简介 开发平台：ZYNQ 开发工具：Vivado 2018.3 tft屏幕分辨率：800*480 在PL端使用纯verilog实现bitmap模块，基于该模块实现在tft屏幕显示数字0-9，以及FPGA字母 Bitmap模块 该模块为5*5的bitmap，纯组合逻辑&…

方法一： 方法二： sed -i s/\r$// xxx.sh

直接放代码 # -*- coding: utf-8 -*- # Time : 2022/12/23 20:46import re # 正则表达式 import json from numpy import * # 创建给定类型的矩阵，并初始化为0 import urllib.request,urllib.errorlocation re.compile(rdata-el"region">(.*?…

载入数据： import pandas as pd lj_data pd.read_csv(../data/excel_data/LJdata.csv) lj_data 把列名替换成英文： #原始列名 print(lj_data.columns) #Index([区域, 地址, 标题, 户型, 面积, 价格, 楼层, 建造时间, 朝向, 更新时间, 看房人数,备注, …

利用python爬取了北京链家主页的二手房数据，爬取时间为2020年1月8日。由于链家只显示了100页、每页30条，因此只能爬取3000条数据。 后续将爬取各区的小区名，对每个小区的在售二手房数据进行收集，这样能获得更多数据。 以下为程序…

上一篇博客中介绍了爬虫前需要做的一些准备工作，今天我们就来进行一次实战演练----爬取链家二手房的房源信息。 1、获取请求头 首先我们来获取网站的请求头，不知道如何获取请求头的小伙伴请参考上一篇博客。下面就是我们获得的该网站的请求头&#xff…

import pandas as pd lj_data pd.read_csv(LJdata.csv) #原始列名 lj_data.columns #Index([区域, 地址, 标题, 户型, 面积, 价格, 楼层, 建造时间, 朝向, 更新时间, 看房人数,备注, 链接地址],dtypeobject) lj_data.columns [district, address, title, house_type, area,pr…

一、准备条件 1）python环境，最好为python3 2）安装scrapy ，pip install scrapy 如果报错ERROR: Faild building wheel for Twisted，去https://pypi.org/project/Twisted/#files下载对应的whl，然后pip insall…