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python爬虫常见报错小结及解决方法

首先声明下面的报错是在使用BeautifulSoup的基础上的 **(1).list index out of range ** 这种情况基本就是你获取的列表为空，所以在选取第x各元素([x])时就会报错。 (2).requests 要对返回的状态码做判断 r=requests.get(url) if r.status_code==200: (3).异常异常是指程序中的例外，违例情

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Python连接MySQL数据库locahost无法连接

引进MySQLdb模块后db=MySQLdb.connect(user="root",passwd="pas",host="localhost",db="crawlerdb",port=3306)会出现意想不到的问题，提示无法连接到MySQL Server，但命令行和NaviCat都是正常的这应该是python无法正确解析locahost，这时候在Navicat中将root用户的主机名

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用 Python 连接 MySQL 的几种方式详解

每个学 Python 的都有必要学好一门数据库，不管你是做数据分析，还是网络爬虫，Web 开发、亦或是机器学习，你都离不开要和数据库打交道，而 MySQL 又是最流行的一种数据库，这篇文章介绍 Python 操作 MySQL 的几种方式，你可以在实际开发过程中根据实际情况合理选择。1、MySQL-pythonMySQL-python 又叫 MySQLdb，是 Python 连接 MySQL 最

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mysql第二次安装失败的解决方法

6 重新安装一次制面板中将名字与mysql有关的逐一的卸载。2 然后找到mysql安装目录将mysql文件夹全部删掉，即使是空的文件夹也要删掉。3 打开C:\ProgramData，找到MySQL文件夹，并将其删除（关键的一步），C:\ProgramData这个目录默认是隐藏的，不能直接看到这个目录，可以直接在c盘的搜索框中复制C:\ProgramData这个路径找到MySQL文件夹删掉。

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交叉验证有哪些方法？适用场景是什么？

交叉验证有哪些方法？适用场景是什么？1）留出法将原始数据集分为三部分：训练集、验证集和测试集，方法简单，用于训练的数据偏少2）k 折交叉验证（k-fold cross validation）k 折交叉验证通过对 k 个不同分组训练的结果进行平均来减少方差，因此模型的性能对数据的划分就不那么敏感。数据量小的时候，k 可以设大一点，这样训练集占整体比例就比较大，不过同时训练的模型个数也增

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MySql数据库导入sql文件失败

问题描述：SqlYog导入数据文件问题，一直提醒：There was an error while executing a query.The query and the error message has been logged at:C:\Users\liang\AppData\Roaming\SQLyog\sqlyog.err.Please click on "Open Error

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mysql ERROR 1130 问题解决方案

当连接mysql数据库的时候，出现ERROR 1130 (HY000): Host ‘xxxx’ is not allowed to connect to this MySQL server的问题。本地localhost也不行，重新安装mysql数据库又怕原来的数据库无法还原。出现这种问题可能是非法关机、删除root用户等导致的，mysql数据库user表中没有root用户，如果localho

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mysql ERROR 1045 (28000):解决方案

ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'ODBC'@'localhost' (using password: NO)ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'ODBC'@'localhost' (using password: YES)找到配置文件my.ini ，然后将其打开，可以选择用记事本打开

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spss无法打开的解决方案

我们的spss无法打开最常见的原因是平行配置不正确，打不开有好几个是这个原因，针对这种情况，其实解决方法很简单，请看下面步骤。第一种方法：右键点击“计算机”弹出一个窗口，点击“管理”，然后我们进入管理界面。在管理界面之中，我们找到最下角的“服务与应用程序-服务”进入我们的服务日志界面。第二种方法：我们得进入应用程序的服务日志，左键

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数据分析的基本类型。

数据分析的前提是需要明确等待分析数据的特点和形态，根据数据本质的属性，确定一个有效的数据分析策略。从不同的视角，数据有不同的类型，下面介绍最常用的两种数据分类方式。首先，数据被分为总体数据与样本数据。如果能够直接获取全部的数据，当然最好，但是，由于各种客观原因，研究者无法或不便于获取全体研究对象的整体数据。于是基于某一规则抽取具有代表性的一些数据，以这些数据作为研究样本并开展研究。其次，数

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SPSS乱码解决方法总结

乱码问题的诊断：把下载的SPSS数据放在其他的电脑上看是否是乱码，如果在其他电脑上打开是正常的，可以确定是操作系统或者SPSS软件设置的原因。SPSS数据打开数据出现乱码可能存在以下的几种情况：一，目前软件版本过低，目标数据是由高版本软件生成的，这样建议您升级软件版本（下载地址：https://pan.baidu.com/s/1hrmiDCC )。问卷星导出的spss数据，在14.0以上

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如何确定map的个数？

（1）一个文件HDFS中的file，占用3个block块，每块默认64M，这个是物理切分。（2）运行map的时候，根据配置文件进行split切分，这是逻辑切分。（3）一个split就会对应运行一个map。 hdfs-site.xml中设置 dfs.block.size n0

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常用的多维分析操作。

（1）多维分析基础——聚集函数聚集就是对细节数据进行综合的过程。最常用的五种聚集函数：求和（sum）、计数（count）、最大值（max）、最小值（min）、平均值（average），还有求中间值（median）、排序（rank）。（2）切片：slice就是在数据方体的某一维上选定一个维成员的动作，即限定多维数组某一个维度只取一个特定的值。比如地区维，选定“北京”这一个维成员，这样就得到

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hive如何创建动态分区表？

如果用上述的静态分区，插入的时候必须首先要知道有什么分区类型，而且每个分区写一个load data，太烦人。使用动态分区可解决以上问题，其可以根据查询得到的数据动态分配到分区里。其实动态分区与静态分区区别就是不指定分区目录，由系统自己选择。0）开启动态分区功能set hive.exec.dynamic.partition=true;//使用动态分区set hive.exec.dynamic

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数据库的局限性有哪些？

传统的数据库在操作型数据处理上取得了巨大的成功，但是在分析型数据处理上却遇到了瓶颈。主要有以下几个原因：(1) 数据的分散。操作型数据处理往往只需要涉及一个部门业务或者一个系统的数据，因此现在企业的数据是分散在各个操作型数据库，而分析型操作往往面向整个企业、跨部门进行。(2) 数据不一致的问题。从各个操作型数据库中抽取数据会存在数据不一致的问题，比如同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致

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列出数据清理的最佳实践?

1）按不同的属性排序数据2）对于大数据集，逐步清理并改进数据，直到获得良好的数据质量3）对大型数据集，可以先将其分解为小数据集，使用更少的数据将增加迭代速度4）要处理常见的清理任务，请创建一组实用程序函数/工具/脚本。它可能包括基于CSV文件或SQL数据库重映射值，或者正则表达式搜索和替换，消除所有不匹配正则表达式的值5）如果在数据清理方面存在问题，请按照估计的频率进行安排并解决问题6）

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散列表是什么?散列表冲突是什么?如何避免?

在计算中，哈希表(散列表)是键值对的映射，这是一个用于实现关联数组的数据结构。它使用散列函数来计算一个时隙阵列的索引，从中可以获取所需的值。当两个不同的键散列到相同的值时，发生散列表冲突。两个数据不能存储在阵列的同一个插槽中。为了避免散列表碰撞，有很多技巧，这里列出两个：　　·分离链接：它使用数据结构来存储散列到同一个插槽的多个项目。　　·线性探测：在找到查找位置的index的in

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F1值是什么？

Fβ是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小是0。物理意义就是将准确率和召回率这两个分值合并为一个分值，在合并的过程中，召回率的权重是准确率的β倍： F1分数认为召回率和准确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是准确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是准确率的一半。

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解释一下层次聚类算法？

根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程：　(1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小

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python 读取文件乱码问题

一、问题：python读取文件时会遇到乱码的问题二、解决方法：1、已utf-8格式打开文档f = open(r'E:\Python\liaotian.txt','r',encoding='utf-8')f.seek(0,0)for each_line in f: print(each_line)f.close()2、以二进制打开文件，然后对读取的内容进行utf-8

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