对 Python 开发来说，大数据现在一般指 Hadoop/HDFS/ElasticSearch/Kafka/Spark 这个系列的技能，数据分析指 Nympy/Scipy/Pandas/Matploitlib 这个系列的技能。

好像需要梯子：

from sklearn.cluster import k_means_
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity, pairwise_distances
from sklearn.preprocessing import StandardScaler


def create_cluster(sparse_data, nclust = 10):

# Manually override euclidean
def euc_dist(X, Y = None, Y_norm_squared = None, squared = False):
#return pairwise_distances(X, Y, metric = 'cosine', n_jobs = 10)
return cosine_similarity(X, Y)
k_means_.euclidean_distances = euc_dist

scaler = StandardScaler(with_mean=False)
sparse_data = scaler.fit_transform(sparse_data)
kmeans = k_means_.KMeans(n_clusters = nclust, n_jobs = 20, random_state = 3425)
_ = kmeans.fit(sparse_data)
return kmeans.labels_

引号里面用分号隔开多条命令？

试试这个，不确定行不行：
sudo su -l root -c "supervisorctl status"

要知道 pipeline 并非只有一个，你处理完可能别的 pipeline 还要处理。

无视标杆，意欲何为？

你是说控件定位方法吗？真机 USB 调试或者 Genymotion 配合 uiautomatorviewer 进行定位，然后 Python 写脚本。

一般是触发 ajax 请求并返回 json，F12 看一下请求的链接手动触发一下。

jupyter notebook

哪个小区，还不入户？

购齐机油机滤，去各路边的维修店五六十块钱搞定。

In [29]: u"\x00P\x00h\x00o\x00n\x00e\x00D\x00a\x00t\x00a\x00" == u"PhoneData"
Out[29]: False

有编制吗？

多看看李三吱的节目

二胎空间和座位数是硬指标，其他都是锦上添花。

20 万落地考虑长安 CS95 或广汽传祺 GS8 吧。