快过年了，又到了公司年底评级的时候了。今年的评级和往常一下，每个人都要填写公司的民主评议表，给各个同事进行评价打分，然后部门收集起来根据收集上来的评价表进行汇总统计。想想要收集几十号人的评价表，并根据每个人的评价表又要填到Excel中进行汇总计算统计给出每个人的评价，就头大。虽然不是个什么难事，但是是个无脑的细致活。几十个人的评价也得要花大半天的时间来弄，而且搞多了还容易搞错。如是就想起干脆用P
快过年了，又到了公司年底评级的时候了。今年的评级和往常一下，每个人都要填写公司的民主评议表，给各个同事进行评价打分，然后部门收集起来根据收集上来的评价表进行汇总统计。想想要收集几十号人的评价表，并根据每个人的评价表又要填到Excel中进行汇总计算统计给出每个人的评价，就头大。虽然不是个什么难事，但是是个无脑的细致活。几十个人的评价也得要花大半天的时间来弄，而且搞多了还容易搞错。如是就想起干脆用P
恶意URL检测的方法很多，这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL。训练的数据集为开源数据集，通过机器学习训练检测模型，然后做了部分工程化的应用，将模型持久化，在应用的时候加载进来直接应用，不用重新进行训练。通过接口调用实现恶意URL检测预测判断。 恶意URL检测，对应与机器学习是个分类问题，这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 具体实现过程包括**数
最近在通过pycharm开发python程序，引用anaconda环境建立虚拟环境时报错，报UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid.应该是镜像源访问通道无法访问或无效。现将解决办法记录如下： # 环境说明： 操作系统：win10 安装有anaconda 4.10.3 pycharm2021.
域名和IP地址信息是非常基础的情报信息，目前网上有很多网站都提供了域名信息的查询、IP地址及归属地的查询。本文通过Python Flask实现域名及IP情报信息的聚合网站。 因为域名和IP地址信息会有变化，为了减少接口压力，做了本地数据库的存储，新鲜度保存一周，每次查询先从本地数据库获取信息，如果本地库信息有并且没有超过一个星期就从本地库取，没有就从其他网站获取，并更新到本地库。 # 一、
最近在学习Python，相对java来说python简单易学、语法简单，工具丰富，开箱即用，适用面广做全栈开发那是极好的，对于小型应用的开发，虽然运行效率慢点，但开发效率极高。大大提高了咱们的生产力。为什么python能够在这几年火起来，自然有他的道理，当然也受益于这几年大数据和AI的火。 据说网络上80%的爬虫都是用python写的，不得不说python写爬虫真的是so easy。基本上一
IP地址信息是非常重要的情报信息，通过IP可以定位到该IP所在的国家、城市、经纬度等。 获取IP信息的方式有很多，很多服务商都提供了相应的地址库或API接口服务。 如国内的ipip.net，国外的ip-api.com、maxmind.com等。 很多公司都是使用Maxmind网站的IP信息库，里面包含着IP的详细信息，有付费的也有免费的，收费与免费的区别就是精准度和覆盖率。 本文介绍下载及定时
在生产环境中通常用uwsgi作为Flask的web服务网关，通过nginx反向代理进行负载均衡，通过supervior进行服务进行的管理。这一套搭下来还是有一些坑要踩，本文通过一个简单的Flask web应用记录了CentOS7下python3+Flask+uWSGI+Nginx+Supervisor环境搭建的全过程，以及一些注意事项，以免遗忘。 # 一、Python3环境安装 CentOS7
环境的搭建是进行开发的第一步，python因为存在python2和python3两个版本，让在建立python环境时造成不便，并且由于在Linux环境下不像Window环境安装那么友好，存在一些小坑。本教程记录了CentOS7下安装python3.8的过程和注意事项。 # 一、查看系统版本 ```bash [root@localhost ~]# cat /etc/centos-release
最近用python的tkinter写了个小工具，发现用pyinstaller打包成exe后运行出错。报Failed to execute script XXXX ```bash pyinstaller -F -w worksubmit.py ``` ![报错](https://xiejava1018.github.io/xiejavaimagesrc/images/2020/20201101