jd_wskey.py

时间: 2023-09-17 16:02:59 浏览: 70
jd_wskey.py是一个用Python编写的脚本文件,主要用于操作京东商城的“WSKEY”(即Web Service Key)。 首先,WSKEY是京东商城用于提供开放接口的一种鉴权方式。它是一种字符串形式的密钥,用于验证调用者的身份和权限。 jd_wskey.py这个脚本的主要功能是通过输入的参数,模拟登录京东商城,并获取到用户的WSKEY。具体来说,它会使用用户提供的账号和密码,通过调用京东商城的接口,完成模拟登录的操作。 在模拟登录成功后,jd_wskey.py会从服务器返回的响应中提取出用户的WSKEY,并将其保存到某个文件中,以便后续的接口调用可以使用该WSKEY进行鉴权。 通过使用jd_wskey.py脚本,开发者可以方便地获取到自己或其他用户的WSKEY,从而可以使用京东商城提供的各种开放接口。这些接口可以用于获取商品信息、下单、查询订单等等操作,方便开发者进行各种与京东商城相关的应用开发工作。 总之,jd_wskey.py是一个功能强大的脚本,通过它可以轻松地获取到京东商城用户的WSKEY,帮助开发者完成与京东商城相关的应用开发和数据操作。
相关问题

jd_check_dependent.py

jd_check_dependent.py是一个用于检查JD(职位描述)与依赖项之间关联性的Python脚本。在招聘流程中,有时会有一些特定的职位要求对应着特定的技能或经验,这些技能或经验往往为该职位的依赖项。因此,为了更好地筛选候选人并节省时间和人力成本,我们可以利用这个脚本来自动化这个过程。 该脚本的主要功能是根据预先定义的依赖项列表,对比JD中所列出的技能和经验要求,然后输出是否满足依赖项的要求。脚本通过读取JD文件并解析其中的内容,然后与依赖项列表进行比对来实现这个功能。 首先,脚本需要读取依赖项列表的文件,并从中提取技能和经验要求。然后,脚本会读取JD文件,并根据预先定义的关键词来提取其中的技能和经验要求。接下来,脚本会将JD中的要求与依赖项列表进行匹配,并标记满足或不满足依赖项要求的内容。 最后,脚本将根据匹配的结果生成一个报告,并输出满足依赖项要求的职位和未满足要求的职位。这样,招聘团队可以更方便地筛选候选人,只需要关注满足依赖项要求的职位。 总之,jd_check_dependent.py是一个用于自动化检查JD与依赖项之间关联性的Python脚本。它可以帮助招聘团队更高效地筛选候选人,并节省时间和人力成本。

SELECT count( 1 ) FROM jd_audit_product INNER JOIN bus_platform_goods ON bus_platform_goods.goods_sn = jd_audit_product.wareId WHERE jd_audit_product.pageType = '我的商品' AND jd_audit_product.wareId = bus_platform_goods.goods_sn AND ( jd_audit_product.modifyTime > bus_platform_goods.platform_update_time OR bus_platform_goods.platform_update_time IS NULL ) ORDER BY jd_audit_product.modifyTime DESC;

这是一个 SQL 查询语句,目的是计算满足特定条件的记录数量。具体来说,它在两个表 `jd_audit_product` 和 `bus_platform_goods` 之间进行内连接,并根据一些条件过滤数据。下面是查询的解释: - `SELECT count(1)`:选择计算所有符合条件的记录数量。 - `FROM jd_audit_product INNER JOIN bus_platform_goods ON bus_platform_goods.goods_sn = jd_audit_product.wareId`:从表 `jd_audit_product` 和 `bus_platform_goods` 进行内连接,连接条件是 `goods_sn` 等于 `wareId`。 - `WHERE jd_audit_product.pageType = '我的商品' AND jd_audit_product.wareId = bus_platform_goods.goods_sn AND (jd_audit_product.modifyTime > bus_platform_goods.platform_update_time OR bus_platform_goods.platform_update_time IS NULL)`:应用以下筛选条件: - `jd_audit_product.pageType = '我的商品'`:`pageType` 字段的值等于 `'我的商品'`。 - `jd_audit_product.wareId = bus_platform_goods.goods_sn`:`wareId` 字段等于 `goods_sn` 字段。 - `(jd_audit_product.modifyTime > bus_platform_goods.platform_update_time OR bus_platform_goods.platform_update_time IS NULL)`:`modifyTime` 字段大于 `platform_update_time` 字段或者 `platform_update_time` 为空。 - `ORDER BY jd_audit_product.modifyTime DESC`:按照 `modifyTime` 字段降序排序。 以上是对查询语句的解释,如果你有任何疑问或需要进一步帮助,请随时提问。

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以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
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