1.基于Redis实现点赞及排行榜功能
2.Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top250的榜榜源相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）
3.下载了topmodel模型源代码，怎么使用啊，源码怎么调试啊，排行里面的榜榜源东西运行不了
基于Redis实现点赞及排行榜功能
1.1、点赞相关需求：
1、源码同一个用户只能点赞一次，排行源码招聘再次点击则取消点赞(点赞/取消点赞)；
2、榜榜源如果当前用户已经点赞，源码则点赞按钮高亮显示（前端实现，排行判断字段Blog类的榜榜源isLik属性）。
1.2、源码实现步骤：
1、排行给Blog类中添加一个isLike字段，榜榜源标识是源码否被当前用户点赞；
2、修改点赞功能，排行利用Redis的set集合判断是否点赞过，未点赞过则点赞数+1，已点赞过则点赞数-1;
3、修改根据id查询Blog的房源 源码业务，判断当前登录用户是否点赞过，赋值给isLike字;
4、修改分页查询Blog业务，判断当前登录用户是否点赞过，赋值给isLike字段。
1.3、点赞实现思路：
1.4、排行榜实现：
分析：由于需要对点赞功能进行排行榜分析，按照点赞时间先后排序，qnetwork 源码返回最早点赞的Top5的用户，所以最好是选择SortedSet实现功能。(特别说明：代码获取方式在文章结尾)
涉及到表信息：
2.1、zadd
案例：
2.2、zscore
案例：
2.3、zrem
案例：
2.4、zrange
案例：获取前四个元素
3.1、点赞/取消点赞功能
核心代码实现：
控制层：
接口调用：
结果展示：
3.2、排行榜功能
核心代码实现：
控制层：
接口调用及展示：
四、无限源码源码获取方式
更多优秀文章，请关注个人微信公众号或搜索“程序猿小杨”查阅。然后回复：源码，可以获取该项目对应的源码及表结构，开箱即可使用。
说明：后面redis相关操作的功能都会放在此文件夹中，需要相关功能的，只需要获取最新的资源即可。
Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top的吉他源码相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）
在操作系统的Windows 环境配置中，以python版本3.为例，实现对豆瓣**Top的详细信息爬取，包括但不限于**详情链接、链接、中文**名、外国**名、评分、评价数量、概述、导演、主演、上映年份、地区、类别等项关键信息。 将获取的信息整合并写入Excel文件中，实现数据的自动化整理与存储。 主要分为三部分代码实现： scraper.py 编写此脚本用于网页数据抓取，利用库如requests和BeautifulSoup进行网页内容解析，提取出所需**信息。 writer.py 负责将由scraper.py获取的数据，通过库如openpyxl或者pandas写入Excel文件中，实现数据结构化存储。 main.py 集成前两部分，设计主函数协调整个流程，确保脚本从运行开始到数据写入Excel文件的全过程流畅无误。 实现的最终效果为： 自动化抓取豆瓣**Top数据 自动完成数据解析与整理 数据存储于Excel文件中 便于后续分析与使用 通过上述代码实现，实现了对豆瓣**Top数据的高效、自动化处理，简化了数据获取与存储的流程，提高了数据处理的效率与准确性。下载了topmodel模型源代码，怎么使用啊，怎么调试啊，里面的东西运行不了
voidinsertion_sort(intarray[],intfirst,intlast)
{
inti,j;
inttemp;
for(i=first+1;i<last;i++)
{
temp=array[i];
j=i-1;
//与已排序的数逐一比较，大于temp时，该数移后
while((j>=0)&&(array[j]>temp))
{
array[j+1]=array[j];
j--;
}
//存在大于temp的数
if(j!=i-1)
{ array[j+1]=temp;}
}
}