review_link = notebook.find('a', href=lambda href: href and '/review.shtml' in href)

这段代码是用于在一个网页的笔记本中查找包含 '/review.shtml' 的链接元素。它使用了 BeautifulSoup 库的 `find` 方法来实现这个功能。`find` 方法接受一个函数作为参数，该函数用于筛选元素。在这里，使用了一个 lambda 函数来检查链接的 href 属性是否包含 '/review.shtml'，如果包含则返回 True，否则返回 False。这样，`find` 方法就会返回第一个符合条件的链接元素。

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from seleniumwire import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.common.by import By def login_bp(url, username, password): driver = webdriver.ChromeOptions() driver.add_experimental_option('detach', True) browser = webdriver.Chrome(options=driver) browser.get(url) driver.request_interceptor = lambda request: request username_input = browser.find_element(by=By.XPATH,value='//*[@id="username"]') username_input.send_keys(username) password_input = browser.find_element(by=By.XPATH,value='//*[@id="password"]') password_input.send_keys(password) login_btn = browser.find_element(by=By.ID, value='denglub') login_btn.send_keys(Keys.ENTER) xhr_request = browser.wait_for_request('http://pfs.ikhtech.com/FAPI/Login', timeout=1) cookies = browser.get_cookies()[0].get('secure') print("'username':"+username+",'password':"+password+",'响应体':"+xhr_request.response.body.decode('utf-8')+",'是否成功':"+str(cookies)) return driver if __name__ == '__main__': atr_url = { 'url' : 'http://pfs.ikhtech.com/FAPI/login.jsp', 'username' : 'zhangwei', 'password' : 'zhangwei' } go = login_bp(atr_url['url'], atr_url['username'], atr_url['password']) 如何优化

以下是对你提供的代码进行一些优化的建议：

1. 避免使用绝对路径定位元素：在你的代码中，使用了绝对路径定位元素（例如`By.XPATH`）。这样做的问题是，如果页面结构发生变化，你的代码可能会失效。建议使用更具有稳定性的定位方式，例如使用`By.ID`或`By.NAME`等。

2. 使用显式等待：在等待页面元素出现时，你可以使用显式等待(`WebDriverWait`)来替代`time.sleep()`。显式等待会在一定时间内不断尝试查找元素，直到成功或超时。这样可以提高代码的效率和稳定性。

3. 减少网络请求等待时间：在代码中，你使用了`browser.wait_for_request()`来等待XHR请求。你可以通过设置显式等待的超时时间来减少等待时间，并确保在超时时进行处理。

4. 使用更具描述性的变量名：为了提高代码的可读性，建议使用更具描述性的变量名。例如，将`go`改为`driver`更好地表达了其含义。

5. 添加异常处理：在使用Selenium时，可能会遇到各种异常情况，例如元素找不到、网络请求超时等。为了提高代码的健壮性，建议添加适当的异常处理机制，例如使用`try-except`块来捕获和处理异常。

下面是优化后的代码示例：

from seleniumwire import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

def login_bp(url, username, password):
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_experimental_option('detach', True)
    browser = webdriver.Chrome(options=options)
    browser.get(url)

    wait = WebDriverWait(browser, 10)  # 设置显式等待的超时时间为10秒

    username_input = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'username')))
    username_input.send_keys(username)

    password_input = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'password')))
    password_input.send_keys(password)

    login_btn = wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'denglub')))
    login_btn.send_keys(Keys.ENTER)

    wait.until(lambda driver: 'http://pfs.ikhtech.com/FAPI/Login' in [r.url for r in driver.requests])

    cookies = browser.get_cookies()[0].get('secure')

    xhr_request = browser.wait_for_request('http://pfs.ikhtech.com/FAPI/Login', timeout=1)

    print("'username':"+username+",'password':"+password+",'响应体':"+xhr_request.response.body.decode('utf-8')+",'是否成功':"+str(cookies))

    return browser

if __name__ == '__main__':
    atr_url = {
        'url' : 'http://pfs.ikhtech.com/FAPI/login.jsp',
        'username' : 'zhangwei',
        'password' : 'zhangwei'
    }
    driver = login_bp(atr_url['url'], atr_url['username'], atr_url['password'])

希望这些优化建议能对你有所帮助！

from pyecharts.charts import Map data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() map_v = (Map() .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True), ) ) map_v.render_notebook()每段加上详细注释

这段代码使用了 Python 中的 pyecharts 库，用于绘制地图可视化。

首先通过 apply 函数将数据转换为列表形式，然后使用 Map 类创建地图对象 map_v。

from pyecharts.charts import Map 
data=data3.apply(lambda x:tuple(x),axis=1).values.tolist() 
map_v = (Map()           
    .add(series_name="",data_pair=data, maptype="world",is_map_symbol_show=False)           
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))           
    .set_global_opts(                
        title_opts=opts.TitleOpts(title="全球订单销量均值分布"),                
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=130,is_piecewise=True),           
    )     
)

在 add() 方法中，series_name 用于指定系列名称，这里为空字符串；data_pair 用于指定数据，这里通过 apply 函数转换后得到；maptype 用于指定地图类型，这里是世界地图；is_map_symbol_show 用于隐藏地图上的标记。

在 set_series_opts() 中，label_opts 用于设置标签选项，这里 is_show=False 表示不显示标签。

在 set_global_opts() 中，title_opts 表示设置标题选项，这里 title="全球订单销量均值分布" 表示设置标题为全球订单销量均值分布；visualmap_opts 表示设置视觉映射选项，这里 max_=130 表示最大值为 130，is_piecewise=True 表示分段显示。

最后使用 render_notebook() 方法将地图渲染到 Jupyter Notebook 中。