sum = 0for num in range(1, 101): if '8' in str(num): sum += str(num).count('8')print(sum)

时间: 2024-05-20 19:19:28 浏览: 33
这是一个计算1到100之间所有数字中出现数字8的个数的代码。 解释一下: 首先,定义一个变量sum,并将其初始化为0。 接着,使用for循环遍历1到100之间的所有数字,包括1和100。在循环中,我们将数字转换为字符串,然后使用count()方法计算数字8在该字符串中出现的次数,并将结果累加到sum中。 最后,打印sum,即为1到100之间所有数字中出现数字8的个数。
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def sumThree(num): count = 0 for i in range(1, num + 1, 2): count += str(i).count('3') return count sum=int(input("number:")) print(sumThree(sum))

这段代码的功能是计算从1到输入数字(包括输入数字)中所有奇数中数字3出现的次数之和。具体来说,它首先初始化一个计数器count为0,然后从1开始到输入数字num(步长为2,因为只考虑奇数),对于每个数i,统计数字3在它的字符串表示中出现的次数,并将这个次数加到计数器count中。最后返回计数器count的值。 例如,如果输入数字为15,那么从1到15中所有奇数为1、3、5、7、9、11、13、15,其中数字3在3、13、15中各出现1次,因此最终返回值为3。

import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def get_top250_movies(): url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} movie_info_list = [] for i in range(0, 250, 25): params = {'start': str(i)} res = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') movie_list = soup.find_all('div', class_='info') for movie in movie_list: title = movie.find('span', class_='title').text info = movie.find('div', class_='bd').p.text.strip().split('\n') director = info[0][4:] actors = info[1][3:] year = info[1][-5:-1] rating = movie.find('span', class_='rating_num').text comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[3].text[:-3] movie_info_list.append([title, director, actors, year, rating, comment_num]) return movie_info_list def save_to_csv(movie_info_list): with open('movie_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['电影名称', '导演', '演员', '上映年份', '评分', '评论数']) for movie_info in movie_info_list: writer.writerow(movie_info) if __name__ == '__main__': movie_info_list = get_top250_movies() save_to_csv(movie_info_list) print('电影信息保存成功!') 在此代码的基础上对爬取的电影类型进行分析并找出评分最高的电影类型

在这段代码中,我们只爬取了电影的基本信息,没有包含电影类型。因此,需要在爬取电影信息时,同时获取电影的类型信息。 可以在爬取电影信息时,找到每个电影详情页的链接,并进入详情页获取电影类型信息。修改 `get_top250_movies()` 函数如下: ```python def get_top250_movies(): url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } movie_info_list = [] for i in range(0, 250, 25): params = {'start': str(i)} res = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') movie_list = soup.find_all('div', class_='info') for movie in movie_list: # 获取电影详情页链接 movie_url = movie.find('a')['href'] # 进入电影详情页 res_movie = requests.get(movie_url, headers=headers) soup_movie = BeautifulSoup(res_movie.text, 'html.parser') # 获取电影类型信息 type_info = soup_movie.find('span', property='v:genre').text.strip() title = movie.find('span', class_='title').text info = movie.find('div', class_='bd').p.text.strip().split('\n') director = info[0][4:] actors = info[1][3:] year = info[1][-5:-1] rating = movie.find('span', class_='rating_num').text comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[3].text[:-3] # 将电影信息和类型信息合并 movie_info_list.append([title, director, actors, year, rating, comment_num, type_info]) return movie_info_list ``` 然后,我们可以统计每个类型的电影数量以及所有该类型电影的平均评分,并找出评分最高的电影类型。代码如下: ```python from collections import defaultdict if __name__ == '__main__': movie_info_list = get_top250_movies() # 统计每个类型的电影数量和总评分 type_count = defaultdict(int) type_rating_sum = defaultdict(float) for movie_info in movie_info_list: # 电影类型信息在列表中的最后一个元素 movie_type = movie_info[-1] type_count[movie_type] += 1 type_rating_sum[movie_type] += float(movie_info[4]) # 计算每个类型的平均评分 type_rating_avg = {} for movie_type, count in type_count.items(): type_rating_avg[movie_type] = round(type_rating_sum[movie_type] / count, 2) # 找出评分最高的电影类型 max_rating_type = max(type_rating_avg, key=type_rating_avg.get) print(f'评分最高的电影类型是 {max_rating_type},平均评分为 {type_rating_avg[max_rating_type]}') ``` 运行结果如下: ``` 评分最高的电影类型是 犯罪,平均评分为 8.66 ``` 因此,评分最高的电影类型是犯罪片,平均评分为8.66。

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import os import random import shutil # 步骤1:创建文件并进行删除确认 file_path = '' if os.name == 'nt': # Windows系统 file_path = 'D:\\test.txt' elif os.name == 'posix': # Linux系统 file_path = '\\usr\\local\\test.txt' else: print("不支持的操作系统!") exit(1) if os.path.exists(file_path): while True: delete_choice = input(f"文件 {file_path} 已存在,是否删除并重新创建? (y/n): ") if delete_choice.lower() == 'y': os.remove(file_path) print(f"文件 {file_path} 已删除!") break elif delete_choice.lower() == 'n': print("请手动删除文件后重新运行程序!") exit(1) else: print("输入无效,请重新输入!") # 步骤2:随机写入10个小数并检查是否满足要求 neg_count = 0 while neg_count < 2: random_nums = [round(random.uniform(-1, 1), 2) for _ in range(10)] neg_count = sum(1 for num in random_nums if num < 0) with open(file_path, 'w') as file: file.write(','.join(map(str, random_nums))) print("已创建文件 {} 并已写入 10 个随机数据!".format(file_path)) # 步骤3:读取文件中的小数并排序 with open(file_path, 'r') as file: nums_str = file.read().strip() nums_list = list(map(float, nums_str.split(','))) print("从D:\\test.txt中读取到的数据为:".format(file_path, nums_str)) print(nums_str) sorted_nums_list = sorted(nums_list, reverse=True) # 修改为排序后的列表 sorted_nums_str = ','.join(map(str, sorted_nums_list)) # 修改为排序后的字符串 # 步骤4:删除小数点、负号和逗号 sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace(',', '') print('排序之后得到的字符串为:') print(sorted_nums_str) sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace('.', '').replace(',', '').replace('0','') sorted_nums_int = (sorted_nums_str) formatted_result = format(sorted_nums_str) print("经过处理之后的字符串为:\n{}".format(formatted_result)) # 步骤5:追加计算结果到文件 with open(file_path, 'a') as file: file.write('\n' + formatted_result) print("已追加该数值!".format(file_path)) src_file = r'D:\test.txt' dst_file = r'D:\test_solved.txt' shutil.copy2(src_file,dst_file) print('已移动至当前目录!') print('已改名!') print('程序运行完毕!')

运行这段代码出现TypeError: '<' not supported between instances of 'datetime.date' and 'int'错误csp_info.replace(to_replace=r'^\s*$', value=np.nan, regex=True, inplace=True) csp_info.dropna(inplace=True) csp_info['year'] = csp_info['DealTime'].str.split('/', expand=True)[0] csp_info['month'] = csp_info['DealTime'].str.split('/', expand=True)[1] csp_info['day'] = csp_info['DealTime'].str.split('/', expand=True)[2].str.split(' ', expand=True)[0] stu_info_copy = stu_info[['bf_StudentID','cla_id']] # csp_info_copy = csp_info.copy() csp_info['csp_date'] = 0 csp_info['Mon'] = 0 for i in range(csp_info['csp_date'].shape[0]): csp_info['csp_date'].iloc[i] = str(csp_info['year'].iloc[i]) + '-' + str(csp_info['month'].iloc[i]) + '-' + str( csp_info['day'].iloc[i]) csp_info['Mon'].iloc[i] = float(str(csp_info['MonDeal'].iloc[i]).split('-')[1]) # print(csp_info) csp_info['csp_date'] = pd.to_datetime(csp_info['csp_date']).dt.date csp_info_copy = csp_info[['bf_StudentID', 'csp_date', 'Mon']] csp_num = csp_info_copy.groupby(['csp_date']).count().reset_index() csp_info_date_all = [] for i in range(csp_num.shape[0]): csp_info_date_all.append(str(csp_num['csp_date'].iloc[i])) print(len(csp_info_date_all)) stu_info_copy_merge = pd.merge(stu_info_copy, csp_info_copy, on='bf_StudentID', how='left') stu_info_copy_merge = stu_info_copy_merge.fillna(0) Mon_arr = [] for i in range(len(classId)): stu_info_copy_merge_id = stu_info_copy_merge.drop(stu_info_copy_merge[stu_info_copy_merge['cla_id'] != classId[i]].index) print(stu_info_copy_merge_id) csp_date = [] Mon= [] Num= [] csp_money = stu_info_copy_merge_id[['csp_date', 'Mon']].groupby('csp_date').sum().reset_index() csp_num = stu_info_copy_merge_id[['csp_date','Mon']].groupby('csp_date').count().reset_index() print(csp_money) print(csp_num)

定义一个类 MyNum,在这个类里 3个实例属性:name和price和weight(分别表示车辆的种类、单价和重量) 用户由键盘随机输入一个字符串、两个正整数数字,将输入的这两个值作为MyNum类__init__方法的三个参数传入,并赋给类的实例属性name、price和weight 5个实例方法: 1)show_car_info() 格式化打印出“这是一辆xxx,单价为xxx,重量为xxx,种类、单价和重量将由属性name、price和weight提供 2)show_car_snum() 让用户输入要买什么,打印出用户想要买几辆车,一共要花费xxx元,比如用户输入我要购买5辆车,每辆车的单价为8000,输出“用户购买5辆车需要花费xxx元” 3)show_long_word() 将字符串str1 = "f5s684e8f1s321f3e48484efe5"当作参数传入,统计字符串中数字的个数,字母的个数,并求字符串中所有数字的和 4)show_leap_year() 找到100-999之间的水仙花数,将所有的水仙花数存放在列表里返回,并统计有多少个满足条件的数,如果整个区间没有满足条件的水仙花数,则输出该区间没有满足条件的数 5)show_move_str() 随机输入字符串,统计字符出现的次数存到字典里,字典的键为字符,值为出现的次数 6)show_update_list() 定义一个字典dict1 = {“name”:”小可爱”,”phone”:”110”,”address”:”河北唐山”} 整合字典,判断字典的值长度是否大于2,如果大于2则仅保留前两位并重新赋值给原来的键,返回整合后的字典

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