使用python解析url的cookies和heads

可以使用Python中的requests库来解析网页的cookies和headers。以下是一个简单的示例代码：

import requests

url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)

# 解析cookies
cookies = response.cookies
for cookie in cookies:
    print(cookie.name, cookie.value)

# 解析headers
headers = response.headers
for key, value in headers.items():
    print(key, ':', value)

这段代码会访问指定的网址，然后将网址的cookies和headers打印出来。

相关问题

使用Python编写一个鸡兔同笼

好的，下面是使用 Python 编写的鸡兔同笼程序：

heads = int(input("请输入总共的头数："))
feet = int(input("请输入总共的脚数："))

# 鸡的数量
chickens = 0
# 兔的数量
rabbits = 0

for i in range(heads + 1):
    j = heads - i
    if 2 * i + 4 * j == feet:
        chickens = i
        rabbits = j
        break

if chickens == 0 and rabbits == 0:
    print("无法求解")
else:
    print("鸡的数量为：", chickens)
    print("兔的数量为：", rabbits)

运行程序后，会要求输入总共的头数和脚数，然后程序会自动计算出鸡的数量和兔的数量，并输出结果。注意，这里假设鸡和兔的每个头都只有一对耳朵，如果有其他条件需要自行修改程序。

python使用transformer实现时间序列预测

在Python中，我们可以使用PyTorch框架来实现Transformer模型进行时间序列预测。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Transformer模型对时间序列进行预测。

首先，我们需要导入相关的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

接着，我们可以定义一个Transformer模型，其中包含了一个Encoder和一个Decoder：

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hid_dim, n_layers, n_heads, pf_dim, dropout):
        super().__init__()

        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU()
        )

        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(output_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, hid_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hid_dim, output_dim),
        )

        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, src, trg):
        src = self.encoder(src)
        trg = self.decoder(trg)
        return trg

在上述代码中，我们假设输入序列和输出序列的维度都为`input_dim`和`output_dim`。我们使用了一个包含多个线性层的Encoder来对输入序列进行编码，同时使用了一个包含多个线性层的Decoder来对输出序列进行解码。在模型的前向传播过程中，我们首先将输入序列和输出序列分别输入到Encoder和Decoder中，然后将Decoder的输出作为模型的预测结果进行返回。

接下来，我们可以定义一个函数来读取并预处理数据：

def read_data(filename):
    data = np.loadtxt(filename, delimiter=',')
    inputs = data[:, :-1]
    outputs = data[:, -1:]
    return inputs, outputs

def prepare_data(inputs, outputs, window_size):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(inputs) - window_size):
        X.append(inputs[i:i+window_size])
        Y.append(outputs[i+window_size])
    return np.array(X), np.array(Y)

在上述代码中，我们首先使用`np.loadtxt`函数来从文件中读取数据，然后将输入数据和输出数据分别存储在`inputs`和`outputs`中。接着，我们使用`prepare_data`函数来对数据进行预处理，其中`window_size`表示滑动窗口的大小。在预处理过程中，我们将输入序列和输出序列分别切分成多个子序列，以便于模型的训练。

接下来，我们可以定义一个函数来训练模型：

def train_model(model, train_inputs, train_outputs, valid_inputs, valid_outputs, batch_size, n_epochs, lr):
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
    criterion = nn.MSELoss()

    n_train = len(train_inputs)
    n_valid = len(valid_inputs)

    for epoch in range(n_epochs):
        train_loss = 0.0
        valid_loss = 0.0

        model.train()
        for i in range(0, n_train, batch_size):
            optimizer.zero_grad()

            inputs = torch.tensor(train_inputs[i:i+batch_size], dtype=torch.float32)
            outputs = torch.tensor(train_outputs[i:i+batch_size], dtype=torch.float32)

            preds = model(inputs, outputs[:-1])
            loss = criterion(preds, outputs[1:])

            loss.backward()
            optimizer.step()

            train_loss += loss.item()

        model.eval()
        with torch.no_grad():
            for i in range(0, n_valid, batch_size):
                inputs = torch.tensor(valid_inputs[i:i+batch_size], dtype=torch.float32)
                outputs = torch.tensor(valid_outputs[i:i+batch_size], dtype=torch.float32)

                preds = model(inputs, outputs[:-1])
                loss = criterion(preds, outputs[1:])

                valid_loss += loss.item()

        print(f'Epoch: {epoch+1:02}')
        print(f'Train Loss: {train_loss/n_train:.6f}')
        print(f'Valid Loss: {valid_loss/n_valid:.6f}')

在上述代码中，我们首先定义了一个Adam优化器和一个均方误差损失函数，然后使用一个循环来进行模型的训练。在每个训练循环中，我们首先使用`optimizer.zero_grad()`函数来清空优化器中的梯度信息，然后将输入序列和输出序列分别转换为`torch.tensor`类型，并使用模型进行预测。接着，我们使用损失函数来计算预测结果与真实结果之间的误差，并使用`loss.backward()`函数来计算梯度信息。最后，我们使用`optimizer.step()`函数来更新模型的参数。在每个训练循环结束后，我们还需要使用`model.eval()`函数来将模型切换到评估模式，并使用`torch.no_grad()`函数来关闭梯度计算，以加快模型的计算速度。

最后，我们可以使用如下代码来运行模型：

inputs, outputs = read_data('data.csv')
train_inputs, train_outputs = prepare_data(inputs[:800], outputs[:800], 24)
valid_inputs, valid_outputs = prepare_data(inputs[800:], outputs[800:], 24)

model = TransformerModel(input_dim=24, output_dim=1, hid_dim=64, n_layers=1, n_heads=1, pf_dim=32, dropout=0.1)
train_model(model, train_inputs, train_outputs, valid_inputs, valid_outputs, batch_size=32, n_epochs=100, lr=0.001)

在上述代码中，我们首先使用`read_data`函数从文件中读取数据，并使用`prepare_data`函数对数据进行预处理。然后，我们定义了一个包含一个Encoder和一个Decoder的Transformer模型，并使用`train_model`函数对模型进行训练。在训练过程中，我们使用了滑动窗口大小为24，批次大小为32，学习率为0.001的超参数。