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別用phantomjs了，現(xiàn)在chrome都支持headless了，p的作者自己都說不建議使用了。
puppeteer和selenium有很多選擇的。

response_second = mi_requests.get(url=login_url_second, headers=login_header_first)

import pandas as pd
#你的df有time索引，df.reset_index(False)去掉索引即可
df = pd.DataFrame([['2018-03-11 10:00:12', 1, 5], ['2018-03-11 20:00:12', 1, 5], ['2018-03-12 20:00:12', 1, 5]], columns=['date', 'a', 'b'])

def f(r):
    r['date'] = r['date'].split(' ')[0]    # 如果是日期類型直接r['date'] = r['date'].date()
    return r

df.apply(f, axis=1).groupby('date').sum()

首先 json_decode($data, TRUE)，之后直接取$data['restaurant']['dishes-select']['options'], 如果你非要循環(huán)，那就用遞歸函數(shù)

天貓頁面打開默認是掃碼登錄頁面
首先執(zhí)行
browser.switch_to.frame("J_loginIframe")
切換到標簽
而后執(zhí)行
driver.find_element_by_id('J_Quick2Static').click()
切換到密碼登錄頁面
輸入用戶名和密碼
點擊提交
driver.find_element_by_id('J_SubmitStatic').click()

這是科學計數(shù)法

提前從$dataSkill中抽取出key作為數(shù)組,然后只做in_array判斷,不用內層foreach了

不需要嵌套循環(huán)，

$tmp = []; //臨時變量用來保存上一次merge后的結果，方便下次merge時使用
foreach ($arr as $ar) {
    $result = array_merge($ar ,$tmp); //將三維數(shù)組的每一個元素逐個取出，與$tmp合并
    $tmp = $result; //保存本次合并結果，方便下次合并時使用
}
var_dump($result);

array_count_values()???

/a/@href 好像是這么寫的

500 是服務器的問題，你換個 jq 的 cdn 吧，看起來像是 jq 的服務器問題

browser.find_element_by_class_name('className').find_element_by_xpath('div')

數(shù)據(jù)結構長度永遠一樣嗎？
為了容錯處理，建議事先對比一下 兩個數(shù)組的長度，然后循環(huán) 長度大的數(shù)組，避免丟失數(shù)據(jù).

了解下多表聯(lián)查，或者直接了解 join 的使用方法就好，這個問題并不難，是業(yè)務上常見的需求。

從產(chǎn)品那學到的：層次分析法https://baike.baidu.com/item/...

實際應用就是：列表排序優(yōu)先級

將 c=Y 改成 c = Y.reshape(400) 或者是 c = Y.flatten()

當然可以，可以使用 matplotlib 的滑塊組件。

下面這個例子，通過拖動滑塊顯示不同的圖像

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider

fig, ax = plt.subplots()
plt.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)

axindex = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor='lightgoldenrodyellow')
sindex = Slider(axindex, 'Index', 1, 10, valinit=2, valstep=1)

def update(val):
    index = int(sindex.val)
    ax.clear()
    ax.set_xlabel('index={}'.format(index))
    x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
    y = np.sin(x * (2 ** index))
    ax.plot(x, y)
    fig.canvas.draw_idle()
sindex.on_changed(update)

update(None)
plt.show()

動畫效果圖

如果要輸出報告，可改用 PDF 分頁。

你要定位的標簽應該是通過js通過異步來生成的，所以沒法定位，等一段時間試試

熱力圖常與地圖結合，用顏色展現(xiàn)某一范圍內不同地區(qū)數(shù)據(jù)量的差異，比如溫度，含水量，人口密集等，有一個連貫的變化過程

散點圖也可以展現(xiàn)上面說的差異，但沒有一個漸進的過程，除此之外，散點圖還常用于大數(shù)據(jù)的分析，如在坐標軸上展示隨時間變化，不同地區(qū)人們死亡年齡的變化趨勢

luaJIT屌屌的，甩所有語言到后排。
這個問題沒有技術含量，提問者也是小菜吧；