鍍金池/ 問答/ 數(shù)據(jù)分析&挖掘問答

代理連接授權(quán)出錯(cuò)，再多檢查試錯(cuò)下。

Caused by ProxyError('Cannot connect to proxy.', error('Tunnel connection failed: 407 Proxy Authentication Required'
空痕 回答

event.dataTransfer.setData('text/plain', '')

旖襯 回答

appkey估計(jì)是寫死的，你多試幾個(gè)就知道了

sign估計(jì)是前端js加密的，建議單步調(diào)試找加密方法

紓惘 回答

print_r(array_combine($order,$array));

朕略傻 回答

思路：
1 獲取當(dāng)前element name，p
2 獲取當(dāng)前element text，data
3 組裝成<element_name>text</element_name>

遺莣 回答

可以用selenium模擬瀏覽器加載完js然后再去匹配。

毀了心 回答

一般地址和聯(lián)系電話之類的都在一個(gè)div里，你可以臨近信息匹配，應(yīng)該能增加識(shí)別率

浪婳 回答

當(dāng)然可以。 /\/start[^\/]+type\s*0[^\/]+\/end/g

茍活 回答

可能是抓錯(cuò)了？微博抓包的話建議用瀏覽器打開移動(dòng)端的鏈接，直接用m.weibo.com登錄就行了，那個(gè)接口很好用。

兔寶寶 回答

一般不需要，需要的時(shí)候再單獨(dú)處理就行。

兔寶寶 回答

自己分析百度云盤的接口。然后在自己服務(wù)器搭個(gè)中轉(zhuǎn)。一般百度接口也會(huì)換的。github 上看到很多這樣的案例了。。。技術(shù)無罪

青檸 回答

更簡單的方法就使用別人造好的輪子
推薦用lodash

詆毀你 回答 
import requests
r = requests.get(url1)  # 你第一次的url
headers = {
    'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding':'gzip, deflate, sdch',
    'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8',
    'Connection':'keep-alive',
    'Cache-Control':'no-cache',
    'Content-Length':'6',
    'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
    'Host':'www.mm131.com',
    'Pragma':'no-cache',
    'Origin':'http://www.mm131.com/xinggan/',
    'Upgrade-Insecure-Requests':'1',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36',
    'X-Requested-With':'XMLHttpRequest'
}  # headers的例子，看你的post的headers
headers['cookie'] = ';'.join([headers['cookie'], ['='.join(i) for i in r.cookies.items()]])
r = requests.post(url2, headers=headers, data=data)  # 你第二次的url
舊言 回答

生意參謀 ，有數(shù)據(jù)導(dǎo)出的，以前有個(gè)“自助取數(shù)”的功能， 而且相當(dāng)強(qiáng)大，雖然一年多沒有用過生意參謀了，但這個(gè)功能我感覺再怎么升級(jí)也不會(huì)取消掉吧，不然做電商的怎么分析消售數(shù)據(jù)，

舊顏 回答

df["factor"] 這種語法可能返回值還是一個(gè) data.frame 而不是 vector

你可以嘗試使用這個(gè)語法:

 plot(expenditure, disposableincome,data = r)
朕略傻 回答

你用read_csv的時(shí)候，加上skiprows 參數(shù)，要求忽略第二行就好了啊。

萌吟 回答

定義一個(gè)新數(shù)組，在你遍歷的時(shí)候，把你想要的字段放到這個(gè)新數(shù)組中.

$arr = [
    [
        'rid'  => 1,
        'name' => 'wuzhc',
        '_level' => 1,
        'data' => [
            [
                'rid'  => 2,
                'name' => 'haha',
                '_level' => 2,
                'data' => [
                    [
                        'rid'  => 3,
                        'name' => 'lili',
                        '_level' => 3,
                        'data' => []
                    ]
                ],
            ],
            [
                'rid'  => 4,
                'name' => 'wewe',
                'data' => [],
                '_level' => 1,
            ]
        ]
    ]
];

$info = [];
foreach ($arr as $k => $v) {
    $info['rid'] = $v['rid'];
    $info['name'] = $v['name'];
    $info['data'] = $v['data'];
}

var_dump($info);

輸出結(jié)果如下:(data里面的字段沒有過濾)

array(3) {
  ["rid"]=>
  int(1)
  ["name"]=>
  string(5) "wuzhc"
  ["data"]=>
  array(2) {
    [0]=>
    array(4) {
      ["rid"]=>
      int(2)
      ["name"]=>
      string(4) "haha"
      ["_level"]=>
      int(2)
      ["data"]=>
      array(1) {
        [0]=>
        array(4) {
          ["rid"]=>
          int(3)
          ["name"]=>
          string(4) "lili"
          ["_level"]=>
          int(3)
          ["data"]=>
          array(0) {
          }
        }
      }
    }
    [1]=>
    array(4) {
      ["rid"]=>
      int(4)
      ["name"]=>
      string(4) "wewe"
      ["data"]=>
      array(0) {
      }
      ["_level"]=>
      int(1)
    }
  }
}
吃藕丑 回答

不知道你要lodash何用？

var data = {
    "category": {
        "sum": 34,
        "long_1": "odd",
        "long_2": "odd",
        "long_3": "even",
        "long_4": "odd",
        "long_5": "odd",
        "size_1": "bigger",
        "size_2": "bigger",
        "size_3": "bigger",
        "size_4": "bigger",
        "size_5": "bigger",
        "GD_1_5": "G",
        "sum_long": "even",
        "sum_size": "bigger",
        "weird_1_3": "straight",
        "weird_2_4": "half_straight",
        "weird_3_5": "pair"
    },
    "str": "7,9,8,5,5"
}

var result = data.str.match(/\d+/g).map((num, i) => ({
    long: data.category[`long_${i + 1}`],
    size: data.category[`size_${i+1}`],
    num
}))

console.log(result)

clipboard.png

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