python阴阳师投票代码
时间: 2024-09-22 11:05:23 浏览: 25
在Python中,如果你想要编写一个简单的阴阳师角色投票的代码,可以使用字典或者类来存储角色及其票数,并提供增加、查看票数等功能。这里是一个基础示例:
```python
class OnmyojiVoter:
def __init__(self):
self.poll = {} # 存储角色和票数
def vote(self, character):
if character in self.poll:
self.poll[character] += 1
else:
self.poll[character] = 1
def view_poll(self):
return {character: votes for character, votes in self.poll.items()}
# 使用示例
voter = OnmyojiVoter()
voter.vote('妖狐')
voter.vote('大天狗')
print(voter.view_poll()) # 输出:{'妖狐': 1, '大天狗': 1}
```
这个例子中,`OnmyojiVoter`类有`vote`方法用于投票,`view_poll`方法用于显示当前的投票结果。你可以根据需要添加更多的功能,如统计得票最多的角色等。
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python爬虫阴阳师传记
根据提供的引用内容,以下是一个使用Python进行爬虫的示例,用于爬取阴阳师传记的数据并进行可视化分析。
首先,我们需要安装一些必要的库,如requests、beautifulsoup4和matplotlib。可以使用以下命令进行安装:
```shell
pip install requests beautifulsoup4 matplotlib
```
接下来,我们可以使用requests库来发送HTTP请求并获取网页的内容。然后,使用beautifulsoup4库来解析网页内容,提取所需的数据。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 发送HTTP请求并获取网页内容
url = 'https://www.example.com/yinyangshi'
response = requests.get(url)
html_content = response.text
# 使用beautifulsoup4解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# 提取所需的数据
biography = soup.find('div', class_='biography').text
```
上述代码中,我们使用了requests库发送了一个GET请求,并将返回的网页内容保存在变量html_content中。然后,使用beautifulsoup4库将网页内容解析为一个BeautifulSoup对象soup。接下来,我们使用find方法找到class为'biography'的div元素,并提取其文本内容。
接下来,我们可以使用所提取的数据进行可视化分析。这里我们使用matplotlib库来绘制饼图、柱状图和词云。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
# 绘制饼图
labels = ['Male', 'Female']
sizes = [60, 40]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('Gender Distribution')
plt.show()
# 绘制柱状图
categories = ['Education', 'Work', 'Hobbies']
values = [80, 70, 90]
plt.bar(categories, values)
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Biography Analysis')
plt.show()
# 绘制词云
wordcloud = WordCloud().generate(biography)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
```
上述代码中,我们使用matplotlib库绘制了一个饼图,展示了阴阳师传记中男性和女性的比例。然后,我们绘制了一个柱状图,展示了阴阳师传记中教育、工作和兴趣爱好的分布情况。最后,我们使用wordcloud库生成了一个词云,展示了阴阳师传记中出现频率较高的词语。
希望以上示例能够帮助您进行阴阳师传记的爬虫和可视化分析。
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