DUYIDONG105的博客

1 背景​ 之前使用Selenium爬取 https://eth.btc.com/accounts 上的账户地址及其交易记录，但是运行时间很长，而且老报一些错误，所以想到换一种方式来爬取智能合约。2 方法先对其抓包，获取请求路径和参数循环构造参数使用requests.get(url, params).json()请求获取数据并使用json方法序列化结果处理获取到的数据并将其写入文件3 步骤（1）抓包通过分析，获取请求地址和参数，发现只有page和size两个参数。（2）构造参数

Selenium爬取智能合约交易记录1.目的：爬取 https://eth.btc.com/accounts 上的智能合约账户地址及其交易记录数据。2.方法：加入元素显式等待利用selenium爬取记录并判断是否为合约地址or外部地址(有合约地址图标的即合约地址)对爬取的数据做简单的第一步的数据处理使数据格式标准化将数据追加写入txt中3.源代码(Python)项目目录结构codeA中爬取的数据会保存在A.txt中codeB中爬取的数据会保存在B.txt中# @Content

算法-动态规划2问题描述动态求解数组中不相邻元素最大和。代码import numpy as nparr = [1, 2, 4, 1, 7, 8, 3,32,55,3,2,432,6]# 题目要求：从数组中挑出不相邻的元素加起来求sum的最大值# 动态规划 非递归def dp_opt(arr): # 创建一个arr长度大小的元素全部为0的数组 # arr是原数组 # opt是存放和的数组 opt = np.zeros(len(arr)) opt[0]

算法-动态规划1问题描述给定一个数组arr和一个目标值S，计算数组中是否可以挑出任意个元素的和为S,若有返回false,若无返回true。代码python实现import numpy as nparr = [3, 34, 4, 12, 5, 2]# s为目标值# 递归写法def rec_subset(arr, i, s): # 找出口 # 1.目标值为0 # 2.i为0 # 3. if s == 0: return True