Linux:将/home/目录打包压缩,生成sj.tar.gz文件,并将此文件保存到 /data 目录。
时间: 2023-12-25 21:07:02 浏览: 148
可以使用以下命令将/home目录打包压缩并生成sj.tar.gz文件,然后将此文件保存到/data目录中:
```
tar -czvf /data/sj.tar.gz /home
```
该命令使用tar命令将/home目录打包并压缩成sj.tar.gz文件。其中,-c选项表示创建新的归档文件,-z选项表示使用gzip压缩,-v选项表示显示详细信息,-f选项后面跟着保存的文件名和路径。最后,将/home目录作为命令的最后一个参数。执行该命令后,sj.tar.gz文件会被保存到/data目录中。
相关问题
http://www.stats.gov.cn/sj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2022/index.html
问题链接提供了一个网页地址,该网页可能包含有关2022年的统计数据。根据引用\[1\]提供的信息,可以通过访问http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2013/index.html来获取全国各省、市、县、镇、村的详细数据。此外,引用\[2\]提供了一种使用Python爬取国家行政区数据的示例,可以通过这种方式获取最新、准确的数据。另外,引用\[3\]中提供了一个返回数据的示例,其中包含了一些城市的id、名称和级别信息。如果您想获取2022年的统计数据,您可以尝试访问提供的网页地址,或者使用引用\[2\]中提到的Python爬取数据的方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [全国最新各省、市、县、镇、村数据库,详细到村的数据](https://blog.csdn.net/datedateup/article/details/77163266)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [国家行政区数据获取三种方式:爬虫、调用API、私有化部署](https://blog.csdn.net/JAVASOFT008/article/details/130714333)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
用Python爬取http://www.stats.gov.cn/sj/tjgb/rkpcgb/qgrkpcgb/202302/t20230206_1902003.html的数据并生成可视化图片文件
好的,这是一个比较具体的问题,需要一步步来实现。首先我们需要用 Python 爬取这个网页中的数据,可以使用 Requests 库来发送 GET 请求获取 HTML 页面,然后使用 Beautiful Soup 库来解析 HTML 页面中的表格数据。
以下是代码示例:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
url = "http://www.stats.gov.cn/sj/tjgb/rkpcgb/qgrkpcgb/202302/t20230206_1902003.html"
r = requests.get(url)
r.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'class': 'MsoNormalTable'})
rows = table.findAll('tr')
data = []
for row in rows[2:]:
cols = row.find_all('td')
cols = [col.text.strip() for col in cols]
data.append(cols)
df = pd.DataFrame(data, columns=['地区', '年末总人口(万人)', '城镇人口(万人)', '乡村人口(万人)', '人口出生率(‰)', '人口死亡率(‰)', '自然增长率(‰)'])
print(df)
```
接下来我们需要使用 Matplotlib 库来生成可视化图片文件。这里我们可以使用柱状图来展示不同地区的人口数据。
以下是代码示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
df = df.set_index('地区')
df[['年末总人口(万人)', '城镇人口(万人)', '乡村人口(万人)']].plot(kind='bar')
plt.title('全国分地区常住人口统计')
plt.xlabel('地区')
plt.ylabel('人口(万人)')
plt.show()
```
最后运行代码即可生成可视化图片文件。
相关推荐
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)