Yahoo
function getYahooQuote($stockSymbol = "CCR")
{
if (!$targetURL) $targetURL = "http://finance.yahoo.com/q?s=$stockSymbol&d=t"; //设定要抓取的URL目标
$fd = fopen("$targetURL", "r");
$stopExtract = 0;
$startExtract = 0;
while (!feof($fd))
{
$buffer = fgets($fd, 4096);
//echo trim($buffer)."\n";
if (strstr($buffer, "rowspan=3"))
{
//echo "extract started at line #$lineCount\n";
$startExtract = 1;
}
if ($startExtract && !$stopExtract)
{
if (strstr($buffer, " {
$startPos = strrpos($buffer, " $buffer = substr($buffer, $startPos);
}
//$text = trim(strip_tags($buffer));
//echo trim($buffer)."\n";
$buffer = str_replace("\n\r", " ", "$buffer");
if (strstr($buffer, "http://ichart.yahoo.com/v?s=$stockSymbol"))
{
//echo "ichart found!";
$stopExtract = 1;
}
$capturedHTML .= $buffer;
}
if ($startExtract && strstr($buffer, "
"))
{
$stopExtract = 1;
//echo "extract stopped at line #$lineCount\n";
echo $capturedHTML;
break;
}
$lineCount ;
}
fclose($fd);
}
//以下为抓取的一个例子
$symbols = array('CCR', 'IIXL','SAPE','WBVN' );
$symbolCount = count($symbols);
for ($i=0; $i {
echo "$symbols[$i]
";
getYahooQuote("$symbols[$i]");
}
?>

Curses首先出场的是 Curses[1]。CurseCurses 是一个能提供基于文本终端窗口功能的动态库,它可以: 使用整个屏幕 创建和管理一个窗口 使用 8 种不同的彩色 为程序提供鼠标支持 使用键盘上的功能键Curses 可以在任何遵循 ANSI/POSIX 标准的 Unix/Linux 系统上运行。Windows 上也可以运行,不过需要额外安装 windows-curses 库:pip install windows-curses 上面图片,就是一哥们用 Curses 写的 俄罗斯

相比大家都听过自动化生产线、自动化办公等词汇,在没有人工干预的情况下,机器可以自己完成各项任务,这大大提升了工作效率。编程世界里有各种各样的自动化脚本,来完成不同的任务。尤其Python非常适合编写自动化脚本,因为它语法简洁易懂,而且有丰富的第三方工具库。这次我们使用Python来实现几个自动化场景,或许可以用到你的工作中。1、自动化阅读网页新闻这个脚本能够实现从网页中抓取文本,然后自动化语音朗读,当你想听新闻的时候,这是个不错的选择。代码分为两大部分,第一通过爬虫抓取网页文本呢,第二通过阅读工

糟透了我承认我不是一个爱整理桌面的人,因为我觉得乱糟糟的桌面,反而容易找到文件。哈哈,可是最近桌面实在是太乱了,自己都看不下去了,几乎占满了整个屏幕。虽然一键整理桌面的软件很多,但是对于其他路径下的文件,我同样需要整理,于是我想到使用Python,完成这个需求。效果展示我一共为将文件分为9个大类,分别是图片、视频、音频、文档、压缩文件、常用格式、程序脚本、可执行程序和字体文件。# 不同文件组成的嵌套字典 file_dict = { '图片': ['jpg','png','gif','webp

长期以来,Python 社区一直在讨论如何使 Python 成为网页浏览器中流行的编程语言。然而网络浏览器实际上只支持一种编程语言:JavaScript。随着网络技术的发展,我们已经把越来越多的程序应用在网络上,如游戏、数据科学可视化以及音频和视频编辑软件。这意味着我们已经把繁重的计算带到了网络上——这并不是JavaScript的设计初衷。所有这些挑战提出了对新编程语言的需求,这种语言可以提供快速、可移植、紧凑和安全的代码执行。因此,主要的浏览器供应商致力于实现这个想法,并在2017年向世界推出

首先要说,聚类属于机器学习的无监督学习,而且也分很多种方法,比如大家熟知的有K-means。层次聚类也是聚类中的一种,也很常用。下面我先简单回顾一下K-means的基本原理,然后慢慢引出层次聚类的定义和分层步骤,这样更有助于大家理解。层次聚类和K-means有什么不同?K-means 工作原理可以简要概述为: 决定簇数(k) 从数据中随机选取 k 个点作为质心 将所有点分配到最近的聚类质心 计算新形成的簇的质心 重复步骤 3 和 4这是一个迭代过程,直到新形成的簇的质心不变,或者达到最大迭代次数

2017 年 Transformer 横空出世,由谷歌在论文《Attention is all you need》中引入。这篇论文抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。这一开创性的研究颠覆了以往序列建模和 RNN 划等号的思路,如今被广泛用于 NLP。大热的 GPT、BERT 等都是基于 Transformer 构建的。Transformer 自推出以来,研究者已经提出了许多变体。但大家对 Transformer 的描述似乎都是以口头形式、图形解释等方式介绍该架构。关于 Tra

Python这门语言很适合用来写些实用的小脚本,跑个自动化、爬虫、算法什么的,非常方便。这也是很多人学习Python的乐趣所在,可能只需要花个礼拜入门语法,就能用第三方库去解决实际问题。我在Github上就看到过不少Python代码的项目,几十行代码就能实现一个场景功能,非常实用。比方说仓库Python-master里就有很多不错的实用Python脚本,举几个简单例子:1. 创建二维码import pyqrcode import png from pyqrcode import QRCode

集成GPT-4的Github Copilot X还在小范围内测中,而集成GPT-4的Cursor已公开发行。Cursor是一个集成GPT-4的IDE,可以用自然语言编写代码,让编写代码和聊天一样简单。 GPT-4和GPT-3.5在处理和编写代码的能力上差别还是很大的。官网的一份测试报告。前两个是GPT-4,一个采用文本输入,一个采用图像输入;第三个是GPT3.5,可以看出GPT-4的代码能力相较于GPT-3.5有较大能力的提升。集成GPT-4的Github Copilot X还在小范围内测中,而


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