Python API

利用Python访问Oracle数据库，提取数据并构建轻量级模型，最后通过RESTful API接口的形式对外提供服务，方便其他应用系统调用。

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

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、

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

《同花顺Level-2全推行情Python API操作手册详解》专为高频交易和量化投资设计，特别适用于涉及涨停板策略的交易者。本手册详细介绍了如何使用Python API获取和处理沪深市场的Level-2高频行情数据。Level-2数据提供深度买卖盘信息、逐笔成交和委托细节，对于精准交易决策至关重要。SDK V2.0.0版本进行了重大更新，从单连接模式转变为多连接模式，支持上证逐笔委托数据，并增加了证券和指数快照的字段。用户可注册不同的域名和端口以应对不同市场需求。随后版本继续优化，加入了级联功能、逐笔业务序号字段、Level-1数据支持、Linux兼容性，并优化了数据精度。V2.0.7至V2

NHLscrappo是用于从NHL.com上获取实时射击系统（RTSS）报告的Web抓取库。这些报告中的数据被存储在对象中，方便轮询并集成到关系数据库中。RTSS报告包含逐场有关玩家和比赛的摘要。NHLscrappo无法进行任何统计分析。这是一个过时的项目，因为NHL现在提供了一个公共API，无需使用此库。您可以在NHL官方网站上找到有关此未公开API的更多信息。

空手道俱乐部（Karate Club）是一个无监督学习的扩展库，专注于图形数据。它集成了最先进的方法，可用于节点和图级别的网络嵌入技术，并提供各种重叠和不重叠的社区检测方法。该框架涵盖了广泛的网络科学、数据挖掘、人工智能和机器学习领域，适用于多个会议、研讨会和期刊。新引入的图分类数据集可从相关资源获取。如果空手道俱乐部及其数据集对您的研究有帮助，请考虑引用相关文献。

快速浏览 SQLite 文件内容，高效进行 SQLite 开发。

LDAP 全称是轻量级目录访问协议，基于 X.500 标准，但更加简洁，支持定制化。LDAP 支持 TCP/IP 协议，方便互联网访问。其核心规范在 RFC 中定义，相关 RFC 文档可在 LDAPman RFC 网页查找。

这是一份中文版的MySQL帮助文档，适合开发者和MySQL学习者使用。