page_json = response.json()解释这段代码

时间: 2023-08-13 08:07:33 浏览: 148
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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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 = requests.get(api_url, params=params, headers=api_headers) if response.status_code == 200: res = response.json() for bug_item in res['data']: created_time = datetime.strptime(bug_item['Bug']['created'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') if start_time <= created_time <= end_time: 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) else: print("Error: Failed to retrieve bugs. Status code: ", response.status_code) return {"code": 200, "msg": "成功", "data": bug_list} ``` 在每个缺陷被处理时,将其创建时间转换为datetime对象,然后与开始时间和结束时间进行比较。如果创建时间在时间范围内,则将该缺陷加入到结果列表中。

def parse(self, response): global count html = response.text movies_name = re.findall(r'class="m-b-sm">(.*?)</h2>',html)[0] rating = re.findall(r'm-b-n-sm">\n *(.*?)</p>',html) plot_summary = re.findall(r'<p da

ta-qa="plot-summary" class="">(.*?)</p>',html)[0] # 爬取电影名称、评分、剧情简介 # 将获取的数据存储到字典中 movie_dict = {} movie_dict['name'] = movies_name movie_dict['rating'] = rating[0] if rating else None movie_dict['plot_summary'] = 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 += 1 # 打印当前爬取的电影数量 print('已爬取{}部电影'.format(count)) # 获取下一页的链接 next_page_link = re.findall(r'<a class="next-page" href="(.*?)" >下一页</a>',html) if next_page_link: # 如果存在下一页,则继续爬取 yield scrapy.Request(url=next_page_link[0], callback=self.parse) 以上是一个简单的爬虫程序,能够爬取豆瓣电影中的电影名称、评分、剧情简介,并将爬取的数据存储到一个JSON文件中。程序通过正则表达式从HTML源代码中提取所需数据,并使用Scrapy框架进行网页爬取和数据存储。
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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 } }

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

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

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)

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