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第一种：利用HttpClient和Jsoup爬取网站数据package com.company; import org.apache.http.Header; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse; import org.apache.http.client.methods.HttpGet; import org.apache.http.imp

连接mongodb#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from pymongo import MongoClient conn = MongoClient('192.168.0.113', 27017) db = conn.mydb #连接mydb数据库，没有则自动创建 my_set = db.test_set　　#使用test_set集合，没有则自动创建插入数据（insert插入一个列表多条数据不用遍历，效率高， save需要遍历列表

MongoDB简介MongoDB介绍MongoDB是面向文档的非关系型数据库，不是现在使用最普遍的关系型数据库，其放弃关系模型的原因就是为了获得更加方便的扩展、稳定容错等特性。面向文档的基本思路就是：将关系模型中的“行”的概念换成“文档（document）”模型。面向文档的模型可以将文档和数组内嵌到文档中。因此，实际中可以用一条数据表示非常复杂的结构。 MongoDB没有预定义模式：文档的键(key)和值(value)不再是固定的类型和大小，而且根据需求要添加或者删除字段变得更容易了。由于没有模

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltIn [47]:def result_pic(result): labels = ['ZL', 'ZR', 'ZF', 'ZM', 'ZC'] kinds = list(result.iloc[:, 0]) result = pd.concat([result, result[['ZL']]], axis=1) ce

# coding=utf-8 import requests import re import time import json from demo2 import soct import pymysql import random import smtplib import email.mime.multipart import email.mime.text import socketclass Spider(): def __init__(self): self.

常见的图表类型直方图：适用比较数据之间的多少；折线图：反映一组数据的变化趋势；条形图：显示各个项目之间的比较情况 和直方图有类似的作用；饼图；散点图：显示若干数据系列中各数值之间的关系 类似X，Y轴，判读两变量之间是否存在某种关联；箱型图：识别异常值方面有一定的优越性直方图与条形图的具体区别如下：首先，条形图用条形的长度表示各类别频率快的多少 其宽度是固定的 直方图是用面积表示各组频数的多少 矩形的高度表示每一组的频数和频率，，宽度则表示各组的组距