def main(): for i in range(1,51): print(i) get_data("山东省热门景点",i) time.sleep(5) main()

时间: 2024-02-26 18:56:03 浏览: 15
这是一个 Python 程序,主要作用是调用 get_data 函数获取山东省热门景点的数据。程序会循环执行 50 次,每次循环会打印当前循环次数,调用 get_data 函数获取数据,并等待 5 秒钟。 不过,由于你没有提供 get_data 函数的定义和程序的完整代码,我无法判断程序的具体作用和是否有其他问题。
相关问题

如何调用以下函数:def main(): for i in range(1,4142): #print(i) get_data("热门景点",i) time.sleep(5)

如果你想在 Python 程序中调用这个函数,你需要先将这个函数和其他依赖函数一起导入你的 Python 程序中(例如,你可以将这些函数保存在一个名为 "qunar_spider.py" 的文件中)。你可以使用以下代码导入函数: ```python import time from qunar_spider import get_data def main(): for i in range(1, 4142): #print(i) get_data("热门景点", i) time.sleep(5) if __name__ == '__main__': main() ``` 这个代码片段首先导入了 time 和 get_data 函数,然后定义了一个名为 main 的函数,该函数调用了 get_data 函数,并使用循环控制了程序的执行次数。最后,使用 if __name__ == '__main__' 语句来确保只有在直接运行程序时才执行 main 函数。

def main(self): data_list = [] # 创建一个空列表,用于存储所有的爬取数据 for month in self.__month: # 遍历__month属性中的所有月份 for i in [1, 2, 3, 5]: # 遍历车系分类字典中的所有键(即车系号码) value = self.__car_class[str(i)][0] # 获取当前车系号码对应的车型数量 self.__num_ = i # 存储当前车系号码 for num in range(1, value + 1): # 遍历当前车系号码下的所有车型 print(i, num) self.__num1 = num # 存储当前车型编号 print(self.__num_, self.__num1) print(self.__url) self.__url = f'http://xl.16888.com/body-{str(self.__num_)}-{month}-{month}-{str(self.__num1)}.html' # 构造URL链接 print(self.__url) # 1 爬取网页 data = self.get_data(self.__url) # 2 xpath解析 xp_data = self.xpash_data(data, month) # 3 将当前车型的销售数据储存到总的数据列表中 data_list.extend(xp_data) # 3 将数据储存方便使用 self.reserve_data(data_list)是什么意思

这段代码也是一个Python类的一个方法,它的作用是实现数据爬取、解析和储存的整个过程。具体实现方法是通过遍历类属性self.__month中的所有月份,以及车系分类字典中的所有键(即车系号码)和每个车型编号,构造URL链接并爬取网页数据。然后,使用XPath解析网页数据,将当前车型的销售数据储存在一个列表中,并将所有销售数据列表合并成一个总列表data_list。最后,调用类方法self.reserve_data()将总列表data_list储存成CSV文件。

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将以下代码转化为matlab代码表示:import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl def get_movie_data(year): url = f'https://maoyan.com/films?year={year}' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movies = soup.select('.movie-item-title') movie_data = [] for movie in movies: movie_link = 'https://maoyan.com' + movie.a['href'] movie_data.append(get_movie_details(movie_link)) return movie_data else: print(f"Failed to fetch data for year {year}") return [] def get_movie_details(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movie_name = soup.select_one('h1.name').text.strip() release_date = soup.select_one('.info-release').text.strip() genre = soup.select_one('.info-category').text.strip() director = soup.select_one('.info-director').text.strip() actors = [actor.text.strip() for actor in soup.select('.info-actor a')] maoyan_score = soup.select_one('.score-num').text.strip() box_office = soup.select_one('.info-num').text.strip() return { '电影名称': movie_name, '上映日期': release_date, '影片类型': genre, '导演': director, '演员': ', '.join(actors), '猫眼口碑': maoyan_score, '累计票房': box_office } else: print(f"Failed to fetch details for {url}") return {} def save_to_excel(data, filename): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active headers = ['电影名称', '上映日期', '影片类型', '导演', '演员', '猫眼口碑', '累计票房'] ws.append(headers) for movie in data: row_data = [movie.get(header, '') for header in headers] ws.append(row_data) wb.save(filename) print(f"Data saved to {filename}") if __name__ == '__main__': years = range(2017, 2021) all_movie_data = [] for year in years: movie_data = get_movie_data(year) all_movie_data.extend(movie_data) save_to_excel(all_movie_data, 'maoyan_movies_2017_to_2020.xlsx')

将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

#!/usr/bin/env python #coding: utf-8 import os from time import time from datetime import datetime from netmiko import ConnectHandler from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook def read_device_excel( ): ip_list = [] wb1 = load_workbook('E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/cs_lab.xlsx') ws1 = wb1.get_sheet_by_name("Sheet1") for cow_num in range(2,ws1.max_row+1): ipaddr = ws1["a"+str(cow_num)].value ip_list.append(ipaddr) return ip_list def get_config(ipaddr): session = ConnectHandler(device_type="huawei", ip=ipaddr, username="mtlops", password="cisco,123", banner_timeout=300) print("connecting to "+ ipaddr) print ("---- Getting HUAWEI configuration from {}-----------".format(ipaddr)) # config_data = session.send_command('screen-length 0 temporary') # config_data = session.send_command('dis cu | no-more ') # command = 'display version | display cpu-usage | display memory-usage' # config_data = session.send_command(command) commands = ['display version', 'display cpu-usage', 'display memory-usage'] config_data = '' for cmd in commands: output = session.send_command_timing(cmd) config_data += f'{cmd}\n{output}\n' session.disconnect() return config_data def write_config_to_file(config_data,ipaddr): now = datetime.now() date= "%s-%s-%s"%(now.year,now.month,now.day) time_now = "%s-%s"%(now.hour,now.minute) #---- Write out configuration information to file config_path = 'E:\/Users/Wayne_Peng/Desktop/' +date verify_path = os.path.exists(config_path) if not verify_path: os.makedirs(config_path) config_filename = config_path+"/"+'config_' + ipaddr +"_"+date+"_" + time_now # Important - create unique configuration file name print ('---- Writing configuration: ', config_filename) with open( config_filename, "w",encoding='utf-8' ) as config_out: config_out.write( config_data ) return def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() for ipaddr in ip_list: hwconfig = get_config(ipaddr) write_config_to_file(hwconfig,ipaddr) print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) #======================================== # Get config of HUAWEI #======================================== if __name__ == '__main__': main() 加一段gevent,def run_gevent()

import random import string def read_file(file): with open(file,'r', encoding='UTF-8') as f: text = f.read() for ch in string.punctuation+string.digits: text = text.replace(ch," ") return text.split() def secret_word(ls): return random.choice(ls).lower() def get_guessed_word(cover_word, word, letter): result = "" for i in range(len(word)): if word[i] == letter: result += letter + " " else: result += cover_word[i2:i2+2] return result def word_guess(secret_word): guess_list=[] for i in range(len(secret_word)): guess_list.append('') cover_word = " ".join(guess_list) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) print("你的单词长度为 {} 个字符".format(len(secret_word))) limit_times = len(secret_word) * 2 print("你有 {} 次猜测机会,开始填词吧".format(limit_times)) i=1 while i<=limit_times: letter = input('请输入你猜测的字母:\n') if letter in secret_word: cover_word = get_guessed_word(cover_word, secret_word, letter) print("正确答案为:{}".format(cover_word)) if cover_word.find("") == -1: print("你太厉害了,居然只用了{}次就猜中了单词".format(i)) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) return secret_word else: print("真遗憾,你猜测的字母不在单词中!") i+=1 print("太遗憾了,你未能在{}次内猜出单词".format(limit_times)) print("秘密单词是: {}".format(secret_word)) return secret_word def main(): action = input() if action == "选词": random_seed = int(input()) random.seed(random_seed) word_list = read_file("data/dict.txt") secret_word = secret_word(word_list) print(secret_word) elif action == "模板": cover_word = input() word = input() letter = input() print(get_guessed_word(cover_word, word, letter)) elif action == "开始填词": random_seed = int(input()) random.seed(random_seed) word_list = read_file("data/dict.txt") secret_word = secret_word(word_list) word_guess(secret_word) else: print("加载单词信息") print("输入错误 ") if name == 'main': main()

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