python123蒙卡罗

蒙特卡罗方法是一种使用随机数（或伪随机数）来解决数值计算问题的方法。它是一种以概率统计理论为指导的数值计算方法，在很多领域都有广泛的应用。在蒙特卡罗方法中，通过生成随机数进行大量的重复实验，根据实验结果进行统计分析，从而得到问题的近似解。其中，通过模拟投掷飞镖的实验可以近似计算圆周率的值。

蒙特卡罗方法最早由S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼在20世纪40年代提出。它得名于摩纳哥的赌城蒙特卡洛，并且在实际应用之前已经存在。蒙特卡罗方法的起源可以追溯到1777年，法国数学家布丰利用投针实验的方法来求解圆周率π。

在Python中，可以编写程序来模拟蒙特卡罗方法来计算圆周率的近似值。首先，需要输入掷飞镖的次数，然后根据掷飞镖的落点坐标是否在单位圆内进行统计计算，最后将落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4即可得到圆周率的近似值。

from random import random

times = int(input('请输入掷飞镖次数：'))
n = 0

for i in range(times):
    x = random()
    y = random()
    if x * x + y * y <= 1:
        n += 1

print(4.0 * n / times)

以上是一个使用Python实现的蒙特卡罗方法来计算圆周率近似值的程序。通过观察实验结果，可以发现随着模拟次数的增多，计算得到的近似值越来越接近圆周率的真实值。

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Python123爬虫是一种利用Python语言编写的基本网络爬虫教程，它通常用于初学者入门学习如何使用Python的网络爬虫库，如BeautifulSoup、Requests或Scrapy等工具来抓取网站数据。Python的简单易用性和丰富的库支持使其在数据抓取任务中广受欢迎。

具体步骤和内容可能包括：

1. 安装必要的库：首先，需要安装Python以及requests、BeautifulSoup等用于网页抓取的库。

pip install requests
pip install beautifulsoup4

2. 发送HTTP请求：使用requests库发送GET请求获取网页源代码。

import requests
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

3. 解析HTML：使用BeautifulSoup解析HTML内容，找到需要的数据。

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
data = soup.find_all('div', class_='target-class')  # 假设目标数据在class为'target-class'的div里

4. 数据提取：提取出目标数据并存储。

for item in data:
    print(item.text)