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一、整合人人开源
1.整合人人开源
- gitee搜索人人开源，找到renren-fast，在克隆 / 下载那里 复制https
- 打开git 的 git bash here ，使用命令 git clone https://gitee.com/renrenio/renren-fast.git ，在找到 renren-fast-vue ，复制https
- 使用命令git clone https://gitee.com/renrenio/renren-fast-vue.git
- 删掉下载的文件里面的git
- 将renren-fast 放到项目的根目录，并在在pom.xml里加入
- 打开sqlyog，创建数据库gulimall_admin，将renren-fast文件下的db的sql文件复制到sqlyog，全选以后执行导入
- 修改renren-fast的application-dev.yml文件：修改连接地址以及账号密码 ，运行程序
url: jdbc:mysql://192.168.56.10:3306/gulimall_admin?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai username: root password: root - 用webStorm打开renren-fast-vue，先安装node.js ，官网下载http://nodejs.cn/api/ ，进行安装 ，使用命令 node -v 检查，npm config set registry http://registry.npm.taobao.org/ ，
在前端项目让maven下载依赖的组件 npm install ，如果失败，去git下载人人开源的vue的zip文件 ，再npm install 成功后，npm run dev - 代码生成器，去git下载人人开源renren-generator，将文件放到根目录，在根项目的pom.xml加入renren-generator-master
（1）改application.yml文件：
url: jdbc:mysql://192.168.56.10:3306/gulimall_pms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: root
（2）generator.properties 修改：
#\u4EE3\u7801\u751F\u6210\u5668\uFF0C\u914D\u7F6E\u4FE1\u606F 主目录
mainPath=com.atguigu
#\u5305\u540D package 包名,moduleName模块名
package=com.atguigu.gulimall
moduleName=product
#\u4F5C\u8005 作者
author=gys
#Email
email=
#\u8868\u524D\u7F00(\u7C7B\u540D\u4E0D\u4F1A\u5305\u542B\u8868\u524D\u7F00) 表前缀（类名不会包含表前缀）
tablePrefix=pms_
-
启动代码生成器的main方法
-
在页面的renren-fast全部勾选
-
打开解压的文件，将main文件粘贴到对应的微服务里，不要删掉之前的main文件，把resource下的src删掉。
-
建一个公共模块 shift+F6 修改模块名 rename module
-
在product项目的pom.xml加入，增加application.yml文件，改端口号
<dependency>
<groupId>gulimall</groupId>
<artifactId>gulimall-common</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
</dependency>
二、使用步骤
1.引入库
代码如下（示例）：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
2.读入数据
代码如下（示例）：
data = pd.read_csv(
'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
该处使用的url网络请求的数据。
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。