_test)# 写入文件writer.writerows(list_info)
- 基本数据获取:
# 1. post 请求 url
req_url = 'https://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json?needAddtionalResult=false'
# 2.请求头 headers
headers = {'Accept': 'application/json,text/javascript,*/*;q=0.01','Connection': 'keep-alive','Cookie': '你的Cookie值,必须加上去','Host': 'www.lagou.com','Referer': 'https://www.lagou.com/jobs/list_Python?labelWords=&fromSearch=true&suginput=','User-Agent': str(UserAgent().random),
}def get_info(headers):# 3.for 循环请求(一共30页)for i in range(1, 31):# 翻页data = {'first': 'true','kd': 'Python爬虫','pn': i}# 3.1 requests 发送请求req_result = requests.post(req_url, data=data, headers=headers)req_result.encoding = 'utf-8'print("第%d页:"%i+str(req_result.status_code))# 3.2 获取数据req_info = req_result.json()# 定位到我们所需数据位置req_info = req_info['content']['positionResult']['result']print(len(req_info))list_info = []# 3.3 取出具体数据for j in range(0, len(req_info)):salary = req_info[j]['salary']education = req_info[j]['education']workYear = req_info[j]['workYear']positionId = req_info[j]['positionId']list_one = [positionId,salary, education, workYear]list_info.append(list_one)print(list_info)# 存储文件file_do(list_info)time.sleep(1.5)
- 运行结果:
2、根据获取到的positionId
来访问招聘信息详细页面
- 根据
positionId
还原访问链接:
position_url = []
def read_csv():# 读取文件内容with open(r'G:\lagou_anv.csv', 'r', newline='') as file_test:# 读文件reader = csv.reader(file_test)i = 0for row in reader:if i != 0 :# 根据positionID补全链接url_single = "https://www.lagou.com/jobs/%s.html"%row[0]position_url.append(url_single)i = i + 1print('一共有:'+str(i-1)+'个')print(position_url)
- 访问招聘信息详情页面,获取职位描述(岗位职责和岗位要求)并清理数据:
def get_info():for position_url in position_urls:work_duty = ''work_requirement = ''response00 = get_response(position_url,headers = headers)time.sleep(1)content = response00.xpath('//*[@id="job_detail"]/dd[2]/div/p/text()')# 数据清理j = 0for i in range(len(content)):content[i] = content[i].replace('\xa0',' ')if content[i][0].isdigit():if j == 0:content[i] = content[i][2:].replace('、',' ')content[i] = re.sub('[;;.0-9。]','', content[i])work_duty = work_duty+content[i]+ '/'j = j + 1elif content[i][0] == '1' and not content[i][1].isdigit():breakelse:content[i] = content[i][2:].replace('、', ' ')content[i] = re.sub('[、;;.0-9。]','',content[i])work_duty = work_duty + content[i]+ '/'m = i# 岗位职责write_file(work_duty)print(work_duty)# 数据清理j = 0for i in range(m,len(content)):content[i] = content[i].replace('\xa0',' ')if content[i][0].isdigit():if j == 0:content[i] = content[i][2:].replace('、', ' ')content[i] = re.sub('[、;;.0-9。]', '', content[i])work_requirement = work_requirement + content[i] + '/'j = j + 1elif content[i][0] == '1' and not content[i][1].isdigit():# 控制范围breakelse:content[i] = content[i][2:].replace('、', ' ')content[i] = re.sub('[、;;.0-9。]', '', content[i])work_requirement = work_requirement + content[i] + '/'# 岗位要求write_file2(work_requirement)print(work_requirement)print("-----------------------------")
- 运行结果:
3、四种图可视化数据+数据清理方式
- 矩形树图:
# 1.矩形树图可视化学历要求
from pyecharts import TreeMap
education_table = {}
for x in education:education_table[x] = education.count(x)
key = []
values = []
for k,v in education_table.items():key.append(k)values.append(v)data = []
for i in range(len(key)) :dict_01 = {"value": 40, "name": "我是A"}dict_01["value"] = values[i]dict_01["name"] = key[i]data.append(dict_01)
tree_map = TreeMap("矩形树图", width=1200, height=600)
tree_map.add("学历要求",data, is_label_show=True, label_pos='inside')
- 玫瑰饼图:
# 2.玫瑰饼图可视化薪资
import re
import math
'''
# 薪水分类
parameter : str_01--字符串原格式:20k-30k
returned value : (a0+b0)/2 --- 解析后变成数字求中间值:25.0
'''
def assort_salary(str_01):reg_str01 = "(\d+)"res_01 = re.findall(reg_str01, str_01)if len(res_01) == 2:a0 = int(res_01[0])b0 = int(res_01[1])else :a0 = int(res_01[0])b0 = int(res_01[0])return (a0+b0)/2from pyecharts import Pie
salary_table = {}
for x in salary:salary_table[x] = salary.count(x)key = ['5k以下','5k-10k','10k-20k','20k-30k','30k-40k','40k以上']
a0,b0,c0,d0,e0,f0=[0,0,0,0,0,0]for k,v in salary_table.items():ave_salary = math.ceil(assort_salary(k))print(ave_salary)if ave_salary < 5:a0 = a0 + velif ave_salary in range(5,10):b0 = b0 +velif ave_salary in range(10,20):c0 = c0 +velif ave_salary in range(20,30):d0 = d0 +velif ave_salary in range(30,40):e0 = e0 +velse :f0 = f0 + v
values = [a0,b0,c0,d0,e0,f0]pie = Pie("薪资玫瑰图", title_pos='center', width=900)
pie.add("salary",key,values,center=[40, 50],is_random=True,radius=[30, 75],rosetype="area",is_legend_show=False,is_label_show=True)
- 普通柱状图:
# 3.工作经验要求柱状图可视化
from pyecharts import Bar
workYear_table = {}
for x in workYear:workYear_table[x] = workYear.count(x)
key = []
values = []
for k,v in workYear_table.items():key.append(k)values.append(v)
bar = Bar("柱状图")
bar.add("workYear", key, values, is_stack=True,center= (40,60))
- 词云图:
import jieba
from pyecharts import WordCloud
import pandas as pd
import re,numpystopwords_path = 'H:\PyCoding\Lagou_analysis\stopwords.txt'
def read_txt():with open("G:\lagou\Content\\ywkf_requirement.txt",encoding='gbk') as file:text = file.read()content = text# 去除所有评论里多余的字符content = re.sub('[,,。. \r\n]', '', content)segment = jieba.lcut(content)words_df = pd.DataFrame({'segment': segment})# quoting=3 表示stopwords.txt里的内容全部不引用stopwords = pd.read_csv(stopwords_path, index_col=False,quoting=3, sep="\t", names=['stopword'], encoding='utf-8')words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"计数": numpy.size})words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["计数"], ascending=False)test = words_stat.head(200).valuescodes = [test[i][0] for i in range(0, len(test))]counts = [test[i][1] for i in range(0, len(test))]wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)wordcloud.add("必须技能", codes, counts, word_size_range=[20, 100])wordcloud.render("H:\PyCoding\Lagou_analysis\cloud_pit\ywkf_bxjn.html")
02
Python爬虫岗位
关键词解析:
- 学历:本科
- 工作月薪:10k-30k
- 工作经验:1-5年
- 技能:分布式、多线程、框架、Scrapy、算法、数据结构、数据库
综合:爬虫这个岗位在学历要求上比较放松,大多数为本科即可,比较适合想转业的老哥小姐姐,学起来也不会特别难。而且薪资待遇上也还算比较优厚,基本在10k以上。不过唯一对工作经验要求还是比较高的,有近一半的企业要求工作经验要达到3年以上。
03
Python数据分析岗位
关键词解析:
- 学历:本科(硕士比例有所增高)
- 工作月薪:10k-30k
- 工作经验:1-5年
- 技能:SAS、SPSS、Hadoop、Hive、数据库、Excel、统计学、算法
综合:数据分析这个岗位在学历要求上比爬虫要求稍微高一些,硕士比例有所提升,专业知识上有一定要求。薪资待遇上也还算比较优厚,基本在10k以上,同时薪资在30k-40k的比例也有所上升。对工作经验要求还是比较高,大部分的企业要求工作经验要达到3年以上。
04
Python后端岗位
学历要求
工作月薪
工作经验要求
后端技能
关键词解析:
- 学历:本科
- 工作月薪:10k-30k
- 工作经验:3-5年
- 技能:Flask、Django、Tornado、Linux、MySql、Redis、MongoDB、TCP/IP、数学(哈哈)
综合:web后端这个岗位对学历要求不高,但专业知识上有很大要求,得会Linux操作系统基本操作、三大主流数据库的使用、以及三大基本web框架的使用等计算机相关知识,总体来说难道还是比较大。薪资待遇上也比较优厚,基本在10k以上,同时薪资在30k-40k的比例也有近20%。对工作经验要求还是比较高,大部分的企业要求工作经验要达到3年以上。
05
Python数据挖掘岗位
关键词解析:
- 学历:本科(硕士)
- 工作月薪:20k-40k
- 工作经验:3-5年
- 技能:学历(hhh)、Hadoop、Spark、MapReduce、Scala、Hive、聚类、决策树、GBDT、算法
综合:数据挖掘这个岗位,在学历要求是最高的,虽然还是本科居多,但硕士比例明显增加,还有公司要求博士学历。在专业知识上也有很大要求,得会Linux操作系统基本操作、大数据框架Hadoop、Spark以及数据仓库Hive的使用等计算机相关知识,总体来说难道还是比较大。薪资待遇上特别优厚,基本在20k以上,薪资在30k-40k的比例也有近40%,对工作经验要求还是比较高,大部分的企业要求工作经验要达到3年以上。
06
Python全栈开发岗位
关键词解析:
- 学历:本科
- 工作月薪:10k-30k
- 工作经验:3-5年
- 技能:测试、运维、管理、开发、数据结构、算法、接口、虚拟化、前端
综合:全栈开发这个岗位什么都要懂些,什么都要学些,在学历要求上并不太高,本科学历即可,在专业知识上就不用说了,各个方面都得懂,还得理解运用。薪资待遇上也还可以,基本在10k以上,薪资在30k-40k的比例也有近20%。对工作经验要求还是比较高,大部分的企业要求工作经验要达到3年以上。总体来说,就我个人而言会觉得全栈是个吃力多薪水少的岗位。
07
Python运维开发岗位
关键词解析:
- 学历:本科
- 工作月薪:10k-30k
- 工作经验:3-5年
- 技能:SVN、Git、Linux、框架、shell编程、mysql,redis,ansible、前端框架
综合:运维开发这个岗位在学历要求上不高,除开占一大半的本科,就是专科了。工作经验上还是有一些要求,大多数要求有3-5年工作经验。从工资上看的话,不高也不低,20k以上也占有62%左右。要学习的东西也比较多,前端、后端、数据库、操作系统等等。
08
Python高级开发工程师岗位
关键词解析:
- 学历:本科
- 工作月薪:20k左右
- 工作经验:3-5年
- 技能:WEB后端、MySQL、MongoDB、Redis、Linux系统(CentOS)、CI/CD 工具、GitHub
综合:高级开发工程师这个岗位在学历要求上与运维开发差不多,薪资也相差不大,22%以上的企业开出了30k以上的薪资,65%左右企业给出20k以上的薪资。当然,对工作经验上还是要求较高,有近一半的企业要求工作经验要达到3年以上。
09
Python大数据岗位
关键词解析:
- 学历:本科(硕士也占比很大)
- 工作月薪:30k以上
- 工作经验:3-5年
- 技能:前端开发、 MySQL、Mongo、Redis、Git
、Flask、Celery、Hadoop/HBase/Spark/Hive、Nginx
综合:现在是大数据时代,大数据这个岗位也是相当火热,在学历要求上几乎与运维开发一模一样。当然,可能数据上出现了巧合,本科居多,工作经验上1-5年占据一大半,薪资上也基本上在20k以上,该岗位薪资在20k以上的企业占了55%左右。
10
Python机器学习岗位
关键词解析:
- 学历:本科(硕士也占比很大)
- 工作月薪:30k以上
- 工作经验:3-5年
- 技能:Machine Learning,Data Mining,Algorithm
研发,算法,Linux,决策树,TF,Spark+MLlib,Cafe
综合:机器学习这个岗位在学历要求上比较严格,虽然看起来是本科居多,但对于刚毕业或毕业不久的同学,如果只是个本科,应聘还是很有难度的。当然机器学习岗位薪资特高,60%在30k以上,近90%在20k以上,97%在10k以上。除开对学历要求比较高外,对工作经验要求也比较高,有近一半的企业要求工作经验要达到3年以上。
11
Python架构师岗位
关键词解析:
- 学历:本科
- 工作月薪:30k以上
- 工作经验:5-10年
- 技能:Flask,Django,MySQL,Redis,MongoDB,Hadoop,Hive,Spark,ElasticSearch,Pandas,Spark/MR,Kafka/rabitmq
综合:架构师这个岗位单从学历上看不出什么来,但在薪资上几乎与机器学习一样,甚至比机器学习还要高,机器学习中月薪40k以上的占23.56%,架构师中月薪40k以上的占30.67%。在学历要求上比机器学习要略低,本科居多,但在工作经验上一半以上的企业要求工作经验在5-10年。在必要技能上也要求特别严格,比之前说过的全栈开发师有过之而无不及。
看着这月薪,我是超级想去了,你呢?
12
写在最后
从上文可以看出,Python相关的各个岗位薪资还是不错的,基本上所有岗位在10k以上的占90%,20k以上的也基本都能占60%左右。而且学历上普遍来看,本科学历占70%以上。唯一的是需要工作经验,一般得有个3-5年工作经验,也就是如果24岁本科毕业,27岁就有很大机会拿到月薪20k以上。有没有很心动?
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!
👉Python学习路线汇总👈
Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。(全套教程文末领取哈)
👉Python必备开发工具👈
温馨提示:篇幅有限,已打包文件夹,获取方式在:文末
👉Python学习视频600合集👈
观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
👉实战案例👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
👉100道Python练习题👈
检查学习结果。
👉面试刷题👈
资料领取
上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取
相关文章:
求职季哪种 Python 程序员能拿高薪?
本文以Python爬虫、数据分析、后端、数据挖掘、全栈开发、运维开发、高级开发工程师、大数据、机器学习、架构师这10个岗位,从拉勾网上爬取了相应的职位信息和任职要求,并通过数据分析可视化,直观地展示了这10个职位的平均薪资和学历、工作经…...
如何选择好的IB课程学校?
在上海除了拼中考,你还可以走一条更有“选择权”的路——国际化学校! 然而选择学校时,让家长最头痛的事情,莫过于为孩子选择什么样的国际化课程。 今天我们来聊聊IB课程! 三大主流国际课程中,被公认含金量最…...
2023美赛ABCDEF题思路+参考文献+代码
选题建议、ABCDEF题参考文献、ABCDEF题思路(后续更新视频和代码)、D题数据、数据集及处理方式已更新,其他日内更新。下文包含:2023年美国大学生数学建模竞赛(以下简称美赛)A - F题思路解析、选题建议、代码…...
DataEase 制作数据可视化大屏经验分享
前言 DataEase 简介 DataEase 是开源的数据可视化分析工具,帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势,从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接,能够通过拖拉拽方式快速制作图表,并可以方便地与他人分享。 更多详细介…...
前端基础-2day
前端基础 这里写目录标题前端基础div和span标签div 标签span标签列表有序列表无序列表自定义列表图片超链接标签表格 table表格合并表单标签表单控键属性div和span标签 div 标签 没有具体的含义,用于划分页面区域,独占一行 快捷键:div{}*3 …...
在线一键JS混淆还原
当今,随着互联网的发展,越来越多的网站开始使用JavaScript来实现动态交互和用户体验。但是,由于JavaScript代码的开放性和易于复制,网站管理员需要采取一些措施来保护他们的代码。这就是JavaScript混淆工具产生的原因。 jsjiami.…...
Java基本语法
目录 一、注释方式 1、单行注释 // 2、多行注释 /*...*/ 3、文档注释 /**....*/ 二、标识符和关键字 三、数据类型 拓展及面试题讲解 1、整数拓展 进制 二进制0b 八进制0 十六进制0x 2、字符拓展 编码Unicode表 2字节 0~65536 3、字符串拓展 4、布尔值拓展 一、注释方式…...
什么表单设计工具能快速提升办公效率?
在信息化快速发展的年代,谁能掌握更先进的技术,谁就能拥有更广阔的发展前景。在以前的办公环境中,传统的表单制作工具占据了主流地位,随着办公自动化的快速发展,传统表单工具的弊端也暴露出来了,采用更先进…...
SystemVerilog——Axi4Lite_To_Localbus
摘要:用SystemVerilog对Axi4转localbus进行编写与仿真 如果需要从PS端对PL进行寄存器的读写操作,从znyq M_AXI_HPM_FPD出来,经过axi_interconnect 模块分出多个通道(不同的地址),经过一个axi_slave模块&am…...
硬件_IMX6ULL的LCD控制器
硬件_IMX6ULL的LCD控制器 文章目录硬件_IMX6ULL的LCD控制器一、 LCD控制器模块介绍1.1 硬件框图1.2 数据传输与处理1.3 时序控制二、 LCD控制器寄存器简介2.1 LCDIF_CTRL寄存器2.2 LCDIF_CTRL1寄存器2.3 LCDIF_TRANSFER_COUNT寄存器2.4 LCDIF_VDCTRL0寄存器2.5 LCDIF_VDCTRL1寄…...
ICLR 2022—你不应该错过的 10 篇论文(下)
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 ICLR 2023已经放榜,但是今天我们先来回顾一下去年的ICLR 2022! ICLR 2022将于2022年 4 月 25 日星期一至 4 月 29 日星期五在线举行(连续第三年!&#x…...
国内外优秀程序员的私域博客大全
文章目录 国内外优秀程序员的私域博客大全**国内的优秀程序员****国外的优秀程序员**结语国内外优秀程序员的私域博客大全 国内的优秀程序员 1、风雪之隅-惠新宸 擅长领域:PHP、PECL等 Laruance惠新宸——国内最有影响力的PHP技术专家,PHP开发组核心成员, Zend顾问, PHP7及…...
【C++ Primer Plus】第六章:分支语句和逻辑运算符
文章目录第六章 分支语句和逻辑运算符6.1 字符函数库cctype6.2 ?:运算符6.3 读取数字的输入6.4 cin的处理过程char类型intdoublechar数组使用char数组来存储输入6.5 写入到文本文件中6.6 读取文本文件6.7 总结第六章 分支语句和逻辑运算符 6.1 字符函数库cctype C从C语言继承…...
堡垒机的主要功能是什么?为什么需要堡垒机?
堡垒机是一种用于管理和控制服务器的工具,其主要功能是为管理人员提供安全、便捷的远程管理和操作方式。为什么需要堡垒机呢?下面我们将详细阐述堡垒机的主要功能和必要性。 一、堡垒机的主要功能: ①、用户认证和授权管理:堡垒机…...
记录spring中Transactional事务注解失效的六个场景
记录spring中Transactional事务注解失效的六个场景 方法内的自调用 原因:通过this内部调用其他带有Transactional注解的方法,是通过this进行调用,并没有通过cglib代理对象进行调用,导致方法未被增强导致无法检测内部事务 解决方…...
【23种设计模式】行为型模式详细介绍(下)
前言 本文为 【23种设计模式】行为型模式 相关内容介绍,下边将对访问者模式,模板模式,策略模式,状态模式,观察者模式,备忘录模式,中介者模式,迭代器模式,解释器模式&…...
dbeaver工具连接达梦数据库
、一 概述 DBeaver 是一个基于 Java 开发,免费开源的通用数据库管理和开发,DBeaver 采用 Eclipse 框架开发,支持插件扩展,并且提供了许多数据库管理工具:ER 图、数据导入/导出、数据库比较、模拟数据生成等࿰…...
比Teambition、Worktile 更适合研发团队的几大工具盘点
Worktile 和 Teambitiom 哪个更好?两个产品各有特点。1.Teambition 优势:操作简单、个人版永不收费、更适合小型团队;2.Teambition 劣势:无法满足中大型团队复杂的项目管理、自定义能力弱、无法与钉钉以外的工具打通等;…...
matlab图像处理常用功能以及函数
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、matlab灰度处理相关二、形态学的一些函数1.腐蚀2.膨胀3.开运算4.闭运算三、其他一些可能会用到的方法1.使用hough进行直线检测2.圆检测3.闭合形状检测4.寻找…...
eBPF 之 ProgramType、AttachType和InputContext
1. ProgramType 定义定义在 include/uapi/linux/bpf.h 文件中,不同 Linux 版本会有变化,以下是 Linux 5.19 版本定义:enum bpf_prog_type {BPF_PROG_TYPE_UNSPEC,BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER,BPF_PROG_TYPE_KPROBE,BPF_PROG_TYPE_SCHED_CLS,…...
C++运行时类型识别RTTI
C技能 runtime type identification(RTTI) 运行时类型识别在使用多态的时候经常用到。本文将会介绍RTTI的几个特征。1. 运行时类型转换下面的程序模仿了dynamic_cast<type_id>()类型转化符号,根据每个类的id来判断当前的类型,如果id不匹配…...
idea多时编辑多行-winmac都支持
1背景介绍 idea编辑器非常强大,其中一个功能非常优秀,很多程序员也非常喜欢用。这个功能能够大大大提高工作效率-------------多行代码同时编辑 2win 2.1方法1 按住alt鼠标左键上/下拖动即可 这样选中多行后,可以直接多行编辑。 优点&a…...
BI是报表?BI是可视化?BI到底是什么?
很多企业认为只要买一个前端商业智能BI分析工具就可以解决企业级的商业智能BI所有问题,这个看法实际上也不可行的。可能在最开始分析场景相对简单,对接数据的复杂度不是很高的情况下这类商业智能BI分析工具没有问题。但是在企业的商业智能BI项目建设有一…...
Python基础-数据类型之元组
一、元组的定义 nums (1, 2, 3, 4, 5) 元组是序列的其中一种,每个元素都以逗号分隔,用()包围。 当元组中只有一个元素时,需要在元素后面加逗号分隔,nums (1,),否则括号会被当成运算符 nums (1) print(type(nums…...
大数据面试小抄
项目地址:https://github.com/GTyingzi/BigDATA 该项目是自己在学习大数据过程中整理、总结下来的一份面试小抄。涵盖Hadoop、Spark、Flink、Hive、HBae、Kafka、ES、Zookeeper等。 开源给大家,若感觉不错欢迎star~ 摘取Flink部分如下文章目录FlinkFli…...
Vue:(三十一)Vue封装的过度与动画
上一篇订阅与发布不够过瘾,接着再来一篇,come on!!!作用:在插入、更新或移除DOM元素时,在合适的时候给元素添加样式类名写法:过度:元素进入的样式:v-enter&am…...
文本处理:字符串替换
方法1:str.replace str.replace(old, new[, count]) Return a copy of the string with all occurrences of substring old replaced by new. If the optional argument count is given, only the first count occurrences are replaced. 该方法逻辑大致如下所示&am…...
python 调用 dll 出现精度问题
问题:python 在调用dll 的时候出现了精度问题 总结:使用decimal库进行转换就可以正常传递。 ‘ 心急的朋友可以略过下文了。 心急的朋友可以略过下文了。 心急的朋友可以略过下文了。 心急的朋友可以略过下文了。 ’ 遇到的问题具体情况 dll 生成函数…...
STL讲解——模拟实现string
STL讲解——模拟实现string 经典的string类问题 大厂在面试中,面试官总喜欢让学生自己来模拟实现string类,最主要是实现string类的增、删、查、改、构造、拷贝构造、赋值运算符重载以及析构函数。大家看下自己可不可以写一个string类? cla…...
CDH 6.3.2 升级Hive 2.3.9
升级背景 DolphinScheduler 3.1.1安装好后,其源码中集成的是Hive 2.1.1,版本太低,当在数据中心连接Hive数据源时报错,所以升级CDH自带的Hive为2.3.9版本。 一、准备工作 1、下载hive2.3.9并解压 下载地址:http://a…...
网站开发与设计难嘛/竞价开户推广
<%: ViewData["Message"] %> 冒号的绑定可以自动转换HTML编码的代码(所以我一直无法在前台显示我在后台拼接的HTML代码,而使用 Response.Write(pager.MvcPager()) 又是正常显示的) <% Model.ModelPagerHtmls %> 等号的…...
北京网站设计实力乐云践新/seo怎么做新手入门
List、Set、Map对照表 接口子接口是否有序是否允许元素重复Collection\否\List\ArrayList否\LinkedList否是\Vector否是SetAbstractSet否否\HashSet否否\TreeSet是(用二叉排序树)否MapAbstractMap否使用key-value来映射和存储数据,key必须唯…...
做二手网站赚钱不/英文网站seo发展前景
前言 我们今天来学习关于事务的传播行为的知识。 题目一 题目如下: 某个复杂的计算逻辑,由若干个子流程处理 主流程处理共同完成。 业务要求是 : 1)子流程处理互相独立,即其中一个发生错误事务回滚,不影…...
美工设计网站推荐/seo工资多少
原文地址 https://www.cnblogs.com/zadomn0920/p/6196962.html 项目的左侧面板 项目设置->Project Project Settings -> Modules Sources面板 Paths面板 dependencies面板 Project Settings - > Libraries Project Settings - > Facets Project Settings -> a…...
售后服务 培训网站后台操作 多少/seo体系百科
作者介绍:李旸,美团点评前端工程师,3 年 Web 前端开发经验,现在是美团点评点餐团队的一员。"Come, and take choice of all my library, And so beguile thy sorrow." —— William Shakespeare, Titus Andronicus为项目…...
订单网站怎么做/网络营销的方式有几种
呵呵今天终于把Discuz的通行证给搞定了!高兴嗯~值得庆贺哦~~呵呵 http://www.netle.cn转载于:https://www.cnblogs.com/fgpgy/archive/2007/11/12/3000063.html...