活动介绍

纠正这段代码import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import csv # 设置请求头 headers = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Saf

时间: 2024-04-03 08:32:11 浏览: 108
好的，纠正过后的代码如下： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import csv # 设置请求头 headers = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.0.0' } # 设置请求参数 params = { 'jl': '全国', 'kw': '计算机', 'p': '1', 'isadv': '0', 'isfilter': '1', } # 发送请求，获取响应内容 response = requests.get('https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou', headers=headers, params=params) data = response.json()['data']['results'] # 将数据写入CSV文件 with open('job_info.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['职位名称', '公司名称', '薪资', '工作地点', '工作经验', '学历要求']) for item in data: writer.writerow([item['jobName'], item['company']['name'], item['salary'], item['city']['display'], item['workingExp']['name'], item['eduLevel']['name']]) ``` 这个代码与之前的代码相比，主要做了以下修改： 1. 将第一行导入模块的代码中缺失的部分补充完整。 2. 将headers中的User-Agent修改为最新版的Edge浏览器。 3. 修改了print语句的缩进，以符合Python的语法规范。 4. 将写入CSV文件的代码中的表头改成中文。 5. 将写入CSV文件的代码使用with语句进行了上下文管理，可以自动关闭文件。同时，为了在Windows系统下能够正确地打开CSV文件，使用了utf-8-sig编码格式。 希望这个修改过后的代码能够帮助到你！
阅读全文

相关推荐

py

import reimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport t

import re import requests from bs4 import BeautifulSoup import time from xlwt import * poems = [] # 将故事变成了一个全局变量。 def getHtml(page): ''' 获取网页数据 :param page: 页数 :return: 网页html数据(文本格式) ''' headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36' } url = 'https://www.gushiwen.org/default_{}.aspx'.format(page) # 获取几页数据 respons = requests.get(url, headers=headers
py

import sys import os import urllib from bs4 import BeautifulSoup

import sys import os import urllib from bs4 import BeautifulSoup import re import time

# 定义爬取函数 import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from collections import Counter from wordcloud import WordCloud import jieba ,re import chardet plt.rcParams ['font.sans-serif'] ='SimHei' #显示中文 plt.rcParams ['axes.unicode_minus']=False #显示负号 def crawl_sina_finance_reports(pages=100): base_url = "https://stock.finance.sina.com.cn/stock/go.php/vReport_List/kind/lastest/index.phtml" reports = [] headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } for page in range(1, pages + 1): url = f"{base_url}?p={page}" response = requests.get(url, headers=headers) # # 使用chardet检测编码 detected_encoding = chardet.detect(response.content)['encoding'] if detected_encoding: # print(detected_encoding) response.encoding = detected_encoding else: response.encoding = 'GB2312' # 如果chardet无法检测到编码，则默认使用GB2312 soup = BeautifulSoup(response.content) # , 'html.parser' # 找到所有报道的列表项 report_items = soup.find_all('tr')[1:] # 跳过表头 for item in report_items: columns = item.find_all('td') if len(columns) >= 4: title = columns[1].text.strip() kind = columns[2].text.strip() date = columns[3].text.strip() organization = columns[4].text.strip() reports.append([title, kind, date, organization]) return reports # 爬取数据 reports_data = crawl_sina_finance_reports() # 创建DataFrame df_reports = pd.DataFrame(reports_data, columns=["标题", '报告类型', "发布日期", "机构"]) df_reports df_reports.to_csv('财经新闻.csv',index=False) #储存

from bs4 import BeautifulSoup import csv url = 'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/view/vCB_AllBulletin.php?stockid=600519' response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

可以看出，这段代码主要使用了 requests 库、BeautifulSoup 库、pandas 库、matplotlib 库、os 库和 PIL 库。其中，requests 库用于发送 HTTP 请求，BeautifulSoup 库用于解析 HTML 代码，pandas 库用于处理数据，...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数用于抓取单页数据 def fetch_page_data(page_url): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 " "(KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } response = requests.get(page_url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' # 解决编码问题 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): title = item.find('span', class_='title').text.strip() rating = float(item.find('span', class_='rating_num').text.strip()) # 转换为浮点数方便后续处理 director_tag = item.select_one('.bd p:nth-of-type(1) a') director = director_tag.text.strip() if director_tag else '未知' movies.append({ '电影名称': title, '评分': rating, '导演': director }) return movies # 主程序开始 base_url = "https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=" all_movies = [] for page in range(10): # 遍历第1到第10页 start_index = page * 25 # 每页有25部电影 url = base_url.format(start_index) page_data = fetch_page_data(url) all_movies.extend(page_data) # 数据可视化部分 ratings = df['评分'].values # 获取所有评分值 plt.hist(ratings, bins=10, color='blue', edgecolor='black') # 绘制直方图 plt.title("豆瓣Top250电影评分分布") # 设置标题 plt.xlabel("评分") # X轴标签 plt.ylabel("频次") # Y轴标签 plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7) # 添加网格线 plt.show() 为什么运行出来的标题无法显示

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams # 配置中文字体支持 rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] rcParams['axes.unicode_...

import requests # 发送请求from bs4 import BeautifulSoup # 解析网页import pandas as pd # 存取csvfrom time import sleep # 等待时间from sqlalchemy import create_engine # 连接数据库

from bs4 import BeautifulSoup def fetch_data(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response...

原始代码：import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import re import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from matplotlib import font_manager from docx import Document from docx.shared import Inches import os def get_movie_data(): headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} movie_list = [] for start in range(0, 300, 25): url = f"https://movie.douban.com/top250?start={start}" response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') items = soup.find_all('div', class_='item') for item in items: title = item.find('span', class_='title').text.strip() info = item.find('p').text.strip() director_match = re.search(r'导演: (.*?) ', info) director = director_match.group(1) if director_match else 'N/A' details = info.split('\n')[1].strip().split('/') year = details[0].strip() if len(details) > 0 else 'N/A' country = details[1].strip() if len(details) > 1 else 'N/A' genre = details[2].strip() if len(details) > 2 else 'N/A' rating = item.find('span', class_='rating_num').text if item.find('span', class_='rating_num') else 'N/A' num_reviews = item.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].text.strip('人评价') if item.find('div', class_='star').find_all('span') else 'N/A' movie_list.append({ 'title': title, 'director': director, 'year': year, 'country': country, 'genre': genre, 'rating': rating, 'num_reviews': num_reviews }) return pd.DataFrame(movie_list) # 定义输出目录 output_dir = 'D:/0610' os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 获取电影数据并保存到CSV df = get_movie_data() csv_path = os.path.join(output_dir, 'top300_movies.csv') df.to_csv(csv_path, index=False) print(f'Data saved to {csv_path}') # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取数据 df = pd.read_csv(csv_path) # 任务 1: 分析最受欢迎的电影类型，导演和国家 top_genres = df['genre'].value_counts().head(10) top_directors = df['director'].value_counts().head(10) top_countries = df['country'].value_counts().head(5) # 任务 2: 分析上映年份的分布及评分与其他因素的关系 df['year'] = pd.to_numeric(df['year'].str.extract(r'(\d{4})')[0], errors='coerce') year_distribution = df['year'].value_counts().sort_index() rating_reviews_corr = df[['rating', 'num_reviews']].astype(float).corr() # 可视化并保存图表 def save_plot(fig, filename): path = os.path.join(output_dir, filename) fig.savefig(path) plt.close(fig) return path fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x=top_genres.index, y=top_genres.values) plt.title('最受欢迎的电影类型') plt.xlabel('电影类型') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=45) top_genres_path = save_plot(fig, 'top_genres.png') fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x=top_directors.index, y=top_directors.values) plt.title('出现次数最多的导演前10名') plt.xlabel('导演') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=45) top_directors_path = save_plot(fig, 'top_directors.png') fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x=top_countries.index, y=top_countries.values) plt.title('出现次数最多的国家前5名') plt.xlabel('国家') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=45) top_countries_path = save_plot(fig, 'top_countries.png') fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.lineplot(x=year_distribution.index, y=year_distribution.values) plt.title('电影上映年份分布') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=45) year_distribution_path = save_plot(fig, 'year_distribution.png') fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(rating_reviews_corr, annot=True, cmap='coolwarm', xticklabels=['评分', '评论人数'], yticklabels=['评分', '评论人数']) plt.title('评分与评论人数的相关性') rating_reviews_corr_path = save_plot(fig, 'rating_reviews_corr.png')

首先，代码从导入必要的库开始，包括requests用于网络请求，BeautifulSoup解析HTML，pandas处理数据，正则表达式re，matplotlib和seaborn用于可视化，以及处理Word文档的docx库。这些库的导入表明代码的主要流程涉及...
-

bs4与其他Python库的集成：requests和lxml的高效结合

[bs4与其他Python库的集成：requests和lxml的高效结合](https://img-blog.csdnimg.cn/d8209b88b2d440bf8a4301231240eb0c.png) # 1. bs4库的基本使用和功能概述 Python的BeautifulSoup库，简称bs4，是一个强大的库，...
-

【数据处理与分析】：数据抓取自动化——结合Pandas与Requests库的高级数据处理

[【数据处理与分析】：数据抓取自动化——结合Pandas与Requests库的高级数据处理](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/00265161381a48acb234c0446f42f049.png) # 1. 数据抓取自动化概述 随着信息技术的不断进步，...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd 1. 发送HTTP请求 headers = { “User-Agent”: “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36” } url = “https://movie.douban.com/top250” response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = ‘utf-8’ # 解决编码问题 2. HTML解析 soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’) 3. 数据提取 movies = [] for item in soup.find_all(‘div’, class_=‘item’): title = item.find(‘span’, class_=‘title’).text.strip() rating = item.find(‘span’, class_=‘rating_num’).text.strip() director_tag = item.select_one(‘.bd p:nth-of-type(1) a’) director = director_tag.text.strip() if director_tag else ‘未知’ movies.append({ ‘电影名称’: title, ‘评分’: rating, ‘导演’: director }) 4. 数据存储 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv(‘douban_top250.csv’, index=False, encoding=‘utf_8_sig’) print(f"成功抓取{len(df)}条数据") 在以上代码中添加“数据可视化：使用Matplotlib绘制评分分布图”功能

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 1. 发送HTTP请求 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36" } url = ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 1. 发送HTTP请求 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36" } url = "https://movie.douban.com/top250" response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' # 解决编码问题 # 2. HTML解析 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 3. 数据提取 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): title = item.find('span', class_='title').text.strip() rating = item.find('span', class_='rating_num').text.strip() director_tag = item.select_one('.bd p:nth-of-type(1) a') director = director_tag.text.strip() if director_tag else '未知' movies.append({ '电影名称': title, '评分': rating, '导演': director }) # 4. 数据存储 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('douban_top250.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') print(f"成功抓取{len(df)}条数据") 改进： 1.分页抓取：自动遍历所有页面（1-10页）（生成代码） 2.图片下载：抓取电影海报URL并本地（生成代码） 3.数据可视化：使用Matplotlib绘制评分分布图（生成代码）

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import time import os import matplotlib.pyplot as plt # 创建图片存储目录 os.makedirs('posters', exist_ok=True) def download_image(url, filename): ...

选取的网址是艺恩娱数，目标是爬取里面的票房榜数据，通过开发者工具抓包分析找到数据接口，然后开始编写代码进行数据抓取并做图，根据题目补全以下代码 import requests import csv import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #解决中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决符号无法显示 def main(): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36',} data = { 'r': '0.9936776079863086', 'top': '50', 'type': '0', } resp = requests.post('https://ys.endata.cn/enlib-api/api/home/getrank_mainland.do', headers=headers, data=data) data_list = resp.json()['data']['table0'] for item in data_list: rank = item['Irank'] # 排名 MovieName = item['MovieName'] # 电影名称 ReleaseTime = item['ReleaseTime'] # 上映时间 TotalPrice = item['BoxOffice'] # 总票房(万) AvgPrice = item['AvgBoxOffice'] # 平均票价 AvgAudienceCount = item['AvgAudienceCount'] # 平均场次 # 写入csv文件 csvwriter.writerow((rank,MovieName,ReleaseTime,TotalPrice,AvgPrice,AvgAudienceCount)) print(rank,MovieName,ReleaseTime,TotalPrice,AvgPrice,AvgAudienceCount) def data_analyze(): # 读取数据 data = pd.read_csv('07.csv') # 从上映时间中提取出年份 data['年份'] = data['上映时间'].apply(lambda x: x.split('-')[0]) # 各年度上榜电影总票房占比 df1 = data.groupby('年份')['总票房(万)'].sum() plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.pie(df1, labels=df1.index.to_list(), autopct='%1.2f%%') plt.title('各年度上榜电影总票房占比') plt.show() # 各个年份总票房趋势 df1 = data.groupby('年份')['总票房(万)'].sum() plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.plot(df1.index.to_list(), df1.values.tolist()) plt.title('各年度上榜电影总票房趋势') plt.show() # 平均票价最贵的前十名电影 print(data.sort_values(by='平均票价', ascending=False)[['年份', '电影名称', '平均票价']].head(10)) # 平均场次最高的前十名电影 print(data.sort_values(by='平均场次', ascending=False)[['年份', '电影名称', '平均场次']].head(10)) if __name__ == '__main__': # 创建保存数据的csv文件 with open('07.csv', 'w', encoding='utf-8',newline='') as f: csvwriter = csv.writer(f) # 添加文件表头 csvwriter.writerow(('排名', '电影名称', '上映时间', '总票房(万)', '平均票价', '平均场次')) main() # 数据分析 data_analyze()

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings # 解决中文乱码及负号显示问题 warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['...

import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup # 发送请求获取网页内容 url = "https://nba.hupu.com/stats/players" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", "Referer": "https://nba.hupu.com/stats/players" } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析数据并保存到Excel表格中 table = soup.find_all('table', attrs={'class': 'players_table'})[0] df = pd.read_html(str(table))[0] df.to_excel('player_stats.xlsx', index=False)给以上代码绘制一个雷达图

import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_excel('player_stats.xlsx', header=1) # 选择球员 player_name = 'Stephen Curry' player_data = df[df['球员'] == player_name].iloc[:, 2:].values[0...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 定义函数用于抓取单页数据 def fetch_page_data(page_url): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 " "(KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36" } response = requests.get(page_url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' # 解决编码问题 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): title = item.find('span', class_='title').text.strip() rating = item.find('span', class_='rating_num').text.strip() director_tag = item.select_one('.bd p:nth-of-type(1) a') director = director_tag.text.strip() if director_tag else '未知' movies.append({ '电影名称': title, '评分': rating, '导演': director }) return movies # 主程序开始 base_url = "https://movie.douban.com/top250?start={}&filter=" all_movies = [] for page in range(10): # 遍历第1到第10页 start_index = page * 25 # 每页有25部电影 url = base_url.format(start_index) page_data = fetch_page_data(url) all_movies.extend(page_data) # 将数据存储为CSV文件 df = pd.DataFrame(all_movies) df.to_csv('douban_top250.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') # 使用utf_8_sig避免乱码 print(f"成功抓取{len(df)}条数据并保存至 douban_top250.csv") 修改以上代码，6.实现数据可视化，使用Matplotlib绘制评分分布图。

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数用于抓取单页数据 def fetch_page_data(page_url): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; ...

import requests import re # from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # import pandas as pd i = 1 lists = [0, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250] title = [] year = [] country = [] score = [] number = [] for page in range(0, 226, 25): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(page) + '&filter=' headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"} resp = requests.get(url=url, headers=headers) resp.encoding = "utf-8" pattern = re.compile( r'.*? < img width="100" alt="(?P<title>.*?)".*?class="">.*?.*?导演: (?P<director>.*?) .*?
.*?(?P<year>.*?) / (?P<country>.*?) .*?"v:average">(?P<score>.*?).*?(?P<number>.*?)人评价', re.S) pic_url = re.compile(r'< img width="100".*?src="(.*?)" class="">', re.S) pic_URl = pic_url.findall(resp.text) data2 = pattern.finditer(str(resp.text)) for url1 in pic_URl: file1 = open('films.pic\\' + str(i) + '.jpg', 'ab') Pic = requests.get(url1) file1.write(Pic.content) i = i + 1 file1.close() file2 = open('movie.text', 'a+', encoding='utf-8') for m in data2: if int(m['number']) / 100000 > 13: number.append(int(m['number']) / 100000) country.append(m['country']) year.append(m['year']) title.append(m['title']) score.append(m['score']) file2.write( '电影名:' + m['title'] + ', 导演：' + m['director'] + ', 年份：' + m['year'] + ', 国家：' + m['country'] + ', 评分：' + m[ 'score'] + ',评价人数：' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k') file2.write('\n') print( '电影名:' + m['title'] + ', 导演：' + m['director'] + ', 年份：' + m['year'] + ', 国家：' + m['country'] + ', 评分：' + m[ 'score'] + ',评价人数：' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k')

其中使用了requests模块向网页发送请求，re模块提取信息，以及matplotlib和numpy模块进行数据可视化。具体而言，代码中通过循环访问Top250页面的不同分页，使用正则表达式匹配页面中的电影信息，并将其存储到title、...

帮我修改代码，我需要对数据进行爬取，爬取网址是墨迹天气网 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import time import os import sys import random # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 直辖市内各区县列表（以上海为例） districts = ['黄浦区', '徐汇区', '长宁区', '静安区', '普陀区', '虹口区', '杨浦区', '浦东新区', '闵行区', '宝山区', '嘉定区', '金山区', '松江区', '青浦区', '奉贤区', '崇明区'] # 可能的天气类型 weather_types = ['晴', '多云', '阴', '小雨', '中雨', '大雨', '雷阵雨', '阵雨'] # 风向选项 wind_directions = ['东风', '南风', '西风', '北风', '东北风', '东南风', '西南风', '西北风'] # 风力选项 wind_forces = ['1级', '2级', '3级', '4级', '5级', '6级'] # 主程序开始 def main(): print("⚠️注意：使用模拟数据完成作业要求") # 创建模拟数据 print("创建模拟天气数据...") all_data = create_simulated_data() # 将数据保存到CSV文件 print("保存数据到CSV文件...") all_data.to_csv('weather_data.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') print("数据已保存到weather_data.csv")

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def get_weather(city_code=101010100): # 默认北京城市编码 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36' ...

### 一、项目背景与目标 - 使用Python爬取数据。 - 目标网站：百度百科《乘风破浪的姐姐》页面。数据获取：https://baike.baidu.com/item/乘风破浪的姐姐 - 目的：获取参赛嘉宾信息，并进行可视化分析。 ### 二、爬虫流程与工具 1. **发送请求**： - 使用requests模块发送HTTP GET请求。 - 设置请求头中的User-Agent以模拟浏览器。 2. **获取响应数据**： - 服务器返回HTML文档。 3. **解析并提取数据**： - 使用BeautifulSoup库解析HTML。 - 查找并提取所需数据（如选手姓名、链接等）。 4. **保存数据**： - 将提取的数据保存为JSON文件。 ### 三、数据爬取与解析 1. **爬取嘉宾信息**： - 从百度百科《乘风破浪的姐姐》页面爬取嘉宾信息表格。 - 查找包含“按姓氏首字母排序”的表格并返回其HTML。 2. **解析嘉宾信息**： - 解析嘉宾信息表格，提取选手姓名和个人百度百科页面链接。 - 将提取的信息保存为stars.json文件。 3. **爬取选手详细信息**： - 遍历stars.json文件中的选手链接。 - 从每个选手的百度百科页面爬取详细信息（如民族、星座、血型、身高、体重、出生日期等）。 - 下载选手图片并保存在以选手姓名命名的文件夹中。 - 将选手的详细信息保存为stars_info.json文件。 ### 四、数据可视化分析 1. **绘制选手年龄分布柱状图**： - 从stars_info.json文件中读取选手的出生日期。 - 计算选手年龄并统计各年龄段的选手数量。 - 使用matplotlib库绘制柱状图。 2. **绘制选手体重饼状图**： - 从stars_info.json文件中读取选手的体重信息。 - 根据体重将选手划分为不同的区间。 - 统计各区间内的选手数量并使用matplotlib库绘制饼状图。 3. **绘制选手身高饼状图**： - 从stars_info.json文件中读取选手的身高信息。 - 根据身高将选手划分为不同的区间。 - 统计各区间内的选手数量并使用matplotlib库绘制饼状图。 ### 五、其他注意事项 - 在进行可视化分析前，需要下载并配置中文字体以确保图表中的中文能够正确显示。 - 文档中提供了两种绘制图表的方法：一种是直接使用matplotlib库；另一种是先将数据读入pandas DataFrame，然后再使用matplotlib库进行绘制。

from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://baike.baidu.com/item/乘风破浪的姐姐' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/...

数据分析(Python+numpy+pandas+matplotlib分析58同城成都房价)

from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://cd.58.com/ershoufang/' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 ...

用 pandas numpy matplotlib 爬虫对网易云音乐年度热播榜进行数据分析

from bs4 import BeautifulSoup url = "https://music.163.com/discover/toplist?id=3778678" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ...

利用八爪鱼软件，选取https://detail.tmall.com/item.htm?id=619045941508&pvid=db556420-da99-49b1-b6ee-ea1aca7c2523&scm=1007.40986.276750.0&spm=4358n.jianhua.0.0.5af92a89D2AIUu&sku_properties=147956252:31427094网店抓取数据，然后按分析步骤完成自己抓取的电商数据分析

from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt url = '...

大家在看

recommend-type

轧钢 加热炉 智能 燃烧资料 一百多篇

轧钢 加热炉 智能 燃烧资料
recommend-type

基于STM32 HAL库的 AD7606驱动代码及相关文档

此文件是基于STM32 HAL库的 AD7606驱动代码及相关文档，希望此代码对您有所帮助。 若有疑问，请添加readme中的联系方式，进行进一步交流探讨。
recommend-type

EVE-NG-Win-Client-Pack.zip

EVE模拟器插件，抓包软件Wireshark与vnc客户端下载，并进行关联，使得可以在EVE模拟器中使用Wireshark进行抓包
recommend-type

S7-200 SMART模块CAD图（全）.zip

S7-200 SMART模块CAD图（全）.zip ，基本包含全部s7-200smart 模块CAD 图， 留存备用
recommend-type

mppt恒压法.rar

基于matlab的恒压法pvmppt，有效可下载，matlab2016a

最新推荐

recommend-type

PLC控制变频器：三菱与汇川PLC通过485通讯板实现变频器正反转及调速控制

内容概要：本文介绍了如何利用三菱和汇川PLC通过485通讯板实现变频器的正转、反转及调速控制。主要内容涵盖硬件配置、软件编程、具体控制逻辑及上机测试。文中详细描述了各个步骤的操作方法和注意事项，包括关键寄存器的设置及其含义。程序中有详细的中文注释，便于理解和维护。最终通过上机测试验证系统的稳定性和可靠性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉PLC编程和变频器控制的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对电机进行精确控制的工业应用场景，如生产线、机械设备等。目标是提高控制系统灵活性和效率，确保系统稳定可靠。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带实际操作经验，有助于读者更好地掌握相关技术和应用。
recommend-type

Web前端开发：CSS与HTML设计模式深入解析

《Pro CSS and HTML Design Patterns》是一本专注于Web前端设计模式的书籍，特别针对CSS（层叠样式表）和HTML（超文本标记语言）的高级应用进行了深入探讨。这本书籍属于Pro系列，旨在为专业Web开发人员提供实用的设计模式和实践指南，帮助他们构建高效、美观且可维护的网站和应用程序。 在介绍这本书的知识点之前，我们首先需要了解CSS和HTML的基础知识，以及它们在Web开发中的重要性。 HTML是用于创建网页和Web应用程序的标准标记语言。它允许开发者通过一系列的标签来定义网页的结构和内容，如段落、标题、链接、图片等。HTML5作为最新版本，不仅增强了网页的表现力，还引入了更多新的特性，例如视频和音频的内置支持、绘图API、离线存储等。 CSS是用于描述HTML文档的表现（即布局、颜色、字体等样式）的样式表语言。它能够让开发者将内容的表现从结构中分离出来，使得网页设计更加模块化和易于维护。随着Web技术的发展，CSS也经历了多个版本的更新，引入了如Flexbox、Grid布局、过渡、动画以及Sass和Less等预处理器技术。 现在让我们来详细探讨《Pro CSS and HTML Design Patterns》中可能包含的知识点： 1. CSS基础和选择器： 书中可能会涵盖CSS基本概念，如盒模型、边距、填充、边框、背景和定位等。同时还会介绍CSS选择器的高级用法，例如属性选择器、伪类选择器、伪元素选择器以及选择器的组合使用。 2. CSS布局技术： 布局是网页设计中的核心部分。本书可能会详细讲解各种CSS布局技术，包括传统的浮动（Floats）布局、定位（Positioning）布局，以及最新的布局模式如Flexbox和CSS Grid。此外，也会介绍响应式设计的媒体查询、视口（Viewport）单位等。 3. 高级CSS技巧： 这些技巧可能包括动画和过渡效果，以及如何优化性能和兼容性。例如，CSS3动画、关键帧动画、转换（Transforms）、滤镜（Filters）和混合模式（Blend Modes）。 4. HTML5特性： 书中可能会深入探讨HTML5的新标签和语义化元素，如`<article>`、`<section>`、`<nav>`等，以及如何使用它们来构建更加标准化和语义化的页面结构。还会涉及到Web表单的新特性，比如表单验证、新的输入类型等。 5. 可访问性（Accessibility）： Web可访问性越来越受到重视。本书可能会介绍如何通过HTML和CSS来提升网站的无障碍访问性，比如使用ARIA标签（Accessible Rich Internet Applications）来增强屏幕阅读器的使用体验。 6. 前端性能优化： 性能优化是任何Web项目成功的关键。本书可能会涵盖如何通过优化CSS和HTML来提升网站的加载速度和运行效率。内容可能包括代码压缩、合并、避免重绘和回流、使用Web字体的最佳实践等。 7. JavaScript与CSS/HTML的交互： 在现代Web开发中，JavaScript与CSS及HTML的交云并用是不可或缺的。书中可能会讲解如何通过JavaScript动态地修改样式、操作DOM元素以及使用事件监听和响应用户交互。 8. Web框架和预处理器： 这本书可能会提到流行的Web开发框架和预处理器，比如Bootstrap、Foundation、Sass和Less等，它们是如何简化和加速开发流程的。 9. 测试和维护： 书中也可能包含关于如何测试网页以及如何持续优化和维护CSS和HTML代码的章节。例如，使用断言测试、自动化测试、性能分析工具等。 最后，鉴于文件名称列表中的“压缩包子文件”的表述，这可能是对“压缩包”文件的一种误译或误用，此处“压缩包”应该指的是包含该书籍PDF文件的压缩文件格式，如ZIP或RAR。而“Pro CSS and HTML Design Patterns.pdf”指的就是该书籍的PDF格式电子版文件。 以上所述，构成了《Pro CSS and HTML Design Patterns》一书可能包含的核心知识点。通过学习这些内容，Web前端开发者可以掌握更为高效和优雅的设计模式，从而在日常工作中更高效地解决实际问题。
recommend-type

Zotero 7数据同步：Attanger插件安装&设置，打造文献管理利器

/i.s3.glbimg.com/v1/AUTH_08fbf48bc0524877943fe86e43087e7a/internal_photos/bs/2018/L/j/ipKA8TRPyt4ptaG1DGww/t-m-01.png) # 1. Zotero 7数据同步简介 在数字时代，管理研究数据变得日益重要，而Zot
recommend-type

卷积神经网络的基础理论200字

<think>我们正在回答用户关于卷积神经网络(CNN)基础理论的询问。根据提供的引用资料，我们可以概述CNN的基本结构和工作原理。引用[1]提到CNN是一种前馈神经网络，信息从输入单向流动到输出。引用[2]指出CNN在图像处理等领域应用广泛，通过层次结构和参数调整实现模式识别。引用[3]说明CNN包含卷积层，使用卷积核提取局部特征，减少参数量，提高效率。引用[4]则提到了训练过程，包括前向传播、误差计算和反向传播（梯度下降）。因此，我们将从以下几个方面概述CNN：1.CNN的基本结构（卷积层、池化层、全连接层）2.卷积操作的工作原理（局部感受野、权重共享）3.训练过程（前向传播、损失函数、反
recommend-type

轻便实用的Java库类查询工具介绍

标题 "java2库类查询" 和描述表明，所提及的工具是一个专门用于查询Java库类的应用程序。此软件旨在帮助开发者快速地查找和引用Java的标准开发工具包（SDK）中包含的所有应用程序编程接口（API）类。通过这样的工具，开发者可以节省大量在官方文档或搜索引擎上寻找类定义和使用方法的时间。它被描述为轻巧且方便，这表明其占用的系统资源相对较少，同时提供直观的用户界面，使得查询过程简洁高效。 从描述中可以得出几个关键知识点： 1. Java SDK：Java的软件开发工具包（SDK）是Java平台的一部分，提供了一套用于开发Java应用软件的软件包和库。这些软件包通常被称为API，为开发者提供了编程界面，使他们能够使用Java语言编写各种类型的应用程序。 2. 库类查询：这个功能对于开发者来说非常关键，因为它提供了一个快速查找特定库类及其相关方法、属性和使用示例的途径。良好的库类查询工具可以帮助开发者提高工作效率，减少因查找文档而中断编程思路的时间。 3. 轻巧性：软件的轻巧性通常意味着它对计算机资源的要求较低。这样的特性对于资源受限的系统尤为重要，比如老旧的计算机、嵌入式设备或是当开发者希望最小化其开发环境占用空间时。 4. 方便性：软件的方便性通常关联于其用户界面设计，一个直观、易用的界面可以让用户快速上手，并减少在使用过程中遇到的障碍。 5. 包含所有API：一个优秀的Java库类查询软件应当能够覆盖Java所有标准API，这包括Java.lang、Java.util、Java.io等核心包，以及Java SE平台的所有其他标准扩展包。 从标签 "java 库 查询 类" 可知，这个软件紧密关联于Java编程语言的核心功能——库类的管理和查询。这些标签可以关联到以下知识点： - Java：一种广泛用于企业级应用、移动应用（如Android应用）、网站后端、大型系统和许多其他平台的编程语言。 - 库：在Java中，库是一组预打包的类和接口，它们可以被应用程序重复使用。Java提供了庞大的标准库，以支持各种常见的任务和功能。 - 查询：查询指的是利用软件工具搜索、定位和检索信息的过程。对于Java库类查询工具来说，这意味着可以通过类名、方法签名或其他标识符来查找特定的API条目。 最后，压缩包文件列表包含了两个文件：“java.dit”和“Java.exe”。其中“Java.exe”很可能是程序的可执行文件，而“java.dit”可能是一个数据文件，用于存储Java类的索引或数据。由于文件名后缀通常与文件类型相关联，但“dit”并不是一个常见的文件扩展名。这可能是一个特定于软件的自定义格式，或是一个打字错误。 总结来说，"java2库类查询" 是一个针对Java开发者的实用工具，它提供了一个轻量级、易用的平台来查询和定位Java标准库中的所有类和API。此工具对优化开发流程，减少查找Java类文档的时间大有裨益，尤其适合需要频繁查阅Java API的开发者使用。
recommend-type

【Zotero 7终极指南】：新手必备！Attanger插件全攻略与数据同步神技

# 1. Zotero 7与Attanger插件的介绍 在当今的学术研究和知识管理领域，高效的文献管理工具至关重要。Zotero 7作为一个流行的参考文献管理软件，因其强大的功能和用户友好的界面而受到专业人士的青睐。而Attanger插件则为Zotero 7带来了更多定制化和高级功能，极大地增强
recommend-type

MATLAB整段注释快捷键

<think>首先，用户的问题是：“MATLAB整段注释快捷键”，意思是“MATLAB整段注释快捷键”。我需要用中文回答。 根据规则： - 回答必须用中文。 - 回答完问题后，必须在末尾输出“§§相关问题§§”，然后提出3-5个相关问题。 - “§§相关问题§§”必须完整输出在第一行，禁止换行分散。 - 相关问题必须基于用户的问题和我的回答。 现在，回忆MATLAB的快捷键：在MATLAB中，整段注释通常使用快捷键Ctrl + R来注释选中的代码行，使用Ctrl + T来取消注释。用户问的是“整段注释”，所以我应该确认快捷键。 在MATLAB中： - 注释选中的行：Ctrl + R -
recommend-type

Eclipse Jad反编译插件：提升.class文件查看便捷性

反编译插件for Eclipse是一个专门设计用于在Eclipse集成开发环境中进行Java反编译的工具。通过此类插件，开发者可以在不直接访问源代码的情况下查看Java编译后的.class文件的源代码，这在开发、维护和学习使用Java技术的过程中具有重要的作用。 首先，我们需要了解Eclipse是一个跨平台的开源集成开发环境，主要用来开发Java应用程序，但也支持其他诸如C、C++、PHP等多种语言的开发。Eclipse通过安装不同的插件来扩展其功能。这些插件可以由社区开发或者官方提供，而jadclipse就是这样一个社区开发的插件，它利用jad.exe这个第三方命令行工具来实现反编译功能。 jad.exe是一个反编译Java字节码的命令行工具，它可以将Java编译后的.class文件还原成一个接近原始Java源代码的格式。这个工具非常受欢迎，原因在于其反编译速度快，并且能够生成相对清晰的Java代码。由于它是一个独立的命令行工具，直接使用命令行可以提供较强的灵活性，但是对于一些不熟悉命令行操作的用户来说，集成到Eclipse开发环境中将会极大提高开发效率。 使用jadclipse插件可以很方便地在Eclipse中打开任何.class文件，并且将反编译的结果显示在编辑器中。用户可以在查看反编译的源代码的同时，进行阅读、调试和学习。这样不仅可以帮助开发者快速理解第三方库的工作机制，还能在遇到.class文件丢失源代码时进行紧急修复工作。 对于Eclipse用户来说，安装jadclipse插件相当简单。一般步骤包括： 1. 下载并解压jadclipse插件的压缩包。 2. 在Eclipse中打开“Help”菜单，选择“Install New Software”。 3. 点击“Add”按钮，输入插件更新地址（通常是jadclipse的更新站点URL）。 4. 选择相应的插件（通常名为“JadClipse”），然后进行安装。 5. 安装完成后重启Eclipse，插件开始工作。 一旦插件安装好之后，用户只需在Eclipse中双击.class文件，或者右键点击文件并选择“Open With Jadclipse”，就能看到对应的Java源代码。如果出现反编译不准确或失败的情况，用户还可以直接在Eclipse中配置jad.exe的路径，或者调整jadclipse的高级设置来优化反编译效果。 需要指出的是，使用反编译工具虽然方便，但要注意反编译行为可能涉及到版权问题。在大多数国家和地区，反编译软件代码属于合法行为，但仅限于学习、研究、安全测试或兼容性开发等目的。如果用户意图通过反编译获取商业机密或进行非法复制，则可能违反相关法律法规。 总的来说，反编译插件for Eclipse是一个强大的工具，它极大地简化了Java反编译流程，提高了开发效率，使得开发者在没有源代码的情况下也能有效地维护和学习Java程序。但开发者在使用此类工具时应遵守法律与道德规范，避免不当使用。
recommend-type

【进阶Python绘图】：掌握matplotlib坐标轴刻度间隔的高级技巧，让你的图表脱颖而出

# 摘要 本文系统地探讨了matplotlib库中坐标轴刻度间隔的定制与优化技术。首先概述了matplotlib坐标轴刻度间隔的基本概念及其在图表中的重要性，接
recommend-type

降帧是什么意思

<think>首先，用户的问题是：“我想了解降帧的含义 请问降帧是什么意思”。我需要用中文回答，并确保回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 关键点是“降帧”。在视频处理、动画或游戏上下文中，“降帧”通常指的是帧率下降或丢帧（frame drop）。结合系统提供的引用，我可以看到相关概念。 回顾提供的引用： - 引用[1]：讨论了帧率和丢帧分析，提到应用丢帧导致帧率下降，造成卡顿。例如，在60Hz刷新率下，每帧需要在16.7ms内完成，否则可能丢帧。 - 引用[2]：提到掉帧（Frame Drop），与CPU和GPU相关。CPU或GPU处理不及时会导致帧无法按时渲染。 - 引用[3]：