路过帮顶，很赞的公司

PLA-046, 所以你是来开车的对吗

excited! 滋瓷一下

@uuuing 加我 QQ 59676837 详细谈谈？

建议看看 flask-appbuilder （ https://github.com/dpgaspar/Flask-AppBuilder ）
建好 model 之后，只需要简单几行 View 配置代码，
就可以直接生成 CRUD 页面及功能，简直是 demo 和各种 mini 项目开发的神器。

貌似不错的公司，希望西安有越来越多这样有趣的公司，
路过帮顶下～～～

楼主是在西汉高速？

已 star ， thx

visualvm 连上看看？

可以使用 scan 命令遍历整库导出， scan 支持指定每次导出的数据条数

@demon014 上面忘记 @了。。。

大规模的抓取推荐 scrapy 。
不过我这边的规模很小，就自己用 python 写了几个简单的小爬虫，在我的 github 上有，你可以找找看。

@demon014 很简单，两个方法：
1. 使用 load_files 加载待分类 txt 文件，则需要按照上面的所说的，新增一级 unknown 目录；
2. 不使用 load_files 加载，直接将待分类的 txt read 出来，作为 list 的一个 element ，将这个 list 扔给 predict 去做预测即可。（多个 txt 就是多个 list element ）
3. 如果训练或是待分类数据在一个 txt ，以 [行] 来区分，我改了一下 sklearn.datasets.load_files 方法，可以将每行加载为一个样本，代码见：
https://github.com/rocky1001/Machine-Learning/blob/master/text_classifier/load_files.py

@xgowex 居然有这种的，长见识了。。。

@RangerWolf @KIDJourney 及楼上各位：
代码我放在了：
https://github.com/rocky1001/Machine-Learning/tree/master/text_classifier

netease_news_classifier.py 是完整代码（包括模型训练与加载待预测数据）
netease_traning_data.zip 是使用的训练数据，大约抓取了网易新闻 11 个频道下 3-5 天的新闻正文数据
netease_predict_data.zip 是待预测数据目录，里面新建了 unknown 这一级 folder ，解决了原 po 的问题。

有需要的同学可以参考～～～

@RangerWolf 可以的，明天到公司后贴，贴好了通知你