{"status":200,"message":"操作成功","data":"https://www.5iai.com:444/logout?redirect=http://www.5iai.com"}

时间: 2023-08-11 13:05:35 浏览: 153
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APP跳转神器微信跳转php源码获取weixin://生成跳转代码

这是一个JSON格式的字符串，包含了一个HTTP响应的信息。其中，status字段表示HTTP状态码，200表示成功；message字段表示响应的消息，这里是"操作成功"；data字段表示响应的数据，这里是一个URL链接。在这个URL中，":444"表示端口号，"logout"是一个操作，"redirect"参数指定了重定向的目标URL，在这个例子中是"http://www.5iai.com"。可能是一个注销登录的链接，点击后会跳转到指定的目标URL。
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优化代码import json import requests from lxml import etree import pandas as pd import time #url='https://www.ptpress.com.cn/masterpiece/getMasterpieceListForPortal' #https://www.ptpress.com.cn/recommendBook/getRecommendTupeListForPortal #http://www.ptpress.com.cn/masterpiece/getMasterpieceListForPortal url='https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public/es?pageSize=10&pageNumber=1'#目标数据文件的url #url = ' https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public/es?pageSize=10&pageNumber=2&willNature=&function=&wageList=%255B%255D&workplace=&keyword=' for i in range (1,20): response=requests.get(url) aa=response.text print(type(aa)) json_text=json.loads(aa) print(type(json_text)) json_text.keys() bb=json_text['data'] print(type(bb)) print(bb.keys()) cc= bb['content'] print(type(cc)) ee0=cc[0] #是第一条信息 ee1=cc[1] len(cc)#是cc的第一个招聘的第一页招聘信息，是列表类型 print(type(ee0)) ee0.keys() ee1.keys()#0和1的的字典的键都是一样的 data=pd.DataFrame(cc) data.columns ff=data['enterpriseAddress'] print(type(ff)) gg0=ff[0] gg1=ff[1] hh0=gg0['detailedAddress'] hh1 = gg1['detailedAddress'] hh3= ff[2]['detailedAddress'] hh4= ff[3]['detailedAddress'] hh5=data['enterpriseAddress'] [4]['detailedAddress'] data['工作地址']=ff.apply(lambda x:x['detailedAddress']) data['工作地址']=data['enterpriseAddress'].apply(lambda x:x['detailedAddress']) data['工作城市']=data['enterpriseAddress'].apply(lambda x:x['cityCode']) kk=data['enterpriseExtInfo'] print(type(kk)) ll0=kk[0] data['公司名称']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['shortName']) data['行业']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['industry']) data['人员规模']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['personScope']) data['企业性质']=data['enterpriseExtInfo'].apply(lambda x:x['econKind']) data.keys() colNames=['positionName','minimumWage','maximumWage','exp','educationalRequirements','工作地址','工作城市','公司名称','行业','人员规模','企业性质'] data_drop=data[colNames] #https: // www.5iai.com / api / enterprise / job / public?id = 1657941238357299201 #https: // www.5iai.com / api / enterprise / job / public?id = 1657941238353104896 data['id'] #print(type(data['id'])) #suburl='https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public?id=1657941238353104896' jobDes = [] for idd in data['id']: suburl = 'https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public?id={}'.format(idd) sub_response=requests.get(suburl) subb=sub_response.text #print(type(subb)) sub_text=json.loads(subb) #print(type(sub_text)) sub_text.keys subaa=sub_text['data'] #print(type(subaa)) subaa.keys jobms=subaa['jobRequiredments'] #print(type(jobDes)) jobDes.append(jobms) time.sleep(2) data_drop['职位描述']=jobDes

url = 'https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public/es?pageSize=10&pageNumber={}' # 目标数据文件的url data_list = [] # 用于存放所有爬取到的数据 for i in range(1, 20): response = requests.get(url....

代码如下： import requestsfrom lxml import etreeimport numpy as npheaders = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36", "Referer": "https://www.5iai.com/", "Origin": "https://www.5iai.com"}url = "https://www.5iai.com/api/job/list"response = requests.get(url, headers=headers)response.encoding = 'utf8'html = response.textroot = etree.HTML(html)node_list = root.xpath('//div[@class="jobInfo"]/a/text()')print(node_list)np.savetxt('daijing_list.txt', node_list, fmt='%s')

在你的代码中，你使用了requests和lxml库，向https://www.5iai.com/api/job/list发送了一个GET请求，以获取一个JSON格式的响应。然后，你将响应文本转换为了HTML文本，并使用XPath表达式从中提取了一些文本信息。...

使用json解析https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public/es？这个网站的数据

url = "https://www.5iai.com/api/enterprise/job/public/es" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = json.loads(response.text) # 对数据进行操作 else: print("请求失败") ...

尝试爬取该网页的数据：https://www.5iai.com/#/jobList

url = "https://www.5iai.com/#/jobList" response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf-8' html = response.text # 使用lxml库解析HTML源代码，获取需要的节点信息 root = etree.HTML...

网页的数据：https://www.5iai.com/#/jobList 能否被爬取

这个网页的数据是否可以被爬取，需要查看该网站的robots.txt文件，以确定是否允许爬虫访问和抓取页面数据。在这个网站的robots.txt文件中，规定了所有爬虫的访问限制，如果该网站的robots.txt文件中没有对爬虫的访问...

网站地址：https://www.5iai.com/#/jobList ， 请给出具体实例

driver.get("https://www.5iai.com/#/jobList") # 等待页面加载完成 WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, "//div[@class='job-list-box']"))) # 获取数据 for page in ...

参考上述代码，爬取下面网页的数据： https://www.5iai.com/#/jobList

"Referer": "https://www.5iai.com/", "Origin": "https://www.5iai.com" } url = "https://www.5iai.com/api/job/list" response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf8' html = ...

import re import requests from lxml import etree import numpy as np import pandas as pd from lxml import etree import numpy as np import requests headers= { # 模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } #url="https://www.5iai.com/#/jobList" url="https://www.5iai.com/#/jobList" response = requests.get(url,headers = headers) response.encoding = 'utf8' html = response.text root = etree.HTML(html) #node_list = root.xpath('//span[@class="datePay"]/text()') #/ul/li/div[@class='jobInfo']/span node_list = root.xpath('/html/body/div[3]/div/div[4]/div[1]/ul/li[2]/div[1]/a/text()') print(node_list) #保存为txt np.savetxt('C:/Users/11148/Desktop/77/daijing_list.txt',node_list,fmt='%s') 检查一下该代码是否有误

url = "https://www.5iai.com/#/jobList" response = requests.get(url, headers=headers) response.encoding = 'utf8' html = response.text root = etree.HTML(html) node_list = root.xpath('//div[@class=...
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import re import requests from lxml import etree import numpy as np import pandas as pd from lxml import etree import numpy as np import requests headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.162 Safari/537.36' } url="https://www.5iai.com/#/jobList" response = requests.get(url,headers = headers) response.encoding = 'utf8' html = response.text root = etree.HTML(html) node_list = root.xpath("//div[@class='wrap']/text()") #/ul/li/div[@class='jobInfo']/span node_list #保存为txt np.savetxt('C:/Users/11148/Desktop/daijing_list.txt',node_list,fmt='%s')

这段代码是用Python爬取了一个网站（https://www.5iai.com/#/jobList）上的数据，并将获取的数据保存到了一个txt文件中。 具体的实现过程如下： 1. 引入需要的库：re、requests、lxml、numpy、pandas 2. 设置请求...

利用python从泰迪内推平台（https://www.5iai.com/#/index）的“找工作”页面和“找人才”页面，爬取所有招聘与求职信息并整理，依据招聘信息 ID 记录每条招聘信息并保存为“result1-1.csv”文件

）爬取信息需要注意哪些问题？ 从泰迪内推平台爬取信息需要注意以下问题： ...5. 数据清洗问题：在爬取数据后，需要进行数据清洗和处理，以保证数据的准确性和可用性。例如，可以去除重复数据、缺失数据等问题。

转js代码 def login(): # 登录 headers = { 'Host': 'api.hellobike.com', 'sid': '13e41f4ad36149df99aecdec38ec2afe', 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 8.1.0; Pixel XL Build/OPM4.171019.021.P1; wv) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Version/4.0 Chrome/61.0.3163.98 Mobile Safari/537.36', 'inner_action': 'user.account.login', 'inner_start_time': '1678247224433', 'hello_token': '3997302216749350083', 'systemcode': '62', 'chaos': 'true', 'signature': '5c946104f5ac7759a2f26b1acefb91fc531ee050', 'nonce': '3e02e95f-be75-4f3e-9d7e-e0b6be1aa277', 'timestamp': '1678247224435', 'fingerprint-hash': '281524c553a4cad9b72604473bf67b587eb1ba1060cbde2585fe38d397cf95fc', 'key-version': '1678240824', 'content-type': 'application/json; charset=UTF-8', } data = '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' response = requests.post('https://api.hellobike.com/auth', headers=headers, data=data)

var data = 'rr6QPSqA5+HwVd3UzYs+YZjhGvWdG23MEj0VNbNn17tCX3IaI5tPU+ZTMXFVJ0opvoW73DRAxy/9g4wTkJJvHS9uUmstZCE3OY0dHD2hygZq6cOl3TdoTivut6yVhCnmk0EXMl25ic5yc62zdUVUvpKuayhsPraoAOgH5uIRIeNMSC42XCcT7I/AGkW...

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