50行Python代码绘制数据大屏，这个可视化框架真的太神了
今天小编来为大家安利另外一个用于绘制可视化图表的Python框架，名叫Dash，建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基础之上，在创建之出的目的是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员，以纯Python编程的方式快速制作出交互特性强的数据可视化大屏，在经过多年的迭代发展，如今不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品，即便是轻量级的数据仪表盘、BI应用甚至是博客或者是常规的网站都随处可见Dash框架的影子，今天小编就先来介绍一下该框架的一些基础知识，并且来制作一个简单的数据可视化大屏。
Python网络爬虫之分析网页
一、分析并提取网页内容的有三种方式•正则表达式（速度最快，但适应变化略差)•Beautifulsoup库（速度是正则表达式的约几分之一)•selenium或pyppeteer的中的浏览器对象的查找元素函数（速度是正则表达式的约百分之一，用在需要模拟在网页中进行输入，点击按钮等操作
Python FastHTML入门：零前端基础手搓Web实战
Python新手也能写网页，前端太难学？其实根本不用学，你缺的只是一把钥匙。我昨天用FastHTML写了个待办清单，没装Node，没写一行JS，没配webpack，连CSS都没碰。就一个`main.
教你一招Python黑科技，自动解析网页内容
很多时候我们想复制网页的内容，经常碰到网站不让直接复制，在这个时候，我们就可以采用这一黑科技，通过Python自动获取网页的所有内容，下面将介绍深受开发者喜爱的HTML解析工具——BeautifulSoup。
Python自动化抓取网页数据并生成竞品分析表
做竞品分析时，是不是总在重复“打开竞品网页→复制价格/活动信息→粘贴到Excel→手动计算差异”的循环？比如从5个竞品网站收集100款产品的价格、促销信息，手动操作要逐个页面复制，1款产品耗时1分钟，还容易因网页更新漏看最新活动。
Python用AI自动总结网页文章
看到一篇长文没时间细读？用 Python 抓取网页正文，再交给大模型提炼要点，几秒钟就能判断"值不值得读"。整套流程只要 requests + BeautifulSoup + 大模型三步。
Python FastHTML入门：零前端基础手搓Web实战
兄弟们，别再被那个“全栈开发”的鬼话说得焦虑了！什么Vue、React、Webpack，光环境配置就能把你劝退，更别提还得学JS那一套像天书一样的语法。最近这半年，Python圈子出了个炸裂的新玩意儿——FastHTML！这玩意儿简直就是给咱后端爷们儿、数据分析师量身定做的神器！
如何用python生成简单的html report报告
前提：用python写了一个简单的log分析，主要也就是查询一些key，value出来，后面也可以根据需求增加。查询出来后，为了好看，搞个html 表格来显示。需要的组件： jinja2 flask 的模板。
爬取百度新闻（2）：网页基础知识HTML、CSS
HTML（超文本标记语言）网页的最基本结构是HTML，HTML是一种标签化的文档。下面是一个网页HTML的小例子：大家可以在自己的计算机上创建一个名为 "main.
一颗韭菜的自我修养：用Python分析下股市，练练手
它具备以下特点:1)可以直接使用 docker 本地部署运行，整个项目在 docker hub 上压缩后仅有 200BM，本地占用 500MB 磁盘空间。