2024-08-11



from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression
 
# 生成一个回归数据集
X, y = make_regression(n_features=10, n_informative=5, random_state=0)
 
# 初始化LinearRegression模型
model = LinearRegression()
 
# 初始化RFE,设置特征数为5,使用交叉验证
rfe = RFE(model, n_features_to_select=5, step=1, verbose=1)
 
# 在数据集上训练RFE
rfe.fit(X, y)
 
# 输出被选中的特征
print(f"Selected features: {rfe.support_}")
# 输出特征的排名
print(f"Feature ranking: {rfe.ranking_}")

这段代码首先使用sklearn.datasets.make_regression生成一个回归数据集,然后初始化一个LinearRegression模型和一个RFE特征选择对象。通过在数据集上训练RFE,我们可以得到被选中的特征和它们的排名。这是一个基本的例子,展示了如何使用RFE来进行特征选择。

2024-08-11

在Python中,输入和输出是最基本的编程操作。Python标准库提供了多个模块用于输入输出操作,如sys模块用于操作系统交互,json模块用于JSON数据的读写,pickle模块用于Python对象的序列化和反序列化等。

以下是一些常见的输入输出操作:

  1. 输入操作:

Python 2.x中原生的raw_input()函数用于获取用户输入,并将输入作为字符串。




name = raw_input("Please enter your name: ")
print "Hello, ", name

在Python 3.x中,raw_input()被重命名为input(),并且去掉了原来的raw_input()




name = input("Please enter your name: ")
print("Hello, ", name)
  1. 输出操作:

Python中的print函数用于输出。




print("Hello, World!")
  1. 文件操作:

Python中可以使用open()函数打开文件,并使用read()write()readline()等方法进行文件的读写操作。




# 写入文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    f.write("Hello, World!\n")
 
# 读取文件
with open('output.txt', 'r') as f:
    print(f.read())
  1. JSON操作:

json模块提供了dump()load()方法用于JSON数据的读写。




import json
 
# 写入JSON数据
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump({'name': 'John', 'age': 30}, f)
 
# 读取JSON数据
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
    print(data)
  1. Pickle操作:

pickle模块用于Python对象的序列化和反序列化。




import pickle
 
# 序列化对象
with open('object.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump({'name': 'Jane', 'age': 25}, f)
 
# 反序列化对象
with open('object.pkl', 'rb') as f:
    data = pickle.load(f)
    print(data)
  1. 格式化输出:

format()方法可以用于字符串的格式化。




name = "John"
age = 30
print("Hello, my name is {} and I am {} years old.".format(name, age))
  1. 系统操作:

sys模块提供了stdin, stdout, stderr等属性用于与系统标准输入输出进行交互。




import sys
 
# 从标准输入读取数据
name = sys.stdin.readline()
sys.stdout.write("Hello, " + name)

以上是Python输入输出操作的一些基本示例。实际应用中,可以根据需要选择合适的模块和方法进行操作。

2024-08-11



import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
print(df_from_csv)
 
# 将DataFrame导出到Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
 
# 从Excel文件读取数据到DataFrame
df_from_excel = pd.read_excel('output.xlsx')
print(df_from_excel)
 
# 注意:在运行以上代码前,请确保你的环境中已安装pandas库。
# 安装命令:pip install pandas

这段代码展示了如何使用pandas库创建一个DataFrame,并对其进行基本操作,如打印、导出到CSV和Excel文件,以及从CSV和Excel文件读取数据。在运行这些操作前,确保已经安装了pandas库。

2024-08-11

在VSCode中安装Python及其第三方库(如NumPy, pandas, matplotlib等)的步骤如下:

  1. 确保你的系统中已安装Python。可以在终端中运行python --versionpython3 --version来检查Python版本。
  2. 如果未安装Python,请前往Python官网下载并安装合适的Python版本。
  3. 安装pip,Python的包管理器。通常,当你安装Python时,pip也会被安装。
  4. 打开VSCode,并打开一个包含.py文件的文件夹作为工作区。
  5. 在VSCode中,按下Ctrl+Shift+P(Windows/Linux)或Cmd+Shift+P(macOS)打开命令面板。
  6. 输入并选择“Python: Select Interpreter”,从列表中选择你的Python解释器。
  7. 安装NumPy库,输入命令行:

    
    
    
    pip install numpy

    或者选择Python解释器后,在终端中输入同样的命令。

  8. 同理,安装pandas和matplotlib:

    
    
    
    pip install pandas
    pip install matplotlib

    你可以在VSCode的终端中运行这些命令,也可以在命令面板中输入并选择对应的Python: Install Python Package命令。

注意:如果你使用的是特定的Python环境(如Anaconda),确保你的VSCode终端使用的是正确的Python解释器,并在对应环境下安装库。

2024-08-11



import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到新的DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
 
# 打印新的DataFrame
print(df_from_csv)

这段代码展示了如何使用Pandas库创建一个简单的DataFrame,并对其进行打印和导出到CSV文件操作。然后,它展示了如何从CSV文件读取数据到新的DataFrame,并打印出来。这个过程是数据处理和分析的常见步骤,对于学习Pandas库的新手来说,这是一个很好的入门示例。

2024-08-11



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
# 获取B站用户上传视频的网页
def get_video_page(user_id):
    url = f'https://space.bilibili.com/ajax/member/getSubmitVideos?mid={user_id}&pagesize=30&tid=0&page=1&keyword=&order=pubdate'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
# 解析视频信息
def parse_video_info(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    video_list = soup.find_all('a', class_='title')
    for video in video_list:
        yield {
            'title': video.text.strip(),
            'url': 'https://www.bilibili.com' + video['href']
        }
 
# 下载视频
def download_video(video_url, video_title):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
        'Referer': video_url
    }
    response = requests.get(video_url, headers=headers)
    html = response.text
    video_url = re.findall(r'\"video_url\":\"(https:\/\/.*?)\"', html)[0]
    video_data = requests.get(video_url, headers=headers).content
    with open(f'{video_title}.mp4', 'wb') as file:
        file.write(video_data)
 
# 主函数
def main(user_id):
    html = get_video_page(user_id)
    for video in parse_video_info(html):
        print(video)
        download_video(video['url'], video['title'])
 
if __name__ == '__main__':
    user_id = 28376665  # 章若楠的B站ID
    main(user_id)

这段代码首先定义了获取B站用户上传视频的网页的函数get_video_page,然后定义了解析视频信息的函数parse_video_info,接着定义了下载视频的函数download_video,最后在main函数中调用这些函数来获取并下载章若楠的视频。这个例子展示了如何结合requests、BeautifulSoup和正则表达式来进行网页数据的抓取和处理。

2024-08-11

Apollo是一个分布式配置中心,用于集中管理应用的配置信息。以下是一个基于Docker的Apollo分布式部署指南示例:

  1. 准备docker-compose.yml文件:



version: '3'
services:
  apollo-config-service:
    image: apolloconfig/apollo-configservice:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    links:
      - apollo-adminservice
      - apollo-portal
    environment:
      - spring_datasource_url=jdbc:mysql://localhost:3306/ApolloConfigDB?characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC
      - spring_datasource_username=root
      - spring_datasource_password=
 
  apollo-adminservice:
    image: apolloconfig/apollo-adminservice:latest
    ports:
      - "8090:8090"
    links:
      - apollo-config-service
    environment:
      - spring_datasource_url=jdbc:mysql://localhost:3306/ApolloConfigDB?characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC
      - spring_datasource_username=root
      - spring_datasource_password=
 
  apollo-portal:
    image: apolloconfig/apollo-portal:latest
    ports:
      - "8070:8070"
    links:
      - apollo-config-service
      - apollo-adminservice
    environment:
      - spring_datasource_url=jdbc:mysql://localhost:3306/ApolloPortalDB?characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC
      - spring_datasource_username=root
      - spring_datasource_password=
 
  apollo-client:
    image: apolloconfig/apollo-client:latest
    links:
      - apollo-config-service
    environment:
      - APOLLO_CONFIG_SERVICE=http://apollo-config-service:8080
 
  mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
      - MYSQL_DATABASE=ApolloConfigDB
      - MYSQL_USER=root
      - MYSQL_PASSWORD=
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=
    volumes:
      - ./apolloconfigdb.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/apolloconfigdb.sql
 
  apollo-portal-db:
    image: mysql:5.7
    environment:
      - MYSQL_DATABASE=ApolloPortalDB
      - MYSQL_USER=root
      - MYSQL_PASSWORD=
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=
    volumes:
      - ./apolloportaldb.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/apolloportaldb.sql
  1. 准备数据库初始化SQL脚本:

创建apolloconfigdb.sqlapolloportaldb.sql,这些脚本会在MySQL容器启动时执行,用于创建数据库和所需的表结构。

  1. 执行部署:



docker-compose up -d
  1. 访问Apollo:

确保在执行部署之前已经安装了Docker和Docker Compose。

注意:

  • 在实际部署中,需要根据实际环境修改数据库连接信息。
  • 确保MySQL数据库服务可用,并且创建了ApolloConfigDB和ApolloPortalDB数据库。
  • 确保端口没有被占用,如果有冲突,可以在docker-compose.yml中修改端口映射。
  • 确保Apollo服务的
2024-08-11

在Python中,可以使用requests库来调用Elasticsearch的RestAPI。以下是一个简单的例子,展示了如何使用RestAPI在Elasticsearch中创建一个索引,添加一些文档,并执行一个简单的搜索。

首先,确保你已经安装了requests库。如果没有安装,可以使用pip进行安装:




pip install requests

然后,你可以使用以下Python代码与Elasticsearch集群进行交互:




import requests
 
# 连接到Elasticsearch
es_url = 'http://localhost:9200/'  # 替换为你的Elasticsearch地址和端口
 
# 创建一个新的索引
index_name = 'example_index'
create_index_response = requests.put(es_url + index_name)
print(f"Create Index Response: {create_index_response.json()}")
 
# 在索引中添加一个文档
doc_id = '1'
doc_data = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 30,
    'about': 'I love to go rock climbing'
}
add_doc_response = requests.put(es_url + index_name + '/' + doc_id + '/', json=doc_data)
print(f"Add Document Response: {add_doc_response.json()}")
 
# 执行一个搜索
search_query = {
    'query': {
        'match': {
            'about': 'climbing'
        }
    }
}
search_response = requests.post(es_url + index_name + '/_search', json=search_query)
print(f"Search Response: {search_response.json()}")

请确保Elasticsearch服务正在运行,并且你已经根据你的环境配置了正确的es_url。上述代码展示了如何创建一个索引,添加一个文档,并执行一个基本的全文搜索。

2024-08-11

Zookeeper可以用于实现分布式任务调度和管理。以下是一个简单的例子,使用Zookeeper来管理一个分布式任务队列:

  1. 创建一个临时顺序节点(EPHEMERAL\_SEQUENTIAL)来表示任务。
  2. 所有的工作节点监视其后续节点的状态。
  3. 当任务完成时,删除该任务节点。
  4. 第一个工作节点检测到后续节点的消失并接管该任务。



import org.apache.zookeeper.*;
 
public class DistributedTaskManager {
    private ZooKeeper zk;
    private String taskRoot = "/tasks";
 
    public DistributedTaskManager(String hostPort, int sessionTimeout) throws Exception {
        zk = new ZooKeeper(hostPort, sessionTimeout, new Watcher() {
            @Override
            public void process(WatchedEvent event) {
                // 处理事件
            }
        });
        // 确保根节点存在
        if (zk.exists(taskRoot, false) == null) {
            zk.create(taskRoot, new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
        }
    }
 
    public void submitTask(byte[] taskData) throws KeeperException, InterruptedException {
        String taskPath = zk.create(taskRoot + "/task_", taskData, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        System.out.println("Task submitted: " + taskPath);
    }
 
    public void processTasks() throws KeeperException, InterruptedException {
        List<String> tasks = zk.getChildren(taskRoot, true); // 监视任务节点的变化
        if (tasks.isEmpty()) {
            return; // 没有任务
        }
 
        // 排序任务
        Collections.sort(tasks);
        String taskToProcess = tasks.get(0); // 获取最小的任务节点
 
        // 注册任务节点的watcher
        zk.exists(taskRoot + "/" + taskToProcess, event -> {
            try {
                processTasks(); // 再次检查任务
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });
 
        byte[] taskData = zk.getData(taskRoot + "/" + taskToProcess, false, null);
        // 处理任务
        System.out.println("Processing task: " + new String(taskData));
        // 处理完毕后,删除任务节点
        zk.delete(taskRoot + "/" + taskToProcess, 0);
    }
 
    public void close() throws InterruptedException {
        zk.close();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        try {
            DistributedTaskManager taskManager = new DistributedTaskManager("localhost:2181", 3000);
            // 提交任务
            taskManager.submitTask("Task1".getBytes());
            taskManager.submitTask("Task2".getBytes());
            // 处理任务
2024-08-11

由于原始代码较为复杂且缺少具体的问题描述,我将提供一个简化版的微服务订座系统示例。

假设我们有一个简单的微服务架构,包含一个用户服务和一个电影服务。用户服务负责用户的身份验证和授权,而电影服务提供电影信息和座位选择功能。

以下是一个简化版的UserServiceMovieService的伪代码示例:




// UserService.java
@Service
public class UserService {
    public boolean authenticateUser(String username, String password) {
        // 实现用户身份验证逻辑
        return true; // 假设用户通过验证
    }
 
    public boolean authorizeUser(String username, String action) {
        // 实现用户授权逻辑
        return true; // 假设用户有权限
    }
}
 
// MovieService.java
@Service
public class MovieService {
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    public boolean bookSeat(String username, String movieId, int seatNumber) {
        // 验证用户身份和授权
        if (!userService.authenticateUser(username, "password")) {
            return false;
        }
        if (!userService.authorizeUser(username, "bookSeat")) {
            return false;
        }
 
        // 实现座位预订逻辑
        // 返回是否成功
        return true;
    }
 
    public List<Seat> getAvailableSeats(String movieId) {
        // 返回可用座位列表
        return Arrays.asList(new Seat(1), new Seat(2)); // 示例返回
    }
}

在实际应用中,每个服务需要配置适当的Spring Cloud功能(例如服务发现,配置管理,断路器等)以及安全控制和负载均衡。

这个示例展示了一个简单的微服务架构,其中UserService负责用户管理,而MovieService提供电影和座位相关的功能。在实际部署时,每个服务可能会部署在不同的机器上,并通过Spring Cloud的服务发现机制相互通信。