import requests import os import time import json from tqdm import tqdm import re def taopiaopiao(): headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Mobile Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } time.sleep(0.5) url = "https://dianying.taobao.com/showList.htm?spm=a1z21.6646273.city.2.4ed46d6ekOc3wH&n_s=new&city=310100" response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text print("网页信息已获取…") time.sleep(0.5) destinationPath = "result.txt" fd = open(destinationPath, "w+", encoding='utf-8') fd.writelines(html) end = html.find('<!-- 即将热映 -->') if end != -1: html = html[:end] #print(html) fd.close() s = '<img width="160" height="224" data-src="(.*?)" src=' + \ '.*?<span class="bt-l">(.+?)</span>.*?<span class="bt-r">(\d.\d)?</span>' + \ ".*?<span>导演:(.*?)</span>" + ".*?<span>主演:(.*?)</span>" + ".*?<span>类型:(.*?)</span>" + \ ".*?<span>地区:(.*?)</span>" + ".*?<span>语言:(.*?)</span>" + ".*?<span>片长:(.*?)</span>" + \ ".*?<a href=(.*?)>" pattern = re.compile(s, re.S) items = re.findall(pattern, html) #print(items) destinationPath = "items.json" fd = open(destinationPath, "w+", encoding='utf-8') json.dump(items, fd) fd.close() dir_name = "./images" if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name) cnt = 0 for item in tqdm(items): url = item[0] file_name = str(cnt) + ".jpg" cnt += 1 response = requests.get(url, headers=headers) with open(dir_name + "/" + file_name, 'wb') as f: f.write(response.content) info = "图片文件: {0:25}{1}".format(file_name, " 成功下载...") print(info) return items if __name__ == "__main__": taopiaopiao()

时间: 2024-03-08 14:44:56 浏览: 18
这段代码存在一个问题,就是在导入requests模块时没有使用正确的语法。应该在每个导入模块的语句之间添加一个空格。请尝试修改import语句,如下所示: ``` import requests import os import time import json from tqdm import tqdm import re ``` 这样修改后,代码应该就可以正常运行了。如果还有其他问题,请告诉我。
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import requests, json import execjs class Baidufanyi(object): def init(self): self.url = 'https://fanyi.baidu.com/v2transapi?from=zh&to=en' self.headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36", } def indetna(self, name, shuzi): data = { "query": name, "sign": shuzi } return data def jspojie(self): name = input(str('请输入需要翻译的文字:')) sign = name print(sign) return name, sign def dmet(self, datan): resqone = requests.post(url=self.url, data=datan, headers=self.headers) dict_data = json.loads(resqone.text)["trans_result"]["data"][0]['dst'] print(dict_data) def main(self): korr = self.jspojie() konaem=self.indetna(korr) self.dmet(konaem) if name == 'main': baidu = Baidufanyi() baidu.main()

根据您提供的代码,您在调用`indetna()`方法时缺少了一个必需的参数`shuzi`。您需要在调用`indetna()`方法时传递两个参数,一个是`name`,另一个是`shuzi`。修改您的代码如下: ```python def main(self): korr = self.jspojie() name, sign = self.jspojie() # 获取name和sign konaem=self.indetna(name, sign) # 传递name和sign给indetna方法 self.dmet(konaem) ``` 请注意,您还需要将`if name == 'main':`修改为`if __name__ == '__main__':`以确保在作为脚本直接运行时才执行`main()`方法。这样修改后的代码应该是这样的: ```python if __name__ == '__main__': baidu = Baidufanyi() baidu.main() ``` 这样应该可以解决您遇到的错误。请记得检查其他部分的代码是否正确无误。

为这段代码import requests from bs4 import BeautifulSoup import pprint import json def download_all_htmls(): """下载所有列表页面的HTML,用于后续的分析""" htmls = [] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'} for idx in range(24): url = f"https://www.utusan.com.my/page/{idx+1}" print("craw html:", url) r = requests.get(url) if r.status_code != 200: raise Exception("error") htmls.append(r.text) return htmls htmls = download_all_htmls() print(htmls[0]),添加爬取的每页数据单存保存到txt中,txt命名为页面页码的代码,再添加每隔10s爬取20个页面的代码

添加取每页数据并保存到 txt 文件中的代码如下: ``` import requests from bs4 import BeautifulSoup import pprint import json import time def download_all_htmls(): """下载所有列表页面的HTML,用于后续的分析""" htmls = [] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'} for idx in range(24): url = f"https://www.utusan.com.my/page/{idx+1}" print("craw html:", url) r = requests.get(url, headers=headers) if r.status_code != 200: raise Exception("error") htmls.append(r.text) with open(f"page{idx+1}.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(r.text) return htmls htmls = download_all_htmls() print(htmls[0]) ``` 在这个例子中,我们使用 `with` 语句打开一个命名为 `page{idx+1}.txt` 的文件,并将每页的 HTML 写入该文件中。 添加每隔 10 秒爬取 20 个页面的代码如下: ``` import requests from bs4 import BeautifulSoup import pprint import json import time def download_all_htmls(): """下载所有列表页面的HTML,用于后续的分析""" htmls = [] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'} for idx in range(24): url = f"https://www.utusan.com.my/page/{idx+1}" print("craw html:", url) r = requests.get(url, headers=headers) if r.status_code != 200: raise Exception("error") htmls.append(r.text) with open(f"page{idx+1}.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(r.text) if (idx+1) % 20 == 0: print("Sleep for 10 seconds...") time.sleep(10) return htmls htmls = download_all_htmls() print(htmls[0]) ``` 在这个例子中,我们使用了 `time` 模块中的 `sleep()` 函数,使程序在每爬取 20 个页面后暂停 10 秒钟。这样可以降低爬虫的访问频率,减少被封禁的风险。

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import cv2 import base64 import requests import translate_api from flask import Flask, request, render_template app = Flask(name) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/process', methods=['POST']) def process(): file = request.files['image'] file.save('uploaded_image.jpg') # 使用OpenCV或Pillow加载和处理图像数据 result = ''.join(ocr('uploaded_image.jpg')) #image = cv2.imread('uploaded_image.jpg') #result = image_recognition(image) translation = translate_api.translate(result) return render_template('result.html', result=result, translation=translation) def ocr(img_path: str) -> list: headers = { 'Host': 'cloud.baidu.com', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36 Edg/89.0.774.76', 'Accept': '/', 'Origin': 'https://cloud.baidu.com', 'Sec-Fetch-Site': 'same-origin', 'Sec-Fetch-Mode': 'cors', 'Sec-Fetch-Dest': 'empty', 'Referer': 'https://cloud.baidu.com/product/ocr/general', 'Accept-Language': 'zh-CH,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6', } # 打开图片并对其使用 base64 编码 with open(img_path, 'rb') as f: img = base64.b64encode(f.read()) data = { 'image': 'data:image/jpeg;base64,'+str(img)[2:-1], 'image_url': '', 'type': 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic', 'detect_direction': 'false' } # 开始调用 ocr 的 api response = requests.post( 'https://cloud.baidu.com/aidemo', headers=headers, data=data) ocr_text = [] result = response.json()['data'] if not result.get('words_result'): return [] # 将识别的字符串添加到列表里面 for r in result['words_result']: text = r['words'].strip() ocr_text.append(text) # 返回字符串列表 return ocr_text #def image_recognition(image): # 在这里进行图像识别操作,返回结果 #return '识别结果' if name == 'main': app.run() 修改代码

帮我将以下代码写注释# coding=gbk # -- coding:uft-8 -- # 贝壳网小区 import requests from lxml import etree from time import sleep import hashlib from urllib import parse import pandas as pd def getPosi(tar): try: ak = 'C8rQZy1askzzMtdY3ChAZUer1P0PRjI0' sk = 'shShi1VLCkH1gGR4v75d2LTnrn2Vm5Mg' add = f'/geocoding/v3/?address={tar}&output=json&ak={ak}&city=大连市' add = parse.quote(add, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]") sn = hashlib.md5(parse.quote_plus(add + sk).encode('utf-8')).hexdigest() url = f'https://api.map.baidu.com{add}&sn={sn}' dic = requests.get(url).json() lat = dic['result']['location']['lat'] lng = dic['result']['location']['lng'] return lat, lng except: return None, None def collect(): items = { 'ganjingzi': 22, 'zhongshan': 19, 'shahekou': 14, 'xigang': 12 } resLs = [] for key in items: for page in range(items[key]): page += 1 url = f'https://dl.ke.com/xiaoqu/{key}/pg{page}/' headers = { 'User-Agent': ua, 'Referer': url } while True: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) for li in tree.xpath('//ul[@class="listContent"]/li'): href = li.xpath('./a/@href')[0] while True: try: res = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) dic = { 'href': href, 'key': key, 'name': tree.xpath('//h1/@title')[0], 'price': (tree.xpath('//span[@class="xiaoquUnitPrice"]/text()') + [''])[0], 'property': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[1].strip(), 'building': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[4].strip(), 'house': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[5].strip() } dic['lat'], dic['lng'] = getPosi(dic['name']) print(dic) resLs.append(dic) sleep(3) df = pd.DataFrame(resLs) df.to_excel('贝壳网小区.xlsx', encoding='utf-8', index=False) if name == 'main': ua = 'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.106Safari/537.36' collect()

优化import os.path import pprint import textwrap import threading import time import requests import re import json from queue import Queue q_list = Queue(100) from threading import Thread headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 ' 'Safari/537.36' } # 获取m3u8视频片段的所有地址 def get_links(url): # 获取视频页的网页源代码 r = requests.get(url, headers=headers) info = re.findall('window.pageInfo = window.videoInfo =(.*?)window.videoResource', r.text, re.DOTALL)[0].strip()[0:-1] # 获取m3u8列表地址 filename = json.loads(info)['title'] m3u8_url = json.loads(json.loads(info)["currentVideoInfo"]["ksPlayJson"])['adaptationSet'][0]['representation'][1]['url'] m3u8_list = requests.get(m3u8_url, headers=headers).text ts_files = re.sub('#.*', '', m3u8_list).split() ts_length = len(ts_files) # 获取m3u8地址片段 for num, ts in enumerate(ts_files): ts_url = 'https://ali-safety-video.acfun.cn/mediacloud/acfun/acfun_video/' + ts q_list.put([ts_url, num]) return filename, ts_length # print(filename, ts_url) # 分别下载这些视频片段-多线程 def download(filename): while not q_list.empty(): ts_url, num = q_list.get() video_content = requests.get(ts_url, headers=headers).content with open(f'video/{filename}_{num}.ts', 'wb') as f: f.write(video_content) print(f'{threading.current_thread().name}已下载...第{num}个片段') # 合并视频-构成完整的片段 def combine(filename, ts_length): fp = open(f'video/{filename}.mp4', 'ab') for i in range(ts_length): if os.path.exists(f'video/{filename}_{i}.ts'): with open(f'video/{filename}_{i}.ts', 'rb') as f: ts_slice = f.read() fp.write(ts_slice) print(f'已合并...第{i}个片段') os.remove(f'video/{filename}_{i}.ts') print(f'已删除...第{i}个片段') fp.close() # 主文件调用 def main(): start_time = time.time() url = 'https://www.acfun.cn/v/ac41409604' filename, ts_length = get_links(url) tasks = [] for i in range(3): th = Thread(target=download, args=(filename,), name=f'线程{i}') th.start() tasks.append(th) for t in tasks: t.join() combine(filename, ts_length) end_time = time.time() print(f'总共耗时{end_time - start_time}')

将下列代码改为对上海证券交易所网站公告爬取from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.159 Safari/537.36" } def download_pdf(url, code, num, date): print(f'开始下载 data/{code}_{date}_{num}.pdf') resp = requests.get(url, headers=headers) with open(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf', 'wb') as f: f.write(resp.content) resp.close() print(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf 下载完毕!') if __name__ == '__main__': domain = 'http://www.sse.cn' with ThreadPoolExecutor(30) as t: with open('target.csv', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: param = list(line.split()) form = { 'seDate': [param[3], param[3]], 'stock': [param[0]], 'channelCode': ['listedNotice_disc'], 'pageSize': '50', 'pageNum': '1' } # 获取文件列表的url get_file_list_url = 'http://www.sse.com.cn/disclosure/listedinfo/announcement/json/announce_type.json?v=0.9715488799747511' resp = requests.post(get_file_list_url, headers=headers, json=form) # resp.encoding = 'utf-8' # print(resp.json()) js = resp.json() resp.close() tot = 0 for data in js['data']: tot += 1 download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={data["id"]}' t.submit(download_pdf, url=download_url, code=param[0], num=tot, date=param[3]) print("下载完毕!!!") # doc_id = '' # download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}' # resp = requests.get(download_url, headers=headers) # with open(f'{"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}.pdf', 'wb') as f: # f.write(resp.content) # resp.close()

import argparse import requests import pyautogui from PIL import Image from pyzbar.pyzbar import decode while True: def decode_qr_code(): # 截取屏幕并保存为图片 screenshot = pyautogui.screenshot() screenshot.save('screenshot.png') # 加载图片并解析二维码 image = Image.open('screenshot.png') decoded = decode(image) # 输出二维码内容 if decoded: return decoded[0].data.decode('utf-8') else: return None def login(username,password): # 登录请求的URL url = 'https://bbs.mihoyo.com/apihub/api/user/auth' # 请求头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36', 'Referer': 'https://bbs.mihoyo.com/', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', 'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'} # 账号和密码 username = '18110615228'password = 'password' # 构造请求体 data = { 'account': username, 'password': password, 'autoLogin': False } # 获取二维码信息 qr_code = decode_qr_code() if qr_code: #将二维码信息添加到请求体中 data['qrCode'] = qr_code #发送登录请求 response = requests.post(url, json=data, headers=headers) # 判断登录是否成功 if response.status_code == 200: print('登录成功') return True else: print('登录失败') return False else: print('未找到二维码') if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(description='登录米游社论坛') parser.add_argument('username', help='账号') parser.add_argument('password', help='密码') args = parser.parse_args() login(args.username, args.password)

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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