解释代码def main(): url = DOWNLOAD_URL with codecs.open('movies.txt', 'wb', encoding='utf-8') as fp: for i in range(0,250,25): url = DOWNLOAD_URL + "i" html = download_page(url) movies = parse_html(html) fp.write(u'{movies}\n'.format(movies='\n'.join(movies))) print("下载完毕")

时间: 2023-06-01 12:05:50 浏览: 110
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UTF-8.rar_utf_utf gb2312_utf 转换_utf-8_utf-8解码

这个代码是一个Python脚本，它从一个网址下载电影列表并将其保存到一个名为'movies.txt'的文本文件中。该脚本利用一个循环读取网址的不同页面，并解析出各个页面中的电影列表。最后，该脚本将所有电影名称写入文本文件中并输出"下载完毕"。
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请详细解释以下代码并给每行代码添加注释：#导入requests库 import requests #导入beautifulsoup库 from bs4 import BeautifulSoup import codecs #目标url URL = "https://movie.douban.com/top250" #请求头 HEADERS = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'} def download_page(url): data = requests.get(url, headers=HEADERS).content return data def parse_html(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 测试时可以使用print soup.prettify()打印查看获得的页面 # 根据css获取页面信息 movie_list_ol = soup.find('ol', attrs={'class':'grid_view'}) movie_name_list = [] # 遍历页面中有关的信息 for movie_li in movie_list_ol.find_all('li'): # 电影描述 detail = movie_li.find('div', attrs={'class':'hd'}) # 电影名字 movie_name = detail.find('span', attrs={'class':'title'}).getText() movie_name_list.append(movie_name) # 找到下一页 next_page = soup.find('span', attrs={'class':'next'}).find('a') if next_page: # 拼接下一页的url，继续爬取下一页 return movie_name_list, URL + next_page['href'] return movie_name_list, None def main(): url = URL with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: movies_all = [] while url: html = download_page(url) movies, url = parse_html(html) movies_all.extend(movies) for index, movie in enumerate(movies_all): index += 1 # 将获得的信息写入文件 fp.write('{index}.{movie}\n'.format(index=index, movie=movie)) if __name__ == '__main__': main() print('爬取成功')

with codecs.open('movies.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp: movies_all = [] while url: #下载页面 html = download_page(url) #解析页面 movies, url = parse_html(html) movies_all.extend(movies) ...

解释以下代码：class ReadConfig: def __init__(self): try: fd = open(configPath, 'r', encoding='utf-8') data = fd.read() fd.close() except FileNotFoundError: print('配置文件缺失，请检查.后续功能会存在问题') data = '' # raise FileNotFoundError('配置文件缺失，请检查') # 清除BOM if data[:3] == codecs.BOM_UTF8: data = data[:3] filec = codecs.open(configPath, 'w') filec.write(data) filec.close() try: self.cf = configparser.RawConfigParser() self.cf.read(configPath, encoding='utf-8') except Exception as e: print(e) print('配置文件编码出错，请确认config.ini保存为UTF-8格式')

这段代码定义了一个名为 ReadConfig 的类，它有一个 __init__ 方法。在 __init__ 方法中，首先会尝试以只读方式打开一个 configPath 文件并读取其中的内容，如果成功则将文件内容保存到 data 变量中。如果文件未找到...

import os import glob import pandas as pd import codecs def convert_encoding(file_path, from_encoding, to_encoding): try: with codecs.open(file_path, 'r', encoding=from_encoding) as file: content = file.read() with codecs.open(file_path, 'w', encoding=to_encoding) as file: file.write(content) print(f"Converted {file_path} from {from_encoding} to {to_encoding}") except IOError as e: print(f"Error converting {file_path}: {e}") def batch_convert_encoding(directory, from_encoding, to_encoding): for root, dirs, files in os.walk(directory): for file in files: file_path = os.path.join(root, file) convert_encoding(file_path, from_encoding, to_encoding) # 使用示例 source_folder = input("请输入源文件夹路径：") # target_folder = source_folder batch_convert_encoding(source_folder, 'gb2312', 'utf-8') os.chdir(source_folder) extension = 'csv' # 读取csv文件列表，并过滤掉不想要的文件 all_filenames = [] for f in glob.glob('*.{}'.format(extension)): if f.endswith('FFDEV.csv'): continue all_filenames.append(f) # 在列表中合并所有文件 combined_csv = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in all_filenames]) # 导出 csv # print(combined_csv) combined_csv.to_csv( "问题汇总.csv", index=False, encoding='utf-8') print(combined_csv)

你的代码看起来已经可以实现批量将编码从 GB2312 转换为 UTF-8，并且将合并后的 CSV 文件以 UTF-8 编码保存了。你可以按照以下步骤来使用这段代码： 1. 运行代码后，会提示你输入源文件夹的路径。你可以输入源...

def get_json(character_arr): data={} for i in set(character_arr): print(i) url=r'https://baike.baidu.com/item/'+i url = quote(url, safe = string.printable) req = request.Request(url, headers=headers) response = request.urlopen(req, timeout=20) try: html = response.read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser', ) res = soup.find(class_="summary-pic") pic_name = str(i) + '.jpg' img_src = res.find('img').get('src') request.urlretrieve(img_src,pic_name) except : print("找不到图片") res_key=soup.find_all(class_ ="basicInfo-item name") res_val=soup.find_all(class_ ="basicInfo-item value") key=[ik.get_text().strip().replace("\n","、") for ik in res_key] value = [iv.get_text().strip().replace("\n", "、") for iv in res_val] item=dict(zip(key,value)) data[str(i)]=item if not os.path.exists("../json"): os.mkdir("../json") f = codecs.open('../json/data.json','w','utf-8') f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False)) if __name__ == "__main__": character_arr=get_character() os.chdir(os.path.join(os.getcwd(), 'images')) get_json(character_arr)

这段代码看起来是一个从百度百科获取角色信息并保存为JSON文件的函数。它的主要步骤如下： 1. 导入必要的模块和库。 2. 定义一个函数get_json，它接受一个角色数组作为参数。 3. 创建一个空的字典data，用于...

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[０-９]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) doc_vec_all = model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) return doc_vec_all # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度：%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2)

这是一段 Python 代码，主要是使用 gensim 库实现了基于 Doc2Vec 模型的文本相似度计算。其中，首先使用 jieba 库对...该代码中使用了两个测试文件 t1.txt 和 t2.txt，分别进行文本相似度计算，并输出相似度的结果。

def read_text(filename): with codecs.open(filename, "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = jieba.cut(text)

具体来说，它打开一个文件，使用 codecs 库以 UTF-8 编码读取其中的文本，然后使用 jieba.cut() 方法对文本进行分词，并将分词后的结果保存在一个名为 words 的变量中。jieba.cut() 方法的作用是将中文文本分成一个...

import codecs def get_character(): f = codecs.open('D:/Rourou/Study/3.2/ZHSJ/KGQA_HLM-master/KGQA_HLM-master/raw_data/relation.txt','r','utf-8') data = [] for line in f.readlines(): array = line.strip("\n").split(",") arr = [array[0],array[1]] data.extend(arr) return data 这段代码是什么作用？

具体来说，它打开了一个名为'relation.txt'的文件，并使用UTF-8编码方式读取文件内容。然后，它会逐行读取文件内容，并将每行的数据进行处理，将逗号分隔的两个元素组成一个列表，将所有的这样的列表都添加到一个...

import os import codecs import argparse def load_file(file_path): if not os.path.exists(file_path): return None with codecs.open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as fd: for line in fd: yield line

如果文件存在，则使用 codecs.open 函数以 utf-8 编码打开文件，并使用 yield 语句逐行生成文件内容。 这段代码还定义了一个 main 函数和一个 parse_arguments 函数，但没有给出具体实现。根据代码片段的内容，main...

--------------------------------------------------------------------------- UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-bf2a8051e1c4> in <module>() 28 model_path = 'rnnlm.vec' 29 similarity_path = 'wordsim353.txt' ---> 30 correlation = evaluate_word_similarity(model_path, similarity_path) 31 print(f'Correlation: {correlation}') <ipython-input-1-bf2a8051e1c4> in evaluate_word_similarity(model_path, similarity_path) 12 13 def evaluate_word_similarity(model_path, similarity_path): ---> 14 model = load_word_vectors(model_path) 15 human_similarities = [] 16 model_similarities = [] <ipython-input-1-bf2a8051e1c4> in load_word_vectors(file_path) 4 word_vectors = {} 5 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: ----> 6 for line in f: 7 line = line.strip().split() 8 word = line[0] D:\anaconda3\lib\codecs.py in decode(self, input, final) 320 # decode input (taking the buffer into account) 321 data = self.buffer + input --> 322 (result, consumed) = self._buffer_decode(data, self.errors, final) 323 # keep undecoded input until the next call 324 self.buffer = data[consumed:] UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa8 in position 7450: invalid start byte

这个错误通常是因为文件编码不是 UTF-8 导致的。...with open(file_path, 'r', encoding='gbk') as f: 如果你不确定文件编码是什么，你可以尝试使用 Notepad++ 等文本编辑器打开文件并查看编码格式。

优化下列代码。keywords = ["CALL TIMER_START(1) ;", "CALL PROGRAM_ECHO(10) ;", 'CALL BG_CHECK ;', 'CALL MOVE_HOME ;', 'CALL MOVE_POUNCE ;', 'CALL SEGMENT(1) ;', 'CALL MOVE_HOME ;', 'CALL TIMER_STOP(1) ;'] # 修改string为更具体的语言描述需要检查的内容 string1 = "CALL TIMER_START(1) ;" string2 = "CALL PROGRAM_ECHO(10) ;" string3 = 'CALL BG_CHECK ;' string4 = 'CALL MOVE_HOME ;' string5 = 'CALL MOVE_POUNCE ;' string6 = 'CALL SEGMENT(1) ;' string7 = 'CALL MOVE_HOME ;' string8 = 'CALL TIMER_STOP(1) ;' unique_files = [] # 定义一个空的list num_unique_files = [] self.text_edit1.insert(tk.END, f'以下文本不符合点焊程序逻辑 \n') for root, dirs, files1 in os.walk(pns_folder): for filename in files1: file_path = os.path.join(root, filename) try: with codecs.open(file_path, 'r+', encoding='UTF-8') as f: lines = f.read().splitlines() except UnicodeDecodeError: with codecs.open(file_path, 'r+', encoding='GBK') as f: lines = f.read().splitlines() except IOError as error: messagebox.showerror('警告', file_path + '读取失败' + str(error)) order_correct = False index_list = [i for i, line in enumerate(lines) if any(keyword in line for keyword in keywords)]

with open(file_path, 'r+', encoding='UTF-8') as f: lines = f.read().splitlines() except UnicodeDecodeError: with open(file_path, 'r+', encoding='GBK') as f: lines = f.read().splitlines() except ...

def writeabnormaldata(self,data_excel, dirname): mid_pcap = [] label_data = [] label_label = [] n = 1 # self.setDir(dirname) for i in range(len(data_excel)): if data_excel["data"][i] == 0: continue count = 0 mid_pcap.append(data_excel["data"][i]) data_number = bytes(str(data_excel["data"][i][2:-1]), encoding="utf-8") original = codecs.escape_decode(data_number, "hex-escape") path = "./" + dirname + "/第%d条数据流" % n + ".txt" with open(path, 'a') as f: label_data.append(original[0]) f.write(self.hexdump(original[0])) f.write("结束") label_label.append(n) count += 1 data_excel["data"][i] = 0 for j in range(i + 1, len(data_excel)): if data_excel["srcip"][i] == data_excel["srcip"][j] and data_excel["dstip"][i] == data_excel["dstip"][ j] and data_excel["sport"][i] == data_excel["sport"][j] and data_excel["dport"][i] == \ data_excel["dport"][j] and data_excel["proto"][i] == data_excel["proto"][j]: count += 1 if count>6 and count<=7: n += 1 count=0 mid_pcap.append(data_excel["data"][j]) data_number = bytes(data_excel["data"][j][2:-1], encoding="utf-8") original = codecs.escape_decode(data_number, "hex-escape") path = "./" + dirname + "/第%d条数据流" % n + ".txt" with open(path, 'a') as f: label_data.append(original[0]) f.write(self.hexdump(original[0])) f.write("结束") label_label.append(n) data_excel["data"][j] = 0 if count>0: n += 1 return label_data ,label_label整个代码的作用，详述

这是一段 Python 代码，定义了一个名为 writeabnormaldata 的函数。该函数有三个输入参数：data_excel、dirname 和 self。函数中定义了三个变量：mid_pcap、label_data 和 label_label，以及一个计数变量 n。

请注释下面代码的每一行from os.path import join from codecs import open def build_corpus(split, make_vocab=True, data_dir="./ResumeNER"): """读取数据""" assert split in ['train', 'dev', 'test'] word_lists = [] tag_lists = [] with open(join(data_dir, split + ".char.bmes"), 'r', encoding='utf-8') as f: word_list = [] tag_list = [] for line in f: if line != '\n': word, tag = line.strip('\n').split() word_list.append(word) tag_list.append(tag) else: word_lists.append(word_list) tag_lists.append(tag_list) word_list = [] tag_list = [] # 如果make_vocab为True，还需要返回word2id和tag2id if make_vocab: word2id = build_map(word_lists) tag2id = build_map(tag_lists) return word_lists, tag_lists, word2id, tag2id else: return word_lists, tag_lists def build_map(lists): maps = {} for list_ in lists: for e in list_: if e not in maps: maps[e] = len(maps) return maps

7. with open(join(data_dir, split + ".char.bmes"), 'r', encoding='utf-8') as f:：以utf-8编码打开数据文件，文件路径为data_dir目录下的split.char.bmes文件，with语句保证文件使用后自动关闭。 8. word_...

if __name__ == '__main__': # 存储文件 infofile = codecs.open("03-movie-bs4.csv", 'a', 'utf-8') # 消息头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} # 翻页 i = 0 while i < 10: print('页码', (i + 1)) num = i * 25 # 每次显示25部 URL序号按25增加 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(num) + '&filter=' main(url, headers) sleep(5 + random.random()) infofile.write("\r\n\r\n") i = i + 1 infofile.close()优化这段代码

if __name__ == '__main__': 是Python中一个特殊的条件语句，用于判断当前模块是直接运行还是被其他模块导入并调用。如果当前模块是直接运行，就会执行if语句块中的代码；如果是被调用，if语句块中的代码就不会执行...

我现在就是出现了一个这样的问题，我用以下代码打包，出现了打包后的程序在点击打开时响应过慢，如何提高点击时打开的速度：import os import codecs with codecs.open('main.py', 'r', encoding='utf-8') as f: script_contents = f.read() # 打印读取结果，检查是否有任何异常或错误 print(script_contents) # 运行 Pyinstaller 命令 os.system('Pyinstaller -F -w --add-data "*.xls;." main.py')

可能是因为打包后的程序文件太大，导致打开...." --onefile --upx-dir=C:\upx --clean --hidden-import pandas main.py 其中，--upx-dir 指定 UPX 压缩工具的路径，--hidden-import 指定要添加的第三方库或模块。
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SSM Java项目：StudentInfo 数据管理与可视化分析

资源摘要信息:"StudentInfo 2.zip文件是一个压缩包，包含了多种数据可视化和数据分析相关的文件和代码。根据描述，此压缩包中包含了实现人员信息管理系统的增删改查功能，以及生成饼图、柱状图、热词云图和进行Python情感分析的代码或脚本。项目使用了SSM框架，SSM是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架整合的简称，主要应用于Java语言开发的Web应用程序中。 ### 人员增删改查 人员增删改查是数据库操作中的基本功能，通常对应于CRUD（Create, Retrieve, Update, Delete）操作。具体到本项目中，这意味着实现了以下功能： - 增加（Create）：可以向数据库中添加新的人员信息记录。 - 查询（Retrieve）：可以检索数据库中的人员信息，可能包括基本的查找和复杂的条件搜索。 - 更新（Update）：可以修改已存在的人员信息。 - 删除（Delete）：可以从数据库中移除特定的人员信息。 实现这些功能通常需要编写相应的后端代码，比如使用Java语言编写服务接口，然后通过SSM框架与数据库进行交互。 ### 数据可视化 数据可视化部分包括了生成饼图、柱状图和热词云图的功能。这些图形工具可以直观地展示数据信息，帮助用户更好地理解和分析数据。具体来说： - 饼图：用于展示分类数据的比例关系，可以清晰地显示每类数据占总体数据的比例大小。 - 柱状图：用于比较不同类别的数值大小，适合用来展示时间序列数据或者不同组别之间的对比。 - 热词云图：通常用于文本数据中，通过字体大小表示关键词出现的频率，用以直观地展示文本中频繁出现的词汇。 这些图表的生成可能涉及到前端技术，如JavaScript图表库（例如ECharts、Highcharts等）配合后端数据处理实现。 ### Python情感分析 情感分析是自然语言处理（NLP）的一个重要应用，主要目的是判断文本的情感倾向，如正面、负面或中立。在这个项目中，Python情感分析可能涉及到以下几个步骤： - 文本数据的获取和预处理。 - 应用机器学习模型或深度学习模型对预处理后的文本进行分类。 - 输出情感分析的结果。 Python是实现情感分析的常用语言，因为有诸如NLTK、TextBlob、scikit-learn和TensorFlow等成熟的库和框架支持相关算法的实现。 ### IJ项目与readme文档 "IJ项目"可能是指IntelliJ IDEA项目，IntelliJ IDEA是Java开发者广泛使用的集成开发环境（IDE），支持SSM框架。readme文档通常包含项目的安装指南、运行步骤、功能描述、开发团队和联系方式等信息，是项目入门和理解项目结构的首要参考。 ### 总结 "StudentInfo 2.zip"是一个综合性的项目，涉及到后端开发、前端展示、数据分析及自然语言处理等多个技术领域。通过这个项目，可以学习到如何使用SSM框架进行Web应用开发、实现数据可视化和进行基于Python的情感分析。这对于想要掌握Java Web开发和数据处理能力的学习者来说是一个很好的实践机会。
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资源摘要信息:"pyedgar:用于与EDGAR交互的Python库" 知识点说明： 1. pyedgar库概述： pyedgar是一个Python编程语言下的开源库，专门用于与美国证券交易委员会（SEC）的电子数据获取、访问和检索（EDGAR）系统进行交互。通过该库，用户可以方便地下载和处理EDGAR系统中公开提供的财务报告和公司文件。 2. EDGAR系统介绍： EDGAR系统是一个自动化系统，它收集、处理、验证和发布美国证券交易委员会（SEC）要求的公司和其他机构提交的各种文件。EDGAR数据库包含了美国上市公司的详细财务报告，包括季度和年度报告、委托声明和其他相关文件。 3. pyedgar库的主要功能： 该库通过提供两个主要接口：文件（.py）和索引，实现了对EDGAR数据的基本操作。文件接口允许用户通过特定的标识符来下载和交互EDGAR表单。索引接口可能提供了对EDGAR数据库索引的访问，以便快速定位和获取数据。 4. pyedgar库的使用示例： 在描述中给出了一个简单的使用pyedgar库的例子，展示了如何通过Filing类与EDGAR表单进行交互。首先需要从pyedgar模块中导入Filing类，然后创建一个Filing实例，其中第一个参数（20）可能代表了提交年份的最后两位，第二个参数是一个特定的提交号码。创建实例后，可以打印实例来查看EDGAR接口的返回对象，通过打印实例的属性如'type'，可以获取文件的具体类型（例如10-K），这代表了公司提交的年度报告。 5. Python语言的应用： pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。 6. 压缩包子文件信息： 文件名称列表中的“pyedgar-master”表明该库可能以压缩包的形式提供源代码和相关文件。文件列表中的“master”通常指代主分支或主版本，在软件开发中，主分支通常包含了最新的代码和功能。 7. 编程实践建议： 在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。 8. EDGAR数据的应用场景： EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。 9. Python库的维护和更新： 随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。 10. 注意事项： 在使用pyedgar库下载和处理数据时，用户应当确保遵守相应的法律法规，尤其是关于数据版权和隐私方面的规定。此外，用户在处理敏感数据时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
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