如何获取py文件中所有类名并存储至列表中

你可以使用Python内置的`inspect`模块来获取一个py文件中所有的类名，然后将其存储到一个列表中。以下是一个示例代码：

import inspect

def get_class_names(file_path):
    class_names = []
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            if 'class' in line:
                name = line.split()[1]
                class_names.append(name)
    return class_names

file_path = 'example.py'
classes = get_class_names(file_path)
print(classes)

这个函数接受一个文件路径作为参数，打开文件并逐行读取。如果某一行包含关键字"class"，则从该行中提取类名并将其添加到类名列表中。最后返回类名列表。

请注意，这种方法仅适用于在文件中定义的类，而不是导入的类。如果你需要获取导入的类名，可以使用`dir()`函数来获取模块中的所有名称，然后筛选出类名称。

相关问题

全局路径搜索Python文件，用is.wolk 拼接路径，importing.import-module获取属性便利属性判断是否为类函数，返回结果，文件路径，类名，函数名，函数输入参数以及类型，前提条件是带有装饰器的函数

以下是一个可能实现你想要的功能的 Python 代码：

import os
import inspect
import importing

def find_decorated_functions(start_dir):
    # 存储结果的列表
    results = []
    
    # 遍历目录中的所有 Python 文件
    for root, dirs, files in os.walk(start_dir):
        for file in files:
            if file.endswith(".py"):
                # 构造文件路径
                path = os.path.join(root, file)
                
                # 使用 importing 模块导入模块
                module = importing.import_module(os.path.splitext(path)[0])
                
                # 检查模块中的所有属性
                for name, obj in inspect.getmembers(module):
                    # 如果属性是函数并且带有装饰器
                    if inspect.isfunction(obj) and hasattr(obj, "__wrapped__"):
                        # 获取函数的输入参数及其类型
                        signature = inspect.signature(obj)
                        params = []
                        for param in signature.parameters.values():
                            params.append((param.name, param.annotation))
                        
                        # 存储结果
                        results.append((path, obj.__wrapped__.__qualname__, obj.__name__, params))
    
    return results

这个函数会在指定目录下查找所有 Python 文件，并尝试导入每个文件中的模块。然后，它会检查模块中的每个属性，如果属性是一个带有装饰器的函数，则会提取函数的输入参数及其类型，并返回结果。返回值是一个列表，其中每个元素都是一个包含文件路径、类名、函数名和函数输入参数及其类型的元组。

使用scrapy框架采集数据，数据源自拟，数据存入csv或数据库中。要求提交settings.py （只保留有效代码，标注相关代码的作用）、pipelines.py（存数据库的提交）、爬虫的py 文件、运行项目的py文件；

Scrapy是一个强大的Python网络抓取框架，用于高效地从网站上提取结构化数据。以下是你需要的一些关键文件的概述：

1. **settings.py** - 这是Scrapy项目的配置文件。有效代码片段如下：

# settings.py
# 配置项目名称
BOT_NAME = 'your_project_name'

# 数据存储位置
FEED_FORMAT = 'csv' # 或者 'json'
FEED_URI = 'data.csv' # 存储CSV文件的位置

# 数据库连接配置
ITEM_PIPELINES = {
    'your_pipeline_module.Pipeline': 300, # 设置管道优先级
}

# 网络请求超时设置
DOWNLOAD_TIMEOUT = 30

在这里，`FEED_FORMAT`设置了数据将保存为CSV格式，`FEED_URI`指定CSV文件的路径。`ITEM_PIPELINES`配置了名为`Pipeline`的管道，它会负责数据处理并存入数据库。

2. **pipelines.py** (假设你正在使用SQLite数据库)：

# pipelines.py
import sqlite3
from scrapy.item import Item
from scrapy.pipelines.sqlite import SqlitePipeline

class YourDatabasePipeline(SqlitePipeline):
    def __init__(self, db_file, table_name):
        super().__init__(db_file)
        self.conn = sqlite3.connect(db_file)
        self.table_name = table_name

    def process_item(self, item, spider):
        query = f"INSERT INTO {self.table_name} ({', '.join(item.keys())}) VALUES ({', '.join(['?'] * len(item))})"
        self.conn.execute(query, item.values())
        return item

这个管道类负责将Scrapy Items插入到SQLite数据库中。你需要创建一个`table_name`变量并在项目初始化时传入。

3. **spider.py** (假设名为`your_spider.py`):

# your_spider.py
import scrapy
from .items import YourItem  # 自定义的Item类在items.py中定义

class YourSpider(scrapy.Spider):
    name = 'your_spider'
    start_urls = ['http://example.com']  # 开始爬取的URL列表

    def parse(self, response):
        for item_data in response.css('some_css_selector'):  # 根据网站结构选择CSS或XPath选择器
            yield YourItem(**item_data)  # 将数据转换为YourItem实例并返回

在这个爬虫中，`parse`方法负责解析HTML响应，找到所需的数据，并通过生成YourItem实例将其传递给pipeline。

4. **run_project.py** (启动项目):

# run_project.py
from scrapy.crawler import CrawlerProcess

process = CrawlerProcess(settings={
    'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
    'FEED_URI': 'data.csv',  # 如果你想继续使用csv存储，这里应与settings.py一致
})
process.crawl(YourSpider)  # 传入刚刚定义的Spider类名
process.start()  # 启动爬虫

这个脚本会启动Scrapy进程，应用settings.py中的配置，并开始执行爬虫。