import requests import re import pymysql def save_sql(content): con = pymysql.connect( host='localhost', port='3306', user='root', password='123456', db='test' ) db = con.cursor() sql = f'insert into danmu values (content)' db.execute(sql) # 数据库执行sql con.commit() db.close() con.close() url="https://api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid=1147917986" headers={ 'referer':'https://www.bilibili.com/', 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.37' } response=requests.get(url=url,headers=headers) #解决网页数据乱码 response.encoding = 'utf-8' print(response.text) content_list=re.findall('<d p=".*?">(.*?)</d>',response.text) print(content_list) #for 循环遍历弹幕 for content in content_list: with open('弹幕.text', mode='a', encoding='utf-8') as f: f.write(content) f.write('\n') print(content) save_sql(content)

时间: 2024-03-15 07:43:11 浏览: 67
DOC

python调试文件时发生import requests报错.doc

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是一个从B站获取弹幕并保存到MySQL数据库中的程序。程序先使用requests库从B站获取指定视频的弹幕信息,然后使用正则表达式从返回的数据中提取出所有的弹幕文本内容。接着,程序使用for循环遍历所有的弹幕,并将每条弹幕分别写入文件和MySQL数据库中。 其中,save_sql函数是用于将弹幕保存到MySQL数据库的函数。在函数中,程序使用pymysql库连接到指定的MySQL数据库,并执行一条INSERT语句将弹幕文本内容插入到指定的数据表中。 需要注意的是,如果您需要运行这段代码,需要安装requests库和pymysql库。另外,您需要将代码中的数据库连接信息修改为您自己的数据库连接信息。
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解释代码,说明爬虫实现过程:# -- coding:utf8 -- import pymysql import requests import re import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup def get_movies(start): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % start lists = [] headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"} html = requests.get(url,headers=headers) soup = BeautifulSoup(html.content, "html.parser") items = soup.find("ol", class_="grid_view").find_all("li") for i in items: movie = {} movie["rank"] = i.find("em").text movie["link"] = i.find("div","pic").find("a").get("href") movie["mdirecter"]=re.findall(re.compile(r'(.*?)',re.S),str(i))[0].replace("...
","").replace("\n ","") movie["name"] = i.find("span", "title").text movie["score"] = i.find("span", "rating_num").text movie["quote"] = i.find("span", "inq").text if(i.find("span", "inq")) else "" lists.append(movie) return lists if name == "main": db = pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",db="maoyan",charset="utf8",port = 3306) cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS movies") createTab = """CREATE TABLE movies( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20) NOT NULL, link VARCHAR(50) NOT NULL, score VARCHAR(4) NOT NULL, descr VARCHAR(50), directer VARCHAR(100), timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP )""" cursor.execute(createTab) #采集到的数据循环插入数据中 start = 0 while (start < 250): lists = get_movies(start) for i in lists: sql = "INSERT INTO movies(name,link,score,descr,directer) VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)" try: cursor.execute(sql, (i["name"], i["link"] , i["score"], i["quote"],i["mdirecter"])) db.commit() print(i["name"]+"...成功插入到数据库中") except: db.rollback() start += 25 db.close() cursor = db.cursor() conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', port=3306, db='maoyan', charset='utf8mb4') cursor = conn.cursor() #输出评分top10 sql = "select * from movies limit 10" db = pd.read_sql(sql, conn) df = db.sort_values(by="score", ascending=False) print(df[['name', 'score']])

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlimport time, osimport reimport requestsimport urllibfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom statsmodels.tsa.arima_model import ARIMAfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorimport pymysqlfrom datetime import datetimefrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf# 连接数据库connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8', database='sheji') # 数据库名称cur = connect.cursor()# 读取数据try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang'])except Exception as e: print("读取数据失败:", e)else: print("读取数据成功")# 转换时间格式data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m')data = data.set_index('time')diff_data = data.diff().dropna()# 绘制自相关图和偏自相关图plot_acf(diff_data)plot_pacf(diff_data)# 确定 ARIMA 模型的参数p = 1d = 1q = 1model = ARIMA(data, order=(p, d, q))model_fit = model.fit(disp=0)# 预测销量y_pred = model_fit.predict(len(data), len(data) + 11, typ='levels')# 绘制预测结果plt.plot(data)plt.plot(y_pred, color='red')plt.show()# 关闭数据库连接cur.close()connect.close()请将这段代码改为移动平均模型

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