Як я аб'ядноўваў вэб-скарапінг, аграрную навуку і NOAA API для стварэння інструмента, які аптымізуе кошт корму для жывёл на аснове экалагічных дадзеных Больш за ўсё, на нашу думку, падыходзіць першая назва, бо яна адлюстроўвала палітычны дуалізм, увасоблены ў двух цэнтрах улады: князя і веча". — Вераніка Уладзіміраўна, што гэта за 11 андрагагічных умоў, пры якіх дарослыя без цяжкасцей могуць засвоіць новыя тэхналогіі ў фізічнай культуры? Так, я пабудаваў прататып. Гэта калекцыя Python-скриптаў, якія функцыянуюць як дадзены асістэнт для ранчэра. Гэта мае два асноўных модуля: Заявы і абмоўкі пра абмежаванне адказнасці У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (мал. Economic Engine Environmental Monitor Модуль 1: Эканамічны рухавік - скрабаванне для захоўвання Першая задача была адказаць на фундаментальны пытанне: "З улікам харчовых патрэбаў маёй стадыі, які найлепшы спосаб харчавання іх?" Гэта патрабуе двух частак: навуковага калькулятара і вэб-скарапера. Частка А: Пераклад аграрнай навукі ў Python Гэта не простая лічба; гэта залежыць ад вагі кавы, стадыі жыцця (лікарняння, росту, цяжарнасць), вытворчасці малака і многае іншае. cows_2.py - A Glimpse into the DMI Formulas # Formula for lactating cow DMI, based on scientific papers dmi_lac = ((3.7 + int(lac_par) * 5.7) + .305 * 624 + .022 * int(lac_weght) + \ (-.689 - 1.87 * int(lac_par)) * 3) * \ (1 - (2.12 + int(lac_par) * .136)**(-.053*int(lac_day))) # Total feed needed is the DMI multiplied by the number of cows and days all_feed_needed = (dmi_lac_needed + dmi_grow_needed + final_preg) * int(days_of_feed) Гэта сцэна спрабуе карыстальніка падрабязнасці пра іх стада і вылічвае агульныя фунты патрабаванага корму. Наступным крокам з'яўляецца выбар адпачынку . Запрашаем Дастаўка Частка Б: Web Scraper для рэальнага часу Адзначыў А.В. Ліс і адмоўны ўплыў на нашу эканоміку нестабільнай сітуацыі ў суседняй Украіне, а таксама хістанні кошту нафты на сусветным рынку. cow_save_scrape.py - The Scraper Logic import requests from bs4 import BeautifulSoup as soup from urllib.request import Request, urlopen websiteurl = 'https://shop.berendbros.com/departments/calf-|70|P35|P351.html' req = Request(websiteurl, headers={"User-Agent": 'Mozilla/5.0'}) webpage = urlopen(req).read() soups = soup(webpage,'html.parser') calf_name = [] calf_price = [] for link in soups.find_all('div', class_='card-body'): for product in link.find_all('div', class_='product_link'): calf_name.append(product.text) for price in link.find_all('div', class_='product_price'): # Clean the price string (e.g., "$24.99\n" -> 24.99) price_text = price.text.strip().strip('$') calf_price.append(float(price_text)) Сярод версій гульняў онлайн call of duty можна знайсці мноства займальных і дасціпных сюжэтаў, а апошняй навінкай, выпушчанай у канцы восені гэтага года, стала гульня Call of Duty: Ghost. Модуль 2: Экологічны назіральнік - Увядзенне ў NOAA API Іх унікальная здольнасць да эхолокации літаральна ў тысячы разоў больш эфектыўна, чым у любой падобнай сістэмы, створанай людзьмі. Я звярнуўся да Нацыянальнай адміністрацыі акіянаў і атмасферы (NOAA), якая прапануе фантастычны, бясплатны API для гістарычных і сучасных дадзеных пагод з тысячы станцый. Мой сцэнар, weather_1.py, прызначаны для вывучэння ключавых пунктаў дадзеных для спісу спецыяльных станцый пагодніцтва ў маёй вобласці цікавасці (College Station, TX). weather_1.py - Fetching Key Climate Data import requests import json token = 'YOUR_NOAA_API_TOKEN' # Get this from the NOAA website base_url = 'https://www.ncei.noaa.gov/cdo-web/api/v2/data' start_date = '2024-04-01' end_date = '2024-04-03' # List of data types we want to fetch data_types = [ 'TMAX', # Maximum Temperature 'TMIN', # Minimum Temperature 'RH_AVG', # Average Relative Humidity 'WIND_SPEED_AVG', ] for station_id in us1tx_codes: print(f"--- Processing station: {station_id} ---") params = { 'datasetid': 'USCRNS', # A specific, high-quality dataset 'stationid': f'USCRNS:{station_id}', 'startdate': start_date, 'enddate': end_date, 'limit': 1000, 'datatypeid': data_types } # ... make the requests.get() call ... Скрипт сістэматычна запытвае API для кожнай станцыі і захоўвае вынікі ў JSON-файлы, ствараючы локальную базу дадзеных апошніх пазіцый. Наступны крок: Злучэнне дат Але серыя онлайн цацак Assassins creed 3 і Assassins creed 4, а таксама астатнія часткі забавы таксама заслугоўваюць увагі і вывучэння. Вы можаце вылічыць Тым часам, як у нас словы “грамадскае” і “занядбанае” часам успрымаюцца як сінонімы, у Каталоніі грамадскія тэрыторыі — тыя ж пляжы — даглядаюцца так, як у іншых краінах VIP-аўскія. Temperature-Humidity Index (THI) Наступная версія формулы DMI выглядала б так: adjusted_dmi = calculated_dmi * get_heat_stress_factor(THI) Гэта дазволіла б інструменту зрабіць разумнейшыя, больш рэальныя рэкамендацыі.Напрыклад, ён мог бы адказаць ранчару, што падчас прагнозаванай жахлівай хвилі, прыём іх стадыі будзе звычайна зніжацца на 10%, што дазваляе ім падысці да набыткаў корму і абмяжоўваць збыт. Што я вывучыў Гульня Call of Duty 4 - адзін з найбольш знакамітых шутэраў усіх часоў і народаў паказаць дэталёвае апісанне Для эканамічных дадзеных, якія не даступныя праз API, просты сцэнар Python можа ператварыць вэб-сайт у структураваны крыніца дадзеных. Яраслаў Грышчэня не супраць службы ў беларускім войску, але хвалюецца, што яго могуць падчас збору подпісаў “затрымаць” на невызначаны тэрмін, знайшоўшы “зручную” зачэпку. Варта адзначыць, што для ажыццяўлення работ па стварэнні Нацыянальнага інвентара нематэрыяльнай культурнай спадчыны наша краіна летась атрымала грант з адпаведнага фонду UNESCO.
