page_json = response.json()解释这段代码

时间: 2023-08-13 20:07:33 浏览: 141
JSON

response.json

这段代码将上一步请求返回的Response对象解析为JSON格式的数据，并将其赋值给变量page_json。具体来说，json()方法是将Response对象中的JSON数据解析为Python对象的方法。如果响应中不包含JSON数据，该方法将会引发一个ValueError异常。如果成功解析为JSON数据，将返回一个Python字典或列表，可以像操作普通Python对象一样操作该数据。
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页面json展示

NULL 博文链接：https://zhuzl5210798.iteye.com/blog/1685509

import requests from bs4 import BeautifulSoup # 爬取的页面数量 num_pages = 5 # 打开每个页面并获取 HTML 内容 for page_num in range(1, num_pages + 1): url = f"https://www.bernama.com/en/archive.php?page={page_num}" response = requests.get(url) html_content = response.text # 解析 HTML 内容，获取新闻标题和内容 soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") news_list = soup.find_all("div", class_="row news-row") for news in news_list: title = news.find("a").text.strip() link = news.find("a")["href"] news_response = requests.get(link) news_html = news_response.text news_soup = BeautifulSoup(news_html, "html.parser") content_list = news_soup.find_all("div", class_="col-md-12 news-body") content = "\n".join([p.text for p in content_list[0].find_all("p")]) # 将新闻标题和内容保存到 txt 文件 with open(f"page{page_num}_{title}.txt", "w") as f: f.write(f"Title: {title}\n") f.write(f"Link: {link}\n") f.write(f"Content:\n{content}\n")修改这段代码

在修改这段代码之前，需要先确定你想要做什么，比如想要添加或修改哪些功能。以下是一些可能的修改方案： 1. 添加异常处理机制，以防止在爬取页面或解析HTML时出现错误，例如添加try-except块。 2. 添加用户代理，...

根据前端传过来的前端传递过来的开始时间和结束时间参数 筛选创建时间在开始时间和结束时间区间的数据 修改后端写法def get_bugs_data(): api_url = "https://api.tapd.cn/bugs" api_headers = {"Authorization": "#", "content-type": "application/json"}iterations_url = "https:/"count_url ="https://at" params_count = {"status": "closed","workspace_id": 41571821, } # 发送请求，获取缺陷总数 response = requests.get(count_url, params=params_count, headers=api_headers) if response.status_code == 200: total_bug = response.json()total_count = total_bug['data']['count'] print(total_count) else: print("Error: Failed to retrieve count. Status code: ", response.status_code) start_time = request.get('start_time') end_time = request.get('end_time') start_time =datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') end_time = datetime.strptime(end_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') bug_list = [] for i in range(1,total_count//200): params = {"limit": 200, "status": "closed", "workspace_id": 41571821, "page": i } response = requests.get(api_url, params=params, headers=api_headers) if response.status_code == 200: res = response.json() for bug_item in res['data']: if bug_item['Bug']['fixer'] and bug_item['Bug']['fixer'] in white_name:bug_data_dict = {"bug_title": bug_item['Bug']['title'], "bug_created": bug_item['Bug']['created'], "bug_fixer": bug_item['Bug']['fixer'], "bug_resolved": bug_item['Bug']['resolved'], "bug_url": f"https://www.tapd.cn/41571821/bugtrace/bugs/view?bug_id={bug_item['Bug']['id']}" } params_iteration = {"limit": 200, "workspace_id": 41571821, "id": bug_item['Bug']['iteration_id'] }response =requests.get(iterations_url, params=params_iteration, headers=api_headers)if response.status_code == 200: iterations = response.json() iteration_name = iterations['data'][0]['Iteration']['name'] bug_data_dict['iteration_name'] = iteration_name bug_list.append(bug_data_dict) else: print("Error: Failed to retrieve iterations. Status code: ", response.status_code) return {"code": 200, "msg": "成功", "data": bug_list}

可以将代码中的bug数据筛选部分修改如下： python bug_list = [] for i in range(1, total_count//200 + 2): params = {"limit": 200, "status": "closed", "workspace_id": 41571821, "page": i} response = ...

def parse(self, response): global count html = response.text movies_name = re.findall(r'class="m-b-sm">(.*?)',html)[0] rating = re.findall(r'm-b-n-sm">\n *(.*?)',html) plot_summary = re.findall(r'<p da

= plot_summary # 将字典转换为JSON格式 movie_json = json.dumps(movie_dict) # 将JSON数据写入文件中 with open('movie.json', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(movie_json + '\n') # 计数器加一 count += ...

import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] = pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)注释

这是一段 Python 代码，用于爬取东方财富网的机构交易数据。代码使用 requests 库向数据接口发起请求，然后使用正则表达式从返回的 JSON 数据中提取出所需信息，最后将数据整合成 pandas DataFrame 格式并输出。具体...

import requests import json import csv url = 'https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/Market_Center.getHQNodeData?page={}&num=40&sort=symbol&asc=1&node=hs_bjs&symbol=&_s_r_a=init' # 创建CSV文件 csv_file = open('stocks.csv', 'w', newline='') writer = csv.writer(csv_file) writer.writerow(['股票代码', '股票名称', '当前价格', '涨跌幅']) for i in range(1, 6): # 构造请求URL req_url = url.format(i) # 发送HTTP请求 response = requests.get(req_url) # 解析响应内容 stock_list = json.loads(response.text) for stock_info in stock_list: # 提取所需数据 symbol = stock_info['code'] name = stock_info['name'] price = float(stock_info['trade']) change_percent = float(stock_info['changepercent']) # 过滤无效数据 if '--' in [symbol, name]: continue # 保存到CSV文件 writer.writerow([symbol, name, price, change_percent]) # 关闭CSV文件 csv_file.close()操作步骤

这段代码的功能是爬取新浪财经网站上的股票数据，并将数据保存到CSV文件中。 具体步骤如下： 1. 导入所需的模块：requests、json、csv。 2. 设置爬取的URL，其中包含分页参数、排序方式、股票列表节点等信息。 3. ...

import re import requests import parsel # 数据解析模块 def change_title(title): """处理文件名非法字符的方法""" pattern = re.compile(r"[\/\\\:\*\?\"\<\>\|]") # '/ \ : * ? " < > |' new_title = re.sub(pattern, "_", title) # 替换为下划线 return new_title for page in range(13, 33): print('---------------正在爬取第{}页的数据----------------'.format(page)) # 1.确定数据所在的链接地址(url) 逆向分析 网页性质(静态网页/动态网页) url = 'https://www.ximalaya.com/youshengshu/4256765/p{}/'.format(page) headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36'} # 2.通过代码发送url地址的请求 response = requests.get(url=url, headers=headers) html_data = response.text # print(html_data) # 3.解析数据(要的, 筛选不要的) 解析音频的 id值 selector = parsel.Selector(html_data) lis = selector.xpath('//div[@class="sound-list _is"]/ul/li') for li in lis: try: title = li.xpath('.//a/@title').get() + '.m4a' href = li.xpath('.//a/@href').get() # print(title, href) m4a_id = href.split('/')[-1] # print(href, m4a_id) # 发送指定id值json数据请求(src) json_url = 'https://www.ximalaya.com/revision/play/v1/audio?id={}&ptype=1'.format(m4a_id) json_data = requests.get(url=json_url, headers=headers).json() # print(json_data) # 提取音频地址 m4a_url = json_data['data']['src'] # print(m4a_url) # 请求音频数据 m4a_data = requests.get(url=m4a_url, headers=headers).content new_title = change_title(title) # print(new_title) # 4.数据持久化(保存) with open('video\\' + new_title, mode='wb') as f: f.write(m4a_data) print('保存完成:', title) except: pass

这段代码是一个简单的爬虫程序，用于爬取喜马拉雅网站上的有声书数据，并将音频文件保存到本地。具体来说，程序的实现步骤如下： 1. 确定需要爬取数据的链接地址，并使用 requests 库发送 GET 请求获取页面 HTML ...

优化import os.path import pprint import textwrap import threading import time import requests import re import json from queue import Queue q_list = Queue(100) from threading import Thread headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 ' 'Safari/537.36' } # 获取m3u8视频片段的所有地址 def get_links(url): # 获取视频页的网页源代码 r = requests.get(url, headers=headers) info = re.findall('window.pageInfo = window.videoInfo =(.*?)window.videoResource', r.text, re.DOTALL)[0].strip()[0:-1] # 获取m3u8列表地址 filename = json.loads(info)['title'] m3u8_url = json.loads(json.loads(info)["currentVideoInfo"]["ksPlayJson"])['adaptationSet'][0]['representation'][1]['url'] m3u8_list = requests.get(m3u8_url, headers=headers).text ts_files = re.sub('#.*', '', m3u8_list).split() ts_length = len(ts_files) # 获取m3u8地址片段 for num, ts in enumerate(ts_files): ts_url = 'https://ali-safety-video.acfun.cn/mediacloud/acfun/acfun_video/' + ts q_list.put([ts_url, num]) return filename, ts_length # print(filename, ts_url) # 分别下载这些视频片段-多线程 def download(filename): while not q_list.empty(): ts_url, num = q_list.get() video_content = requests.get(ts_url, headers=headers).content with open(f'video/{filename}_{num}.ts', 'wb') as f: f.write(video_content) print(f'{threading.current_thread().name}已下载...第{num}个片段') # 合并视频-构成完整的片段 def combine(filename, ts_length): fp = open(f'video/{filename}.mp4', 'ab') for i in range(ts_length): if os.path.exists(f'video/{filename}_{i}.ts'): with open(f'video/{filename}_{i}.ts', 'rb') as f: ts_slice = f.read() fp.write(ts_slice) print(f'已合并...第{i}个片段') os.remove(f'video/{filename}_{i}.ts') print(f'已删除...第{i}个片段') fp.close() # 主文件调用 def main(): start_time = time.time() url = 'https://www.acfun.cn/v/ac41409604' filename, ts_length = get_links(url) tasks = [] for i in range(3): th = Thread(target=download, args=(filename,), name=f'线程{i}') th.start() tasks.append(th) for t in tasks: t.join() combine(filename, ts_length) end_time = time.time() print(f'总共耗时{end_time - start_time}')

m3u8_url = json.loads(json.loads(info)["currentVideoInfo"]["ksPlayJson"])['adaptationSet'][0]['representation'][1]['url'] m3u8_list = requests.get(m3u8_url, headers=headers).text ts_files = re.sub...

麻烦请以以下代码为基础进行修改，增加体现“enumerate函数获取到pageId在pageId_list中的索引，并将索引作为参数传递给process_page函数”的代码：from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col import pandas as pd spark = SparkSession.builder \ .appName("APP") \ .master("yarn") \ .getOrCreate() # 定义一个函数用于处理每个pageId的数据 def process_page(pageId, index): timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) # 使用index来获取pageId在pageId_list中的索引 pageId_index = index # 对data进行相关复杂的数据处理，使用pageId_index来获取索引 get_page_message(data, pageId_index) # 将pageId_list转化为一个RDD，并对每个pageId应用process_page函数 spark.sparkContext.parallelize(pageId_list).foreach(process_page) # 构建answer_pd DataFrame answer_pd = pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b # 将answer_pd DataFrame写入Hive表 dt = 'database.table' # 数据库和表名 spark.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt) spark.stop()

以下是修改后的代码，体现了使用enumerate函数获取到pageId在pageId_list中的索引，并将索引作为参数传递给process_page函数： python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql....

改进代码func TracingList(ctx *gin.Context) { resp := models.Response{ Code: 0, Msg: "success", } t, _ := strconv.Atoi(ctx.Query("t")) label, _ := strconv.Atoi(ctx.Query("label")) page, _ := strconv.Atoi(ctx.DefaultQuery("page", "1")) pageSize, _ := strconv.Atoi(ctx.DefaultQuery("pageSize", "10")) code := ctx.Query("code") //设施类型 if len(code) == 0 { resp.Code = 400 resp.Msg = "请输入code值" ctx.JSON(400, resp) return } type Total struct { gorm.Model Type int16 Source int16 Explanation string Label int16 FacilityID string } db := common.DB.Session(&gorm.Session{}) if t < 0 || t > 5 { var req interface{} switch t { case 0: req = []*Total{} case 1: req = []*models.Flaw{} case 2: req = []*models.Issue{} case 3: req = []*models.Record{} case 4: req = []*models.Quality{} case 5: req = []*models.Inspection{} } //查询并分页 if t < 1 || t > 5 { res := db.Scopes(models.Paginate(page, pageSize)).Where("facility_id=?", code).Find(&req) if res.RowsAffected == 0 { resp.Code = 400 resp.Msg = "记录不存在" ctx.JSON(400, resp) return } } else { res := db.Scopes(models.Paginate(page, pageSize)).Raw("SELECT * FROM flaws WHERE facility_id = ? "+ "UNION SELECT * FROM issues WHERE facility_id = ? "+ "UNION SELECT * FROM records WHERE facility_id = ? "+ "UNION SELECT * FROM qualities WHERE facility_id = ? "+ "UNION SELECT * FROM inspections WHERE facility_id = ?", "code", "code", "code", "code", "code").Find(&req) if res.RowsAffected == 0 { resp.Code = 400 resp.Msg = "记录不存在" ctx.JSON(400, resp) return } } resp.Data = req ctx.JSON(200, resp) } else if label < 1 || label > 4 { var req []*Total res := db.Scopes(models.Paginate(page, pageSize)).Raw("SELECT * FROM flaws WHERE label = ? "+ "UNION SELECT * FROM issues WHERE label = ? "+ "UNION SELECT * FROM records WHERE label = ? "+ "UNION SELECT * FROM qualities WHERE label = ? "+ "UNION SELECT * FROM inspections WHERE label = ?", "label", "label", "label", "label", "label").Find(&req) if res.RowsAffected == 0 { resp.Code = 400 resp.Msg = "记录不存在" ctx.JSON(400, resp) return } resp.Data = req ctx.JSON(200, resp) } else { ctx.JSON(400, models.Response{ Code: 400, Msg: "参数有误", }) return } }

以下是改进的代码： go func TracingList(ctx *gin.Context) { resp := models.Response{ Code: 0, Msg: "success", } code := ctx.Query("code") if len(code) == 0 { resp.Code = 400 resp.Msg = "请...

优化一下这段代码 def get_filehash(host, headers, id): ''' 查询标注任务的 filehashid :param host: :param headers: :param id: :return: ''' url = f"{host}/supertextapi/api/task/tagging/?parent_task_id={id}&page=1&page_size=10" res = requests.get(url=url, headers=headers).json() print(res) file_hash_list = jsonpath.jsonpath(res, '$..unique_num') print(file_hash_list) return file_hash_list

return response.json() 3. 调用 get_filehash 函数。 host = "https://www.example.com" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} id = "123456" filehash = get_filehash(host, headers, id) print(filehash) ...

url = "https://buff.163.com/api/market/goods/sell_order?game=csgo&goods_id=%goods_id%&page_num=1" def get_buff_low_price (buff_cookie,goods_id,float_rank): print(goods_id) # 定义请求头，包含 API Key headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0", "Accept-Language": "en-US,en;q=0.5", } headers['Cookie'] = buff_cookie base_url="https://buff.163.com/api/market/goods/sell_order?game=csgo&goods_id=%goods_id%&page_num=1" base_url= base_url.replace('%goods_id%',str(goods_id)) res_url='' if(float_rank=='luemo_1'): res_url = '&sort_by=default&mode=&allow_tradable_cooldown=1&min_paintwear=0.07&max_paintwear=0.08' elif(float_rank=='luemo_2'): res_url = '&sort_by=default&mode=&allow_tradable_cooldown=1&min_paintwear=0.08&max_paintwear=0.09' else: res_url = '' url =base_url+res_url #print(url) # 发送 GET 请求，获取 API 返回结果 while True: # 一直循环，知道访问站点成功 try: # 以下except都是用来捕获当requests请求出现异常时， # 通过捕获然后等待网络情况的变化，以此来保护程序的不间断运行 response = requests.get(url, headers=headers, timeout=20) break except requests.exceptions.ConnectionError: print('ConnectionError -- please wait 3 seconds') time.sleep(3) except requests.exceptions.ChunkedEncodingError: print('ChunkedEncodingError -- please wait 3 seconds') time.sleep(3) except: print('Unfortunitely -- An Unknow Error Happened, Please wait 3 seconds') time.sleep(3) # 解析返回结果 json_data = json.loads(response.text) #print(json_data) buff_price = json_data['data']['items'][0]['price'] return buff_price print(buff_price) print(json_data)

您在执行 return buff_price 之后就直接打印了 buff_price 和 json_data，但实际上这两行代码永远不会被执行，因为在 return 之后函数就会立即退出了。 请将 print(buff_price) 和 print(json_data) 这...

File "E:/51_crawler_analysis/51-python开发岗位.py", line 66, in <module> get_page(url) File "E:/51_crawler_analysis/51-python开发岗位.py", line 34, in get_page data_list_ = response.json().get('resultbody').get('job').get('items', []) File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\requests\models.py", line 900, in json return complexjson.loads(self.text, **kwargs) File "D:\Anaconda3\lib\json\__init__.py", line 357, in loads return _default_decoder.decode(s) File "D:\Anaconda3\lib\json\decoder.py", line 337, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end()) File "D:\Anaconda3\lib\json\decoder.py", line 355, in raw_decode raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

根据错误信息，看起来是在解析JSON数据时出现了问题。具体地说，JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) ...同时，您也可以尝试在代码中加入异常处理，以避免程序因为解析JSON时出现问题而终止。

请帮我解释这段代码start_url = f'https://weibo.com/ajax/friendships/friends?relate=fans&page={page}&uid={user_id}&type=all&newFollowerCount = 0' prox = '' response = session.get(start_url, proxies={'http': prox, 'https': prox}, headers=HEADERS, verify=False).json() total_number = response['total_number'] next_cursor = response['next_cursor'] users = response['users'] for user in users: id = user['id'] screen_name = user['screen_name'] gender=user['gender'] followers.append({'id': id, 'screen_name': screen_name, 'gender':gender}) if next_cursor > 0: time.sleep(1) parse_user_followers(user_id, page + 1)

这段代码主要是用来爬取微博用户的粉丝列表。具体解释如下： 1. start_url 是一个字符串，用来构造请求的 URL 地址。它包含了一些参数，例如 page 代表需要获取的页面页数，user_id 代表需要获取的用户 ID 等...

spark-submit运行Python代码的结构如下，出现了数据倾斜问题，即每次访问接口，得到的json数据量不同，该如何修改代码结构： a = [] b = [] for pageId in pageId_list: timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) # 对Data做相关复杂的数据处理（单独定义了函数get_page_message处理data) get_page_message(data) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

data = json.loads(html) # 对data进行相关复杂的数据处理 get_page_message(data) # 将pageId_list转化为一个RDD，并对每个pageId应用process_page函数 spark.sparkContext.parallelize(pageId_list).foreach...

这段代码是深度优先还是广度优先start_url = f'https://weibo.com/ajax/friendships/friends?relate=fans&page={page}&uid={user_id}&type=all&newFollowerCount = 0' prox = '' response = session.get(start_url, proxies={'http': prox, 'https': prox}, headers=HEADERS, verify=False).json() total_number = response['total_number'] next_cursor = response['next_cursor'] users = response['users'] for user in users: id = user['id'] screen_name = user['screen_name'] gender=user['gender'] followers.append({'id': id, 'screen_name': screen_name, 'gender':gender}) if next_cursor > 0: time.sleep(1) parse_user_followers(user_id, page + 1)

这段代码没有使用任何遍历算法，因此既不是深度优先遍历也不是广度优先遍历。它是一个递归函数，通过调用自身来实现对用户粉丝列表的遍历。在递归函数中，首先发送请求获取当前页的粉丝列表，然后对每个粉丝提取其...

def Unit(self, chat): url = 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/unit/service/v3/chat' url = url + '?access_token=' + self.token() params = { 'version': '3.0', 'service_id': 'S92704', 'log_id': str(random.random()), 'session_id': '', 'request': {'terminal_id': '123456', 'query': chat}, } response = requests.post(url=url, json=params) result = response.json() 'result{response[{action[{confidence,say' # 报错的处理 if result['error_code'] != 0: return '网页正忙' result = result['result']['responses'][0]['actions'] reply_act = random.choice([conf for conf in result if conf['confidence'] > 0]) reply = reply_act['say'] # print(reply) return reply def back(self): self.page.destroy() UnitPage()具体解释这段代码。

这段代码是一个 Python 函数，其中包含了两个方法：Unit 和 back。 Unit 方法用于与百度的 UNIT（智能对话技术）API 进行交互，实现智能聊天的功能。其中，chat 参数表示用户输入的文本信息，该函数会将该...

使用spark-submit的方法运行以下Python代码结构时，代码只得到前几个url处理后的结果，之后的url代码并未做处理，且代码没有报错，这种情况该如何解决： def get_page_message(m, url, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId, 'startTime': start_time, 'endTime': end_time, 'pageNum': pageNum, 'pageSize': pageSize, } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) if data['data']['data'] != []: head_list = data['data'] ...... 数据处理 else: print('无数据') return_data_num = 0 this_time_num = 0 return return_data_num, this_time_num def get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = return_data_num - this_time_num # 剩下的数据量 while leave_data_num > 0: pageNum = pageNum + 1 return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = leave_data_num - this_time_num time.sleep(60) a = [] b = [] for m in range(len(pageid_list)): pageId = pageid_list[m] get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) time.sleep(60) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

在使用spark-submit运行代码时，可能会遇到以下几种情况导致只处理了前几个url而后面的url没有被处理： 1. 数据量过大导致内存不足：如果处理的url数量较大，可能会导致内存不足而无法处理所有的url。可以尝试增加...

import requests import json import csv url = 'https://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/Market_Center.getHQNodeData?page={}&num=40&sort=symbol&asc=1&node=hs_bjs&symbol=&_s_r_a=init' csv_file = open("Hbj.csv", 'w', newline='') writer = csv.writer(csv_file) writer.writerow(['股票代码', '股票名称', '涨跌额','最新价','涨跌幅','买入','卖出','昨出','今开','最高','最低','成交量/手','成交额/万']) for i in range(1, 6): req_url = url.format(i) response = requests.get(req_url) stock_list = json.loads(response.text) for stock_info in stock_list: symbol = stock_info['code'] name = stock_info['name'] trade = float(stock_info['trade']) pricechange = float(stock_info['pricechange']) changepercent = float(stock_info['changepercent']) buy=float(stock_info['buy']) sell=float(stock_info['sell']) settlement=float(stock_info['settlement']) open=float(stock_info['open']) high=float(stock_info['high']) low=float(stock_info['buy']) volume=float(stock_info['buy']) amount=float(stock_info['buy']) if '--' in [symbol, name]: continue writer.writerow([symbol, name,trade,pricechange, changepercent,buy,sell,settlement,open,high,low,volume,amount]) csv_file.close()详细操作步骤

这段代码用于爬取新浪财经股票数据，并将数据保存至CSV文件中。具体操作步骤如下： 1. 导入requests、json、csv模块，用于发送HTTP请求、解析JSON数据和保存CSV文件。 2. 定义请求URL，其中{}部分为需要替换的页码...

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