Python模型RESTful API

Python 爬虫的实战项目，顺手还能搭个 RESTful API，简直一举两得。抓数据、存数据库、开放接口，全流程都打包好了，适合想快速上手数据抓取的你。源码逻辑清晰，结构也还不错，自己改改用到业务里完全没问题。代码里用了requests和BeautifulSoup做数据抓取，SQLite存数据，Flask搞 API 接口，配合起来刚刚好。比如你想电商平台商品价格变动，或者做点竞品数据对比，这套代码直接拿来用就行。数据库设计比较简洁，一个表搞定基本信息。想加字段也不难，按你项目需求拓展就完了。接口响应也快，支持GET/POST，拿来接前端也挺顺畅的。你要是用 Vue 或者 React 做个后

随着网络应用程序的广泛应用，RESTful API成为现代软件开发的核心组成部分。它通过简化和标准化接口设计，提供了灵活性和可扩展性。RESTful API基于HTTP协议，支持各种客户端和服务端的交互，为开发者提供了高效的数据交换方式。

MiniHopp 是一个挺有意思的 Java URL 缩短器微服务，支持 SQL 和 NoSQL（Redis）两种数据存储方式。它用的是 100%纯 Java，做起来也蛮简洁的。你可以通过 POST 求来提交长链接，返回一个短 URL，还可以用 GET 求来根据短 URL 获取原始链接，JSON 格式的接口数据直观。它的 RESTful API 适合需要 URL 缩短服务的项目，尤其是如果你正好用 Java 做后端开发，直接集成就顺手。

本教程提供 Python 中 ARIMA 模型的实现模板，包含模型的构建、训练和预测步骤，帮助你快速上手。

财富分配的 Python 模拟，挺有意思的一个资源。用游戏方式搞了个社会模拟：100 人、每天随机给钱、从 18 岁玩到退休，看看怎么逐渐拉开差距。代码写得清楚，逻辑也直观，不用花太多脑子就能看懂。更妙的是，作者还加了几个变体，比如加税、拼努力、含着金钥匙出生那种，玩起来挺有意思的。 财富模型的初始设置比较简单，100 个人起步都一样：每人 100 块钱，每天都拿出1 块钱随机送给别人。看着挺公平的设定，但跑着跑着就不一样了。整体逻辑实现都在代码里，一看就懂。 代码部分直接用的Python，写得蛮清爽的。用for 循环跑每一天的变化，用random模块控制转账方向。如果你对模拟过程感兴趣，建议

Spark Python API，通常称为PySpark，是Apache Spark与Python编程语言的接口，利用Python的简洁性和Spark的强大计算能力处理大规模数据。PySpark在数据科学和机器学习项目中广泛应用。将深入探讨PySpark API的关键概念和常见函数。1. SparkContext（SC）：这是PySpark程序的核心，连接Spark集群并初始化所有其他组件。SparkConf()用于配置Spark，SparkContext(conf=conf)用于创建SparkContext实例。2. RDD（弹性分布式数据集）：RDD是Spark中最基本的数据抽象，不可变、

以下是使用Python实现线性规划模型的代码示例。线性规划是一种优化问题的数学方法，通过定义目标函数和约束条件来求解最优解。Python提供了多种库和工具来进行线性规划模型的实现和求解。

人口统计建模模块的 Python 实现，真的挺实用的。依托于ArcGIS Python API，它一边做地理空间，一边还能接入机器学习，两头都照顾到，效率提升不少。最方便的地方，是它对新手也挺友好，基本上不用配置太多，就能跑起来。 环境配置方面也比较贴心。只要你在项目目录里敲一句 make env，它就会直接克隆ArcGIS Pro里的默认环境，命名为demographic-modeling，一步到位。后续想激活也简单，直接 make env_activate 或 activate demographic-modeling，响应也快，体验蛮顺。 逻辑上，它也不啰嗦。了一套清晰的思路，不会强加套

在Python中，实现LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）模型是一项常见的文本挖掘任务，用于主题建模。LDA是生成模型，能从文档集合中提取出隐藏的主题信息。利用Python的自然语言处理库，如nltk和gensim，进行数据预处理、词汇表创建、文档-词项矩阵构建及LDA模型训练。项目python-LDA-master提供完整代码示例，包括参数设置和主题可视化，帮助理解LDA模型的实现细节和优化方法。