web服务器套件，python操作excel真的那么神奇吗？
在有关大数据分析Python API的本教程中，我们将学习如何从远程网站检索数据以进行数据科学项目。像baidu，Twitter和Facebook之类的网站都通过其应用程序编程接口(API)向程序员提供某些数据。要使用API，你需要向远程Web服务器发出请求，然后检索所需的数据。
但是，为什么要使用API而不是可以下载的静态数据集呢?API在以下情况下很有用：
a.数据变化很快。股票价格数据就是一个例子。重新生成数据集并每分钟下载一次并没有实际意义-这会占用大量带宽，而且速度很慢。
b.您需要一小部分更大的数据。Reddit评论就是一个例子。如果您只想在Reddit上发表自己的评论该怎么办?下载整个Reddit数据库，然后仅过滤您自己的注释并没有多大意义。
c.涉及重复计算。Spotify的API可以告诉您音乐的流派。从理论上讲，您可以创建自己的分类器，并使用它对音乐进行分类，但您将永远不会拥有Spotify所拥有的数据。
在上述情况下，API是正确的解决方案。对于本数据科学教程，我们将查询一个简单的API，以检索有关国际空间站(ISS)的数据。使用API可以节省我们自己进行所有计算的时间和精力。
大数据分析Python中的API请求
API托管在Web服务器上。当您www.google.com在浏览器的地址栏中键入内容时，您的计算机实际上是在向www.google.com服务器询问网页，然后该网页返回到您的浏览器。
API的工作方式几乎相同，除了您的程序要求数据而不是您的Web浏览器询问网页之外。这些数据通常以JSON格式返回(有关更多信息，请参阅有关使用JSON数据的教程)。
为了获取数据，我们向Web服务器发出请求。然后，服务器将回复我们的数据。在大数据分析Python中，我们将使用请求库来执行此操作。在此大数据分析Python API教程中，我们将为所有示例使用大数据分析Python 3.4。
请求类型
有许多不同类型的请求。最常用的一个GET请求用于检索数据。
我们可以使用一个简单的GET请求从OpenNotify API 检索信息。
OpenNotify具有多个API端点。端点是用于从API检索不同数据的服务器路由。例如，/commentsReddit API上的端点可能会检索有关注释的信息，而/users端点可能会检索有关用户的数据。要访问它们，您可以将端点添加到API 的基本URL中。
我们将在OpenNotify上看到的第一个端点是iss-now.json端点。该端点获取国际空间站的当前纬度和经度。如您所见，检索此数据不适用于数据集，因为它涉及服务器上的一些计算，并且变化很快。
您可以在此处查看OpenNotify上所有端点的列表。
OpenNotify API 的基本网址是http://api.open-notify.org，因此我们将其添加到所有端点的开头。
状态码
我们刚刚发出的请求的状态码为200。向Web服务器发出的每个请求都返回状态代码。状态代码指示有关请求发生的情况的信息。以下是与GET请求相关的一些代码：
a)200 -一切正常，结果已返回(如果有)
b)301—服务器正在将您重定向到其他端点。当公司切换域名或更改端点名称时，可能会发生这种情况。
c)401-服务器认为您未通过身份验证。当您没有发送正确的凭据来访问API时就会发生这种情况(我们将在以后的文章中讨论身份验证)。
d)400-服务器认为您提出了错误的请求。当您没有正确发送数据时，可能会发生这种情况。
e)403 —您尝试访问的资源被禁止—您没有正确的权限查看它。
f)404 -在服务器上找不到您尝试访问的资源。
现在http://api.open-notify.org/iss-pass，根据API文档，向不存在的端点发出GET请求。
击中正确的终点
iss-pass不是有效的端点，因此我们得到了一个404状态码作为相应。.json正如API文档所述，我们忘记在最后添加。
现在，我们将向发出GET请求http://api.open-notify.org/iss-pass.json。
查询参数
您将在上一个示例中看到，我们得到了一个400状态码，表示请求错误。如果您查看OpenNotify API的文档，我们会发现ISS Pass端点需要两个参数。
当ISS下次通过地球上的给定位置时，将返回ISS Pass端点。为了对此进行计算，我们需要将位置的坐标传递给API。为此，我们传递了两个参数-纬度和经度。
为此，我们可以在params请求中添加可选的关键字参数。在这种情况下，我们需要传递两个参数：
1)lat —我们想要的位置的纬度。
2)lon —我们想要的位置的经度。
我们可以使用这些参数制作字典，然后将它们传递给requests.get函数。
我们还可以通过将查询参数添加到url中来直接做同样的事情，如下所示：http://api.open-notify.org/iss-pass.json?lat=40.71&lon=-74。
将参数设置为字典几乎总是可取的，因为requests它可以处理一些事情，例如正确设置查询参数的格式。
我们将使用纽约市的坐标进行请求，然后查看得到的答复。
b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 330, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'
b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 329, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'
使用JSON数据
您可能已经注意到，响应的内容之前是a string(尽管它显示为bytes对象，但是我们可以使用轻松地将内容转换为字符串response.content.decode("utf-8"))。
字符串是我们将信息来回传递给API的方式，但是很难从字符串中获取我们想要的信息。我们如何知道如何解码返回的字符串并在大数据分析Python中使用它?我们如何altitude从字符串响应中找出ISS的含义?
幸运的是，有一种名为JavaScript Object Notation(JSON)的格式。JSON是一种将列表和字典之类的数据结构编码为字符串的方法，以确保它们易于被机器读取。JSON是将数据来回传递给API的主要格式，大多数API服务器将以JSON格式发送其响应。
json套件随附大数据分析Python强大的JSON支持。该json软件包是标准库的一部分，因此我们无需安装任何程序即可使用它。我们既可以将列表和字典转换为JSON，也可以将字符串转换为列表和字典。就我们的ISS Pass数据而言，它是一个字典，编码为JSON格式的字符串。
json库有两种主要方法：
1)dumps —接收一个大数据分析Python对象，并将其转换为字符串。
2)loads —接收JSON字符串，并将其转换为大数据分析Python对象。
从API请求获取JSON
通过使用.json()响应上的方法，您可以将响应的内容作为大数据分析Python对象获取。
{'response': [{'risetime': 1441456672, 'duration': 369}, {'risetime': 1441462284, 'duration': 626}, {'risetime': 1441468104, 'duration': 581}, {'risetime': 1441474000, 'duration': 482}, {'risetime': 1441479853, 'duration': 509}], 'message': 'success', 'request': {'latitude': 37.78, 'passes': 5, 'longitude': -122.41, 'altitude': 100, 'datetime': 1441417753}}
内容类型
服务器不仅会在生成响应时发送状态码和数据。它还发送包含有关如何生成数据以及如何对其进行解码的信息的元数据。这存储在响应头中。在大数据分析Python中，我们可以使用headers响应对象的属性来访问它。
标头将显示为字典。在标题中，content-type是目前最重要的键。它告诉我们响应的格式以及如何对其进行解码。大数据分析Python API入门教程https://www.aaa-cg.com.cn/data/2308.html对于OpenNotify API，格式为JSON，这就是为什么我们可以json更早地使用包对其进行解码的原因。
寻找太空中的人数
OpenNotify还有一个API端点astros.json。它告诉你当前有多少人在太空中。相应的格式可以在这里找到。
9
{'number': 9, 'people': [{'name': 'Gennady Padalka', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Mikhail Kornienko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Scott Kelly', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Oleg Kononenko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kimiya Yui', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kjell Lindgren', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Sergey Volkov', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Andreas Mogensen', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Aidyn Aimbetov', 'craft': 'ISS'}], 'message': 'success'}
大数据分析Python API数据科学教程：后续步骤
现在，您已经完成了大数据分析Python API教程，现在应该可以访问简单的API并发出get请求了。requests在我们的dataquest API和抓取课程中，还有其他几种类型，您可以了解更多信息以及与API身份验证一起使用。
建议的其他后续步骤是阅读请求文档，并使用Reddit API。有一个名为PRAW 的程序包，它使在大数据分析Python中使用Reddit API更加容易，但是建议requests首先使用它来了解一切的工作原理。
https://www.toutiao.com/i6832146415016215043/
unit选哪个配置比较好？
关于选购unit配置的问题，需要先明确您购买unit的目的和需求，再根据预算来选择适合自己的配置。以下是一些应考虑的因素：
1. 用途：如果您需要unit用来进行图形设计、视频编辑、3D渲染等高强度的工作，那么需要选择高性能的配置；如果只是用来办公、浏览网页等日常使用，那么可以选择低配置。
2. 处理器：选择处理器时，需要考虑型号、频率、核心数等因素。目前在市面上最常见的是英特尔的Core i5、Core i7和AMD的Ryzen 5、Ryzen 7等，选择时应该根据自己的实际需求和预算来决定。
3. 内存：8GB内存的unit已经可以满足大多数日常使用需求，如果需要运行大型应用程序或需要进行复杂的多任务处理，则需要选择16GB或更高容量的内存。
4. 存储：选择存储设备时，可以选择SSD或者HDD。SSD读写速度更快，但价格较高，HDD的价格更实惠，但读写速度较慢。对于单位价格相同的情况下，建议选择容量更大的SSD作为启动盘，在此基础上再选择一个更大容量的HDD来作为数据存储盘。
5. 显卡：如果需要用到图形处理软件，或者进行高清视频播放、游戏等，就需要选择独立显卡，否则集成显卡就可以满足基本需求。
除了以上几点，还需要考虑unit的屏幕尺寸、分辨率、轻薄程度、电池续航时间以及接口功能等方面的因素。相信有了这些参考因素，您就可以比较全面地选择适合自己的unit配置了。
office的哪个版本好用？
office哪个版本好用？首先我们要知道office有哪些版本。office是Microsoft公司推出的一个办公套件，我们以Office Excel来举例，为你说明到底是哪个版本好用。自Excel诞生以来，共经历了2000、2003、2007、2010、2013、2016、365等不同的版本。1985年，Microsoft退出了一款比Lotus1-2-3更好用的软件，也就是第一款Excel，但它只用于mac系统；1987年，第一款适用于windows平台的Excel也诞生了。1988年的时候，Excel的销量超过了Lotus1-2-3，Microsoft站在了PC软件的领先位置。此后大约每两年，Microsoft就会推出新版本的office来巩固自己在PC软件界的霸主地位。1993年，Microsoft把Excel捆绑进了office，Microsoft Word和Microsoft PowerPoint也对界面进行了重新设计。1997年，office新版一经面世就被公认为是当前功能最强大、使用最方便的办公套件，同时由于重新设计界面，Word、PowerPoint、Excel在窗口组成、格式设定、编辑操作等方面都有很多相似之处，因此学习其中任何一种工具都对学习其他两个工具有很大的帮助。2003年，Microsoft office通过其强大的文件编辑功能和数据处理能力得到市场的充分认可。2003版本还引用了【权限管理】这一功能，人们能够更加方便地使用这套软件了。2007年，面对办公要求更加多更加高的用户，07版本的更新也提供了更加美观更加强大的工具和功能，07版本的office被用户称为继03版本之后最经典的一个版本。2010年，office套件新增了大量的功能和插件，让用户能够更加方便地使用软件。很多在以前需要繁杂操作和编程才能完工的工作，在2010中变成一键式操作，让用户大呼过瘾。据微软官方调查数据，2010版本也是目前各大企业公司安装使用最多的版本。2012年，office2013版本采用了Microsoft Windows视窗系统，可以再Windows8的设备上获得最佳使用体验。而且office的2013版本功能更加完善，更加智能，他还可以实现云端服务、服务器、流动设备和PC客户端的数据交流，让数据轻松共享。2015年，office2016版本诞生了，这也是目前office最新的版本（据说office2019已经出了），相对于2013版本，2016版做了很多界面显示的优化，使用户实用软件时更加得心应手。介绍完office的版本，现在回答你的问题：版本越新越好用！相信我，当你习惯了最新版本的方便快捷和智能化操作，你只想拥有最新版！
电脑端有哪些逆天的办公软件？
第一个逆天的就是像浏览器一样切换文件夹，绝对的办公利器。（文末看软件名称）
第二个逆天办公软件就是给文件加标签，极致归类。第三个逆天办公软件是搜索，1秒扫描全盘，怎么吹都不算过。第四个逆天办公软件是自动排版，清除网文的多余空行、空格那是杠杠的。第五个逆天办公软件是批量编辑，N个word/Excel表格，分分钟搞定。休息一下，接着看后面的，毕竟还有很多。
第六个逆天办公软件是批量重命名，N个文件重命名1分钟搞定。第七个逆天办公软件是格式转换。第八个逆天办公软件是思维导图。第九个逆天办公软件是PDF操作。第十个逆天办公软件是文字语音互转。文末看软件名称，已经准备好了，别担心。
第十一个逆天办公软件是图片文字识别。第十二个逆天办公软件是秒变函数高手Excel插件。第十三个逆天办公软件是截图。第十四个逆天办公软件是日程：第十五个逆天办公软件是日常图片管理、编辑、查看。逆天的办公软件，这些都是常用的，至于大家最爱的PPT模板网站，肯定会有的。
第十六个逆天办公软件是印章制作第十七个逆天办公软件是PDF阅读第十八个逆天办公软件是办公文件制作第十九个逆天办公软件是超级视频压缩。第二十个逆天办公软件是设计师级别的图片管理。如果绝对还不错，关注一下，给个机会，让我把更多逆天等着分享给你。
预告：
PPT模板超好用软件，免费+付费网站一览表。解决办公人士，最想要的模板分类，永久任意下载难题。
ppt怎么制作最简单，当然是逆天的模板软件加持最简单。想学吗？老铁，拉轰套路走一波。
web有没有合适的报表框架？
分享个开源的项目-JVS，其中集成了自定义表单、流程引擎、等多种低代码必要的引擎。
一、开源项目简介
JVS是面向软件开发团队可以快速实现应用的基础开发框架，采用微服务分布式框架，提供丰富的基础功能，集成众多业务引擎，它灵活性强，界面化配置对开发者友好，底层容器化构建，集合持续化构建。项目仓库：https://gitee.com/software-minister/jvs二、基础功能介绍
1. 表单引擎功能梳理及设计
表单引擎核心功能包括表单的管理（），表单的设计器、表单的联动使用几个核心部分：表单的管理管理如图：系统中业务逻辑首先是归属于应用的，包括表单与列表等。表单设计提供布局、多种组件（容器组件、基础组件、高级组件、扩展组件等）、组件基础设置（数据设置、样式设置、事件管理等）、基础操作（json数据展示、预览、保存、权限等）表单支持组件的多种样式配置
校验：复杂表单值的校验。使用 JSON Schema 规范数据校验规则，并提供统一的规则管理库进行管理，实现开箱即用。
联动：通过变量选择的变化实现联动逻辑控制，简单高效表单的多端匹配，pc与移动端的适配（组件）与免登陆配置业务联动：随用隋配置，便于业务配置体验，下图为基于列表页的按钮配置，可以直接配置联动表单三、 亮点与差异
相对业内其他方案，我们的表单引擎具备以下亮点：整体实现：基于前端与后端的整体实现，而非很多项目仅仅是前端项目使用门槛：以业务人员或者产品经理为使用门槛，上手及其简单可视化：可视化搭建表单及修改表单 Schema样式配置：尽可能将组件的属性进行配置化以支持更多的需求开箱即用：基础校验在后端配置了比较全的验证库，只需要选择即用。联动配置：将列表页、表单、应用等整合与一体，实现业务的真正联动
