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。

时间: 2025-06-26 20:05:52 浏览: 35
以下是基于您提供的代码,并添加了使用 Matplotlib 实现评分分布图的功能后的完整版本: ```python 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) # 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 # 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() print(f"成功抓取{len(df)}条数据并保存至 douban_top250.csv") ``` ### 修改说明: 1. **将评分转换为浮点数**:为了便于统计分析,在 `fetch_page_data` 函数中对评分进行了类型转换 (`float`)。 2. **引入 Matplotlib 库**:通过导入 `matplotlib.pyplot` 来完成绘图功能。 3. **生成直方图**:利用 `plt.hist()` 方法绘制评分分布的直方图。 运行此代码后,除了会生成 CSV 文件外,还会弹出一个窗口显示评分分布图。 ---
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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,抓取电影海报的URL地址,将所有图片存入文件douban_top250_posters.csv中

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd from fake_useragent import UserAgent class CS2MarketSpider: def __init__(self): self.base_url = "https://example-marketplace.com/cs2" self.headers = {'User-Agent': UserAgent().random} self.proxies = {'http': 'http://your.proxy:port'} def fetch_data(self, page=1): """发送网络请求""" try: params = {'page': page, 'sort': 'price_desc'} response = requests.get( self.base_url, headers=self.headers, params=params, proxies=self.proxies, timeout=10 ) response.raise_for_status() return response.text except Exception as e: print(f"请求失败: {str(e)}") return None def parse_data(self, html): """解析HTML数据""" soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') items = [] for item in soup.select('.item-list .item-card'): name = item.select_one('.item-name').text.strip() price = item.select_one('.price').text.replace('$', '') volume = item.select_one('.trade-volume').text items.append({ 'name': name, 'current_price': float(price), '7d_change': self._parse_change(item), 'volume': int(volume.replace(',', '')) }) return items def _parse_change(self, item): """解析价格变化百分比""" change_element = item.select_one('.change-percent') if 'up' in change_element['class']: return float(change_element.text.strip('%')) else: return -float(change_element.text.strip('%')) def save_data(self, data): """数据存储""" df = pd.DataFrame(data) # 保存到CSV df.to_csv('cs2_prices.csv', mode='a', index=False, header=False) # 保存到数据库(示例使用SQLite) # conn = sqlite3.connect('cs2.db') # df.to_sql('market_data', conn, if_exists='append') if __name__ == '__main__': spider = CS2MarketSpider() for page in range(1, 6): # 爬取前5页 html = spider.fetch_data(page) if html: data = spider.parse_data(html) spider.save_data(data) print(f"第{page}页数据抓取完成")

import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import pandas as pd # 配置请求参数 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36' } def fetch_headline(keyword): """抓取指定关键词的新闻头条""" session = requests.Session() results = [] try: # 使用搜索接口(示例接口) search_url = f'https://so.toutiao.com/search?dvpf=pc&source=input&keyword=%E4%B8%AD%E8%80%81%E5%B9%B4%E4%BA%BA%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%9F%AD%E8%A7%86%E9%A2%91app' response = session.get(search_url, headers=headers, timeout=10) if response.status_code == 200: data = response.json() articles = data.get('data', []) for article in articles: if 'title' in article: item = { '标题': article['title'], '发布时间': time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M', time.localtime(article['publish_time'])), '来源': article['source'], '链接': f"https://www.toutiao.com/article/{article['article_id']}" } results.append(item) # 保存到CSV df = pd.DataFrame(results) df.to_csv(f'toutiao_{keyword}_news.csv', index=False) return df else: print(f'请求失败,状态码:{response.status_code}') except Exception as e: print(f'发生异常:{str(e)}') # 使用示例 fetch_headline('中老年人使用短视频APP') 为什么D:\python\anaconda\envs\zqlpytorch\python.exe D:\python\pythonProject\code\main.py 发生异常:Expecting value: line 1 column 1 (char 0) 进程已结束,退出代码为 0

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re import pandas as pd # 目标招聘网站的URL(以智联招聘为例) url = "https://www.58.com/ppezp2023083158986/" # 请求头,模拟浏览器访问 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36" } # 发送HTTP请求,获取网页内容 response = requests.get(url, headers=headers) html_content = response.text # 使用BeautifulSoup解析HTML soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") # 查找所有招聘信息的标签(根据实际网页结构调整) job_list = soup.find_all("div", class_="joblist__item") print(job_list) # 初始化一个空列表,用于存储提取的数据 jobs_data = [] # 正则表达式模式,用于提取薪资范围(示例) salary_pattern = re.compile(r"(\d+-\d+)千/月") # 遍历每个招聘信息 for job in job_list: # 提取职位名称 job_title = job.find("span", class_="jobname__title").text.strip() print(job_title) # 提取公司名称 company_name = job.find("a", class_="company__title").text.strip() # 提取工作地点 location = job.find("span", class_="job__location").text.strip() # 提取薪资范围(使用正则表达式) salary_text = job.find("span", class_="job__salary").text.strip() salary_match = salary_pattern.search(salary_text) salary = salary_match.group(1) if salary_match else "面议" # 提取工作经验要求 experience = job.find("span", class_="job__experience").text.strip() # 提取学历要求 education = job.find("span", class_="job__education").text.strip() # 提取职位描述 description = job.find("div", class_="job__desc").text.strip() # 将提取的数据存储为字典 job_info = { "职位名称": job_title, "公司名称": company_name, "工作地点": location, "薪资范围": salary, "工作经验": experience, "学历要求": education, "职位描述": description } # 将字典添加到列表中 jobs_data.append(job_info) print(job_info) # 将数据存储到DataFrame中 df = pd.DataFrame(jobs_data) # 保存到Excel文件 df.to_excel("招聘信息.xlsx", index=False) print("数据爬取完成,已保存到招聘信息.xlsx")

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()

{ "code":200, "data":{ "articleContent":"## 一、技术技能\n**编程语言:** Python是最常用的爬虫语言,但了解其他语言如Java、C#等也是有益的。\n**网络爬虫:** 了解如何使用Scrapy、BeautifulSoup等工具抓取网页内容。\n**数据存储:** 了解如何将抓取的数据存储到数据库,如MySQL、MongoDB等。\n**数据清洗和分析:** 使用Pandas、Numpy等工具进行数据处理和分析。\n**代理和反爬策略:** 了解如何使用代理、改变抓取频率以避免被目标网站封禁。\n**API抓取:** 了解如何使用API进行数据抓取。\n## 二、职业素养\n**尊重目标网站的规定:** 不要违反任何robots.txt文件的规定,尊重网站的请求。\n**高效抓取:** 使用多线程、多进程等技术提高抓取效率。\n**错误处理:** 对可能出现的错误进行预处理,确保爬虫稳定运行。\n**数据备份与存储:** 确保抓取的数据有备份,且能长期保存。\n**代码可读性与可维护性:** 编写清晰、易于理解的代码,方便他人阅读和维护。\n## 三、职业道德\n**尊重隐私:** 不要抓取个人隐私数据,尊重用户隐私。\n**尊重版权:** 不要使用或分享未经授权的内容。\n**避免滥用:** 不要对目标网站造成过大的访问压力,避免滥用资源。\n**公平竞争:** 在商业应用中,确保爬虫活动的公平性,不违反竞争法。\n**诚实守信:** 在面对数据争议时,应保持诚实,不篡改、不伪造数据。\n\n## 结语\n最后,作为一个爬虫工程师,我们需要不断地学习和提高自己的技术水平,同时也要注重职业素养和职业道德的培养。只有这样,我们才能成为一个优秀的爬虫工程师,为社会做出更大的贡献。", "articleId":"96", "articleImage":"/static/img/04337bc80930ad46809f9fb88f33048bcf.jpg", "articleSummary":"当我们谈论爬虫工程师的自我修养时,我们不仅在谈论技术技能,而且还在谈论职业素养和职业道德。因为一个优秀的爬虫工程师不仅需要掌握编程和数据处理技能,还需要具备高度的职业素养和道德标准。", "articleTitle":"爬虫工程师的自我修养", "createTime":"2024-02-02 09:49:48", "isTop":"1", "likeNumber":"0", "readNumber":"286", "tags":[ "22", "73" ], "typeId":"29", "typeName":"Python", "updateTime":"2024-02-04 15:41:06", "userId":"1", "userName":"SOrigin" }, "msg":"操作成功" }输出结果如何才能是这个

import csvimport jsonimport requestsimport os class crawler:    def __init__(self):        pass     def save_data(self, data):        with open('./高考志愿.csv', encoding='UTF-8', mode='a+', newline='') as f:            f_csv = csv.writer(f)            f_csv.writerow(data)        f.close()     def get_data(self):        header = {            '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/114.0.1823.58'        } # 添加表头        head = ['省份', '年份', '学校名称', '专业', '最低录取分', '最低录取名次', '选课要求']# 清除已存在的同名文件        v_file = '高考志愿.csv'        if os.path.exists(v_file):            os.remove(v_file)            print('高考志愿存在,已清除:{}'.format(v_file))        with open('./高考志愿.csv', encoding='utf-8-sig', mode='w', newline='') as f:            f_csv = csv.writer(f)            f_csv.writerow(head)            f.close()         s1 = 'https://static-data.gaokao.cn/www/2.0/schoolspecialindex/'        s2 = '/33/3/16/'  # 表示浙江省         for m in range(2017, 2023, 1):            for k in range(1, 7):                try:  # 99是四川大学的编号                    urll = s1 + str(m) + '/' + str(99) + s2 + str(k) + '.json'                    print(urll)                    htmll = requests.get(urll, headers=header).text                    unicode = json.loads(htmll)                    try:                        da = unicode["data"]                    except:                        break                    da = da["item"]                    for w in da:                        sc = w["min"]                 # 最低录取分                        min_section = w["min_section"]  # 最低录取名次                        spname = w["spname"]         # 专业名称                        sp_info = w["sp_info"]         # 选课要求                        tap = ('四川', m, '四川大学', spname, sc, min_section, sp_info)                        self.save_data(tap)                except:                    pass

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IllegalArgumentException.class

<think>首先,用户的问题是:“我想查找与Java中IllegalArgumentException类相关的信息请问Java IllegalArgumentExceptionclass usageand examples”。这翻译成英文是:“Iwant tofind informationrelated tothe IllegalArgumentExceptionclass inJava.Please provideusage andexamples ofJavaIllegalArgumentException class.” 根据系统级指令:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式,
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高效进程监控工具的探索与应用

根据提供的文件信息,我们可以推断出一系列与“监控进程东东”相关的知识点。这些信息暗示了该工具可能是一个用来监控操作系统中运行的进程的应用程序。以下是对这些知识点的详细说明: ### 标题知识点: 1. **监控进程的意义**:在IT行业中,监控进程是指持续跟踪系统中运行的进程状态和行为。进程监控对于系统管理员和开发人员来说至关重要,它可以帮助他们理解系统在特定时刻的行为,以及在出现问题时快速定位问题所在。 2. **“超级好用”的含义**:这通常意味着该监控工具具有用户友好的界面、高效的性能、详细的进程信息展示以及可能具备自动化问题检测与报告的功能。超级好用还可能意味着它易于安装、配置和使用,即使是对于非技术用户。 ### 描述知识点: 1. **重复强调“超级好用”**:这种表述强调该工具的易用性和高效性,暗示它可能采用了直观的用户界面设计,以及优化过的性能,能够减少系统负载,同时提供快速且精准的进程信息。 2. **监控进程工具的常见功能**:通常包括实时进程列表显示、进程资源使用情况监控(CPU、内存、磁盘I/O、网络活动等)、进程启动和结束的跟踪、进程关联性分析(例如父子关系)、以及可能的进程安全监控。 ### 标签知识点: 1. **“监控”标签**:这个标签明确指出了工具的主要用途,即监控。在IT领域,监控是指使用特定的软件或硬件工具来持续检测和记录系统、网络或应用的性能和可用性。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点: 1. **procexp.chm**:这很可能是一个帮助文件(CHM是Microsoft Compiled HTML Help文件的扩展名),提供了监控进程工具的详细用户指南、使用说明、常见问题解答和功能介绍。CHM文件是将HTML页面、索引和其他资源编译成单一文件的格式,方便用户查阅。 2. **procexp.exe**:这指的是实际的监控进程应用程序的可执行文件。EXE文件是Windows操作系统下的可执行程序文件,用户通过双击它可以启动应用程序。该程序可能包含了用于监控进程的核心功能,比如列出所有运行中的进程,显示它们的详细信息,进行性能分析等。 3. **Eula.txt**:这是一个文本文件,通常包含了最终用户许可协议(End-User License Agreement,EULA)。EULA是供应商和用户之间的法律协议,规定了软件的合法使用条件,包括用户能做什么和不能做什么,以及版权和担保声明。 ### 综合知识点: - **监控进程工具选择标准**:一个优质的监控进程工具应当包括实时更新、多层次的系统信息(如进程树、模块、句柄等)、过滤和搜索功能、安全性高以及对用户行为影响小等特点。 - **监控进程工具在不同场景下的应用**:例如,在开发过程中,开发者可以使用进程监控工具来分析应用程序运行状况,进行性能调优;在安全领域,安全专家可以利用这些工具来发现可疑进程,防止恶意软件的运行。 - **监控进程工具的未来发展**:随着技术的不断进步,监控进程工具也在不断演化,可能会集成更多的智能分析技术,如机器学习算法来预测系统问题,或者提供云平台支持,使得跨区域的进程监控成为可能。 总体来说,上述文件信息所暗示的“超级好用的监控进程东东”可能是一个集多种功能于一身的进程监控工具,它能够帮助用户有效地管理和维护计算机系统,保障其稳定性和安全性。通过提供的文件列表,我们可以得知该工具附带详细的帮助文档,以及用户可能需要的许可协议,这体现了其对用户友好性和专业性的重视。