SELECT area `地区`,count(*) as `数目` FROM `tb_basic_info` GROUP BY area order by 数目 desc;

# A股上市公司分布：

df = pd.read_sql('tb_basic_info',con=engine)

result = df['area'].value_counts()

total = result.sum()

ration = result/total*100

# 热力图

def create_heatmap(attr,value,name,maptype):

    style = Style(title_color="#fff", title_pos="center",

              width=1200, height=600, background_color="#696969")



    # 可视化

    geo = Geo(name,**style.init_style)

    geo.add("", attr, value, visual_range=[min(value), max(value)], symbol_size=8,

            visual_text_color="#000",

            is_visualmap=True, type='effectScatter',effect_scale=7,is_random=True,is_roam=False,is_piecewise = True,visual_split_number= 10,

            )



    geo.render('{}.html'.format(name))

create_heatmap(attr,value,'公司分布','china')

s='耐克球鞋'

s =s.encode('gb2312')

 data = {'__VIEWSTATE': view_state,

        '__EVENTVALIDATION': event_validation,

        'txtTKeyword': s,

        'btQuery.x': 41,

        'btQuery.y': 24,

        }



r = session.post(url=self.base_url, headers=headers,

                     data=data,proxies=self.get_proxy()

db['db_pledge'].collection_names()

db['db_pledge'].list_collection_names()

import grequests

import requests

import bs4



def simple_request(url):

    page = requests.get(url)

    return page



urls = [

    'http://www.heroku.com',

    'http://python-tablib.org',

    'http://httpbin.org',

    'http://python-requests.org',

    'http://kennethreitz.com'

]



rs = [grequests.get(simple_request(u)) for u in urls]





grequests.map(rs)

rs = (grequests.get(u) for u in urls)

requests = grequests.map(rs)

for response in requests:

    market_watch(response.content)

$ python -mtimeit -s'xs=range(10)' 'map(hex, xs)'

100000 loops, best of 3: 4.86 usec per loop



$ python -mtimeit -s'xs=range(10)' '[hex(x) for x in xs]'

100000 loops, best of 3: 5.58 usec per loop

$ python -mtimeit -s'xs=range(10)' 'map(lambda x: x+2, xs)'

100000 loops, best of 3: 4.24 usec per loop

$ python -mtimeit -s'xs=range(10)' '[x+2 for x in xs]'

100000 loops, best of 3: 2.32 usec per loop

>>> [str(n) for n in range(10**100)]

>>> map(str, range(10**100))

<map object at 0x2201d50>

>>> (str(n) for n in range(10**100))

<generator object <genexpr> at 0xacbdef>

array([[4.67296746e-307, 1.69121096e-306, 9.34601642e-307,

        1.33511562e-306],

       [8.34447260e-308, 6.23043768e-307, 2.22522597e-306,

        1.33511969e-306],

       [1.37962320e-306, 9.34604358e-307, 9.79101082e-307,

        1.78020576e-306],

       [1.69119873e-306, 2.22522868e-306, 1.24611809e-306,

        8.06632139e-308]])

missing authentication token for REST request 

docker run -p 9200:9200 -e "http.host=0.0.0.0" -e "transport.host=127.0.0.1" -v /home/myuser/elastic_data/:/usr/share/elasticsearch/data docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.5.1

[2018-11-13T02:23:33,994][INFO ][o.e.n.Node               ]  initializing ...

[2018-11-13T02:23:34,010][WARN ][o.e.b.ElasticsearchUncaughtExceptionHandler]  uncaught exception in thread [main]

org.elasticsearch.bootstrap.StartupException: java.lang.IllegalStateException: Failed to create node environment

        at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:127) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.execute(Elasticsearch.java:114) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.cli.EnvironmentAwareCommand.execute(EnvironmentAwareCommand.java:67) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.cli.Command.mainWithoutErrorHandling(Command.java:122) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.cli.Command.main(Command.java:88) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:91) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:84) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

Caused by: java.lang.IllegalStateException: Failed to create node environment

        at org.elasticsearch.node.Node.<init>(Node.java:267) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.node.Node.<init>(Node.java:244) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap$5.<init>(Bootstrap.java:232) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:232) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:351) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:123) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        ... 6 more

Caused by: java.nio.file.AccessDeniedException: /usr/share/elasticsearch/data/nodes

        at sun.nio.fs.UnixException.translateToIOException(UnixException.java:84) ~[?:?]

        at sun.nio.fs.UnixException.rethrowAsIOException(UnixException.java:102) ~[?:?]

        at sun.nio.fs.UnixException.rethrowAsIOException(UnixException.java:107) ~[?:?]

        at sun.nio.fs.UnixFileSystemProvider.createDirectory(UnixFileSystemProvider.java:384) ~[?:?]

        at java.nio.file.Files.createDirectory(Files.java:674) ~[?:1.8.0_141]

        at java.nio.file.Files.createAndCheckIsDirectory(Files.java:781) ~[?:1.8.0_141]

        at java.nio.file.Files.createDirectories(Files.java:767) ~[?:1.8.0_141]

        at org.elasticsearch.env.NodeEnvironment.<init>(NodeEnvironment.java:221) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.node.Node.<init>(Node.java:264) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.node.Node.<init>(Node.java:244) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap$5.<init>(Bootstrap.java:232) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:232) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:351) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:123) ~[elasticsearch-5.5.1.jar:5.5.1]

        ... 6 more

chmod 777 /home/myuser/elastic_data/

es = Elasticsearch(['10.18.6.26:9200'])

ret = collection.find({})



# 删除mongo的_id字段，否则无法把Object类型插入到Elastic

map(lambda x:(del x['_id']),ret)



actions=



for idx,item in enumerate(ret):

    i={

        "_index":"jsl",

     "_type":"text",

     "_id":idx,

        "_source":{

            # 需要提取的字段

            "title":item.get('title'),

            "url":item.get('url')

        }

    }

    actions.append(i)





start=time.time()

helpers.bulk(es,actions)



end=time.time()-start

print(end)

{

    "error": {

        "root_cause": [

            {

                "type": "illegal_argument_exception",

                "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [state] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead."

            }

        ],

        "type": "search_phase_execution_exception",

        "reason": "all shards failed",

        "phase": "query",

        "grouped": true,

        "failed_shards": [

            {

                "shard": 0,

                "index": "bank",

                "node": "HuFlhO8OSLSGr3RP6J2z6Q",

                "reason": {

                    "type": "illegal_argument_exception",

                    "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [state] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead."

                }

            }

        ]

    },

    "status": 400

}

{"size":0,

"aggs":{"group_by_state":

{

"terms":{"field":"state"}

}}

}

{"size":0,

"aggs":{"group_by_state":

{

"terms":{"field":"state.keyword"}

}}

}

numpy.logspace

numpy.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)[source]

Return numbers spaced evenly on a log scale.

In linear space, the sequence starts at base ** start (base to the power of start) and ends with base ** stop (see endpoint below).

Parameters:

start : float

base ** start is the starting value of the sequence.

stop : float

base ** stop is the final value of the sequence, unless endpoint is False. In that case, num + 1 values are spaced over the interval in log-space, of which all but the last (a sequence of length num) are returned.

num : integer, optional

Number of samples to generate. Default is 50.

endpoint : boolean, optional

If true, stop is the last sample. Otherwise, it is not included. Default is True.

base : float, optional

The base of the log space. The step size between the elements in ln(samples) / ln(base) (or log_base(samples)) is uniform. Default is 10.0.

dtype : dtype

The type of the output array. If dtype is not given, infer the data type from the other input arguments.

Returns:

samples : ndarray

num samples, equally spaced on a log scale

array([1.00000000e+00, 1.77827941e+01, 3.16227766e+02, 5.62341325e+03,

       1.00000000e+05, 1.77827941e+06, 3.16227766e+07, 5.62341325e+08,

       1.00000000e+10])

一是嵌入了组织机构代码作为主体标识码。通过组织机构代码的唯一性确保社会信用代码不会重码。换言之，组织机构代码的唯一性完美“遗传”给统一社会信用代码。
二是在组织机构代码前增加行政区划代码，这个组合不难发现就是税务登记证号码。这样就提高了统一社会代码的兼容性，在过渡期内税务机关可以利用这种嵌套规则更加便利地升级到新的信用代码系统。
三是预留前两位给登记机关和机构类别，这样统一社会信用代码在应用中更加清晰高效，第一位便于登记机关管理，可以作为检索条目，第二位可以准确给组织机构归类，方便细化分管。
四是统一社会信用代码的主体标识码天生具有的大容量。通过数字字母组合，加上指数级增长，可以确保在很长一段时间内无需升位就可容纳大量组织机构。
五是统一社会信用代码位数为18位，和身份证的位数相同，这一巧妙设计在未来“两码管两人”的应用中可以实现登记、检索、填表等统一。
六是统一社会信用代码中内嵌的主体标识码具有校验位，同时自身第十八位也是校验位，与身份证号相比是双校验，确保了号码准确性
 

# -*-coding=utf-8-*-



# @Time : 2018/10/30 15:23

# @File : social_code_gen2.py



# -*- coding: utf-8 -*-

'''

Created on 2017年4月5日

18位统一社会信用代码从2015年10月1日正式实行



@author: rocky

'''

# 统一社会信用代码中不使用I,O,Z,S,V



SOCIAL_CREDIT_CHECK_CODE_DICT = {

                '0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9,

                'A':10,'B':11,'C':12, 'D':13, 'E':14, 'F':15, 'G':16, 'H':17, 'J':18, 'K':19, 'L':20, 'M':21, 'N':22, 'P':23, 'Q':24,

               'R':25, 'T':26, 'U':27, 'W':28, 'X':29, 'Y':30}

# GB11714-1997全国组织机构代码编制规则中代码字符集

ORGANIZATION_CHECK_CODE_DICT = {

                '0':0,'1':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9,

                'A':10,'B':11,'C':12, 'D':13, 'E':14, 'F':15, 'G':16, 'H':17,'I':18, 'J':19, 'K':20, 'L':21, 'M':22, 'N':23, 'O':24,'P':25, 'Q':26,

               'R':27,'S':28, 'T':29, 'U':30,'V':31, 'W':32, 'X':33, 'Y':34,'Z':35}



class UnifiedSocialCreditIdentifier(object):

    '''

    统一社会信用代码

    '''



    def __init__(self):

        '''

        Constructor

        '''

    def check_social_credit_code(self,code):

        '''

        校验统一社会信用代码的校验码

        计算校验码公式:

            C9 = 31-mod(sum(Ci*Wi)，31)，其中Ci为组织机构代码的第i位字符,Wi为第i位置的加权因子,C9为校验码

        '''

        # 第i位置上的加权因子

        weighting_factor = [1,3,9,27,19,26,16,17,20,29,25,13,8,24,10,30,28]

        # 本体代码

        ontology_code = code[0:17]

        # 校验码

        check_code = code[17]

        # 计算校验码

        tmp_check_code = self.gen_check_code(weighting_factor, ontology_code, 31, SOCIAL_CREDIT_CHECK_CODE_DICT)

        if tmp_check_code==check_code:

            return True

        else:

            return False



    def check_organization_code(self,code):

        '''

        校验组织机构代码是否正确,该规则按照GB 11714编制

        统一社会信用代码的第9~17位为主体标识码(组织机构代码)，共九位字符

        计算校验码公式:

            C9 = 11-mod(sum(Ci*Wi)，11)，其中Ci为组织机构代码的第i位字符,Wi为第i位置的加权因子,C9为校验码

        @param  code: 统一社会信用代码

        '''

        # 第i位置上的加权因子

        weighting_factor = [3,7,9,10,5,8,4,2]

        # 第9~17位为主体标识码(组织机构代码)

        organization_code = code[8:17]

        # 本体代码

        ontology_code=organization_code[0:8]

        # 校验码

        check_code = organization_code[8]

        #

        print(organization_code,ontology_code,check_code)

        # 计算校验码

        tmp_check_code = self.gen_check_code(weighting_factor, ontology_code, 11, ORGANIZATION_CHECK_CODE_DICT)

        if tmp_check_code==check_code:

            return True

        else:

            return False



    def gen_check_code(self,weighting_factor,ontology_code, modulus,check_code_dict):

        '''

        @param weighting_factor: 加权因子

        @param ontology_code:本体代码

        @param modulus:  模数

        @param check_code_dict: 字符字典

        '''

        total = 0

        for i in range(len(ontology_code)):

            if ontology_code[i].isdigit():

                print(ontology_code[i] ,weighting_factor[i])

                total += int(ontology_code[i]) * weighting_factor[i]

            else:

                total += check_code_dict[ontology_code[i]]*weighting_factor[i]

        diff = modulus - total % modulus

        print(diff)

        return list(check_code_dict.keys())[list(check_code_dict.values())[diff]]







if __name__ == '__main__':

    u = UnifiedSocialCreditIdentifier()

    print(u.check_organization_code(code='91421126331832178C'))

    print(u.check_social_credit_code(code='91420100052045470K'))

如下是《法人和其他组织统一社会信用代码编码规则》的说明。

1 范围

本标准规定了法人和其他组织统一社会信用代码（以下简称统一代码）的术语和定义、构成。本标准适用于对统一代码的编码、信息处理和信息共享交换。

2 规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T 2260 中华人民共和国行政区划代码GB 11714 全国组织机构代码编制规则GB/T 17710 信息技术 安全技术 校验字符系统

3 术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1 组织机构 organization

企业、事业单位、机关、社会团体及其他依法成立的单位的通称。[GB/T 20091-2006, 定义2.2]

3.2 法人 legal entities

具有民事权利能力和民事行为能力，依法独立享有民事权利和承担民事义务的组织。

3.3 其他组织 other organizations

合法成立、有一定的组织机构和财产，不具备法人资格的组织。

3.4 组织机构代码 organization code

主体标识码 subject identification code按照GB 11714编制，赋予每一个组织机构在全国范围内唯一的，始终不变的识别标识码。

3.5 统一社会信用代码 unified social credit identifier

每一个法人和其他组织在全国范围内唯一的，终身不变的法定身份识别码。

4 统一代码的构成

4.1 结构

统一代码由十八位的阿拉伯数字或大写英文字母（不使用I、O、Z、S、V）组成。

第1位：登记管理部门代码（共一位字符）第2位：机构类别代码（共一位字符）第3位~第8位：登记管理机关行政区划码（共六位阿拉伯数字）第9位~第17位：主体标识码（组织机构代码）（共九位字符）第18位：校验码（共一位字符）

4.2 代码及说明

登记管理部门代码：使用阿拉伯数字或大写英文字母表示。

机构编制：1民政：5工商：9其他：Y

机构类别代码：使用阿拉伯数字或大写英文字母表示。

机构编制机关：11打头机构编制事业单位：12打头机构编制中央编办直接管理机构编制的群众团体：13打头机构编制其他：19打头民政社会团体：51打头民政民办非企业单位：52打头民政基金会：53打头民政其他：59打头工商企业：91打头工商个体工商户：92打头工商农民专业合作社：93打头其他：Y1打头

登记管理机关行政区划码：只能使用阿拉伯数字表示。按照GB/T 2260编码。

主体标识码（组织机构代码）：使用阿拉伯数字或英文大写字母表示。按照GB 11714编码。

在实行统一社会信用代码之前，以前的组织机构代码证上的组织机构代码由九位字符组成。格式为XXXXXXXX-Y。前面八位被称为“本体代码”；最后一位被称为“校验码”。校验码和本体代码由一个连字号（-）连接起来。以便让人很容易的看出校验码。但是三证合一后，组织机构的九位字符全部被纳入统一社会信用代码的第9位至第17位，其原有组织机构代码上的连字号不带入统一社会信用代码。

原有组织机构代码上的“校验码”的计算规则是：

例如：某公司的组织机构代码是：59467239-9。那其最后一位的组织机构代码校验码9是如何计算出来的呢？

第一步：取组织机构代码的前八位本体代码为基数。5 9 4 6 7 2 3 9提示：如果本体代码中含有英文大写字母。则A的基数是10，B的基数是11，C的基数是12，依此类推，直到Z的基数是35。

第二步：取加权因子数值。因为组织机构代码的本体代码一共是八位字符。则这八位的加权因子数值从左到右分别是：3、7、9、10、5、8、4、2。

第三步：本体代码基数与对应位数的因子数值相乘。5×3＝15，9×7＝63，4×9＝36，6×10＝60，7×5＝35，2×8＝16，3×4=12，9×2＝18第四步：将乘积求和相加。15+63+36+60+35+16+12+18=255第五步：将和数除以11，求余数。255÷11=33，余数是2。第六步：用阿拉伯数字11减去余数，得求校验码的数值。当校验码的数值为10时，校验码用英文大写字母X来表示；当校验码的数值为11时，校验码用0来表示；其余求出的校验码数值就用其本身的阿拉伯数字来表示。11-2＝9，因此此公司完整的组织机构代码为 59467239-9。

校验码：使用阿拉伯数字或大写英文字母来表示。校验码的计算方法参照 GB/T 17710。

例如：某公司的统一社会信用代码为91512081MA62K0260E，那其最后一位的校验码E是如何计算出来的呢？

第一步：取统一社会信用代码的前十七位为基数。9 1 5 1 2 0 8 1 21 10 6 2 19 0 2 6 0提示：如果前十七位统一社会信用代码含有英文大写字母（不使用I、O、Z、S、V这五个英文字母）。则英文字母对应的基数分别为：A=10、B=11、C=12、D=13、E=14、F=15、G=16、H=17、J=18、K=19、L=20、M=21、N=22、P=23、Q=24、R=25、T=26、U=27、W=28、X=29、Y=30

第二步：取加权因子数值。因为统一社会信用代码前面前面有十七位字符。则这十七位的加权因子数值从左到右分别是：1、3、9、27、19、26、16、17、20、29、25、13、8、24、10、30、28

第三步：基数与对应位数的因子数值相乘。9×1=9，1×3=3，5×9=45，1×27=27，2×19=38，0×26=0，8×16=1281×17=17，21×20=420，10×29=290，6×25=150，2×13=26，19×8=1520×23=0，2×10=20，6×30=180，0×28=0

第四步：将乘积求和相加。9+3+45+27+38+0+128+17+420+290+150+26+152+0+20+180+0=1495

第五步：将和数除以31，求余数。1495÷31=48，余数是17。

第六步：用阿拉伯数字31减去余数，得求校验码的数值。当校验码的数值为0~9时，就直接用该校验码的数值作为最终的统一社会信用代码的校验码；如果校验码的数值是10~30，则校验码转换为对应的大写英文字母。对应关系为：A=10、B=11、C=12、D=13、E=14、F=15、G=16、H=17、J=18、K=19、L=20、M=21、N=22、P=23、Q=24、R=25、T=26、U=27、W=28、X=29、Y=30

因为，31-17＝14，所以该公司完整的统一社会信用代码为 91512081MA62K0260E。

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统一社会信用代码与原来营业执照注册号、税务登记号、组织机构代码的转换关系

由于18位统一社会信用代码从2015年10月1日才正式实行。当前还有很多系统并没有完全转换到统一社会信用代码上。当您遇到需要让您填写组织机构代码或者税务登记号的时候，您应该如何从统一社会信用代码获取信息呢？

实质上：统一社会信用代码的第九位到第十七位就是原来的组织机构代码。统一社会信用代码的第三位到第十七位绝大多数的情况都是原来的税务登记证号。（不过由于少数发证机构对地方行政区划代码做了规范。所以，有少部分企业的新的统一社会信用代码并不一定的第3位到第8位的阿拉伯数字并一定能完全对应以前的税务登记证号的前六位。）统一社会信用代码无法对应原来营业执照的注册号。当遇到非要您填写营业执照的注册号，又暂时无法识别统一社会信用代码的场合。你则只有拿出以前旧的营业执照查看上面的注册号。

例如：91370200163562681G这个统一社会信用代码。

其组织机构代码是：16356268-1其税务登记号是：370200163562681 如果与之前的税务登记号稍微有所出入，则一般是370200不一致。尤其是00这两位

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# @Time : 2018/10/23 9:26

# @File : money_reward.py

import requests

from collections import OrderedDict

import time

import datetime

import pymongo

import config



session = requests.Session()

def get_proxy(retry=10):

    proxyurl = 'http://{}:8081/dynamicIp/common/getDynamicIp.do'.format(config.PROXY)

    count = 0

    for i in range(retry):

        try:

            r = requests.get(proxyurl, timeout=10)

        except Exception as e:

            print(e)

            count += 1

            print('代理获取失败,重试' + str(count))

            time.sleep(1)



        else:

            js = r.json()

            proxyServer = 'http://{0}:{1}'.format(js.get('ip'), js.get('port'))

            proxies_random = {

                'http': proxyServer

            }

            return proxies_random





def get_content(url):

    headers = {

        # 此处添加个人的header信息

    }

    try:

        proxy = get_proxy()

    except Exception as e:

        print(e)

        proxy = get_proxy()



    try:

        r = session.get(url=url, headers=headers,proxies=proxy,timeout=10)

    except Exception as e:

        print(e)

        proxy = get_proxy()

        r = session.get(url=url, headers=headers,proxies=proxy,timeout=10)



    return r





def parse_content(post_id):

    url = 'https://xueqiu.com/statuses/reward/list_by_user.json?status_id={}&page=1&size=99999999'.format(post_id)

    r = get_content(url)

    print(r.text)

    if r.status_code != 200:

        print('status code != 200')

        failed_doc.insert({'post_id':post_id,'status':0})

        return None



    try:



        js_data = r.json()

    except Exception as e:

        print(e)

        print('can not parse to json')

        print(post_id)

        failed_doc.insert({'post_id': post_id, 'status': 0})

        return



    ret = 

    been_reward_user = '元卫南'

    for item in js_data.get('items'):

        name = item.get('name')

        amount = item.get('amount')

        description = item.get('description')

        user_id = item.get('user_id')

        created_at = item.get('created_at')

        if created_at:

            created_at = datetime.datetime.fromtimestamp(int(created_at) / 1000).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')



        d = OrderedDict()

        d['name'] = name

        d['user_id'] = user_id

        d['amount'] = amount / 100

        d['description'] = description

        d['created_at'] = created_at

        d['been_reward'] = been_reward_user

        ret.append(d)



    print(ret)

    if ret:

        doc.insert_many(ret)

        failed_doc.insert({'post_id':post_id,'status':1})







def get_all_page_id(user_id):

    doc = db['db_parker']['xueqiu_zhuanglan']



    get_page_url = 'https://xueqiu.com/statuses/original/timeline.json?user_id={}&page=1'.format(user_id)

    r = get_content(get_page_url)

    max_page = int(r.json().get('maxPage'))



    for i in range(1, max_page + 1):

        url = 'https://xueqiu.com/statuses/original/timeline.json?user_id=2227798650&page={}'.format(i)

        r = get_content(url)

        js_data = r.json()

        ret = 



        for item in js_data.get('list'):

            d = OrderedDict()



            d['article_id'] = item.get('id')

            d['title'] = item.get('title')

            d['description'] = item.get('description')

            d['view_count'] = item.get('view_count')

            d['target'] = 'https://xueqiu.com/' + item.get('target')

            d['user_id']= item.get('user_id')

            d['created_at'] = datetime.datetime.fromtimestamp(int(item.get('created_at')) / 1000).strftime(

                '%Y-%m-%d %H:%M:%S')



            ret.append(d)

        print(d)

        doc.insert_many(ret)



def loop_page_id():

    doc = db['db_parker']['xueqiu_zhuanglan']

    ret = doc.find({},{'article_id':1})

    failed_doc = db['db_parker']['xueqiu_reward_status']

    failed_ret = failed_doc.find({'status':1})

    article_id_list =

    for i in failed_ret:

        article_id_list.append(i.get('article_id'))



    for item in ret:

        article_id = item.get('article_id')

        print(article_id)

        if article_id in article_id_list:

            continue

        else:

            parse_content(article_id)



loop_page_id()