Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.5359.125 Safari/537.36

时间: 2023-02-09 16:30:55 浏览: 84
这是一个浏览器用户代理字符串。它表明该浏览器是 Mozilla/5.0,运行在 Linux x86_64 操作系统上,使用的是 AppleWebKit/537.36 内核,具有与 Gecko 类似的特性,版本号为 Chrome/108.0.5359.125 Safari/537.36.
相关问题

帮我找一下这段代码的错误,并改正import urllib.parse import urllib.request def create_request(page): base_url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&interval_id=100%3A90&action=&' data = { 'start':(page - 1) * 20, 'limit':20 } data = urllib.parse.urlencode(data) url = base_url + data # print(url) headers = { # 'User - Agent': 'Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 108.0.5359.95Safari / 537.36' 'User - Agent': 'Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0;WOW64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, likeGecko) Chrome / 108.0.5359.95Safari / 537.36' } request = urllib.request.Request(url=url,headers=headers) return request def get_content(request): response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read().decode('utf-8') return content def down_load(page,content): with open ('douban_' + str(page) + '.json','w',encoding='utf-8') as fp: fp.write(content) if __name__ == '__main__': start_page = int (input('请输入开始的页码')) end_page = int (input('请输入结束的页码')) for page in range(start_page,end_page+1): # 每一页都有请求对象的定制 request = create_request(page) content = get_content(request) down_load(page,content)

该代码存在两个错误: 1. headers中的键名有空格,需要去掉空格。 2. down_load函数名错误,应为download。 改正后的代码如下: ```python import urllib.parse import urllib.request def create_request(page): base_url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list?type=5&interval_id=100%3A90&action=&' data = { 'start': (page - 1) * 20, 'limit': 20 } data = urllib.parse.urlencode(data) url = base_url + data headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.5359.95 Safari/537.36' } request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers) return request def get_content(request): response = urllib.request.urlopen(request) content = response.read().decode('utf-8') return content def download(page, content): with open('douban_' + str(page) + '.json', 'w', encoding='utf-8') as fp: fp.write(content) if __name__ == '__main__': start_page = int(input('请输入开始的页码')) end_page = int(input('请输入结束的页码')) for page in range(start_page, end_page + 1): request = create_request(page) content = get_content(request) download(page, content) ```

import requests import re, os from lxml import etree headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36' } url = 'http://www.biquku.la/0/421/' def get_info(url): response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' get_info_list = [] html = etree.HTML(response.text) dd_list = html.xpath('//*[@id="list"]/dl/dd') for dd in dd_list: title = dd.xpath('a/text()')[0] href = 'http://www.biquku.la/0/421/' + dd.xpath('a/@href')[0] chapter = {'title': title, 'href': href} get_info_list.append(chapter) return get_info_list def get_content(get_info): for chapter_info in get_info: response = requests.get(url=chapter_info['href'], headers=headers) response.encoding = 'utf-8' if os.path.exists('斗罗大陆'): pass else: os.makedirs('斗罗大陆') contents = re.findall('<div id="content">(.*?)</div>', response.text) with open('./斗罗大陆/' + chapter_info['title'] + '.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for content in contents: f.write(content.replace('&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;', '').replace('<br/><br/>', '\n').strip()) print('下载成功') if __name__ == '__main__': get_content(get_info(url))帮我解释一下这个python代码每行的意思是什么

这段 Python 代码主要是爬取小说网站上的小说《斗罗大陆》的每个章节内容,并保存为文本文件。下面是对每行代码的解释: 1. `import requests import re, os from lxml import etree`:导入所需的 Python 模块。 2. `headers = {...}`:设置请求头,模拟浏览器请求。 3. `url = 'http://www.biquku.la/0/421/'`:目标小说的网址。 4. `def get_info(url):`:定义一个函数,获取小说的章节目录。 5. `response = requests.get(url, headers=headers)`:向目标网址发送请求。 6. `response.encoding = 'utf-8'`:设置响应的编码格式。 7. `get_info_list = []`:创建一个空列表,用于存储章节目录信息。 8. `html = etree.HTML(response.text)`:使用 lxml 库的 etree 模块对响应内容进行解析。 9. `dd_list = html.xpath('//*[@id="list"]/dl/dd')`:使用 xpath 解析出章节目录所在的 HTML 元素。 10. `for dd in dd_list: ...`:循环遍历每一个章节链接。 11. `title = dd.xpath('a/text()')[0]`:使用 xpath 解析出章节的标题。 12. `href = 'http://www.biquku.la/0/421/' + dd.xpath('a/@href')[0]`:使用 xpath 解析出章节的链接。 13. `chapter = {'title': title, 'href': href}`:将章节的标题和链接保存为一个字典。 14. `get_info_list.append(chapter)`:将字典添加到列表中。 15. `return get_info_list`:返回包含所有章节信息的列表。 16. `def get_content(get_info):`:定义一个函数,获取每个章节的内容。 17. `for chapter_info in get_info:`:循环遍历每一个章节的信息。 18. `response = requests.get(url=chapter_info['href'], headers=headers)`:向章节链接发送请求。 19. `response.encoding = 'utf-8'`:设置响应的编码格式。 20. `if os.path.exists('斗罗大陆'):`:判断当前目录下是否存在名为“斗罗大陆”的文件夹。 21. `pass`:如果存在,则不做任何操作;如果不存在,则创建名为“斗罗大陆”的文件夹。 22. `contents = re.findall('<div id="content">(.*?)</div>', response.text)`:使用正则表达式解析出章节内容。 23. `with open('./斗罗大陆/' + chapter_info['title'] + '.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: ...`:以写入模式打开指定的文件,用于保存章节内容。 24. `for content in contents: ...`:遍历每一段内容。 25. `f.write(content.replace('&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;', '').replace('<br/><br/>', '\n').strip())`:将内容写入文件,并将空格和换行符进行替换和清除。 26. `print('下载成功')`:在控制台输出下载成功的提示消息。 27. `if __name__ == '__main__':`:如果这个 Python 模块是作为主程序运行,则执行下面的代码。 28. `get_content(get_info(url))`:调用 get_info 函数,获取所有章节的信息,并将其作为参数传递给 get_content 函数,逐个下载每个章节的内容。

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帮我将以下代码写注释# coding=gbk # -- coding:uft-8 -- # BOSS直聘 import requests from time import sleep import csv def collect(page): url = f'https://www.zhipin.com/wapi/zpgeek/search/joblist.json' headers = { 'accept': 'application/json, text/plain, /', 'cookie': ck, 'referer': 'https://www.zhipin.com/web/geek/job?query=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%BD%AF%E4%BB%B6&city=101190100', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36', 'x-requested-with': 'XMLHttpRequest' } params = { 'scene': '1', 'query': '计算机软件', 'city': '100010000', 'experience': '', 'degree': '', 'industry': '', 'scale': '', 'stage': '', 'position': '', 'salary': '', 'multiBusinessDistrict': '', 'page': page, 'pageSize': '30' } res = requests.get(url=url, headers=headers, params=params).json() for li in res['zpData']['jobList']: jobName = li['jobName'] brandName = li['brandName'] cityName = li['cityName'] areaDistrict = li['areaDistrict'] businessDistrict = li['businessDistrict'] salaryDesc = li['salaryDesc'] jobExperience = li['jobExperience'] jobDegree = li['jobDegree'] skills = '/'.join(li['skills']) brandIndustry = li['brandIndustry'] welfareList = '/'.join(li['welfareList']) row = [jobName, brandName, cityName, areaDistrict, businessDistrict, salaryDesc, jobExperience, jobDegree, skills, brandIndustry, welfareList] print(row) csv.writer(open('BOSS直聘.csv', 'a', encoding='utf-8-sig', newline='')).writerow(row) if name == 'main': ck = '' csv.writer(open('BOSS直聘.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='')).writerow( ['jobName', 'brandName', 'cityName', 'areaDistrict', 'businessDistrict', 'salaryDesc', 'jobExperience', 'jobDegree', 'skills', 'brandIndustry', 'welfareList']) for p in range(10): p += 1 while True: try: collect(p) break except: ck = input('请输入cookie: ') print(f'page {p} finish!') sleep(5)

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基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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