帮我给这段代码加上注释try: resp=requests.get(jobhref+'&timestamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'&timestamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

时间: 2023-06-20 19:04:29 浏览: 109
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WIndows Redis可视化工具：resp-2022.1.0.0 GUI

star5星 · 资源好评率100%
抱歉，我无法通过语音回答您的问题。但是，作为一个AI语言模型，我可以为您提供以下代码注释的建议： # 尝试获取jobhref的网页内容 try: resp = requests.get(jobhref) # 如果无法获取网页内容，将该异常记录下来 except Exception as e: print("Unable to fetch jobhref content: ", e) # 如果成功获取网页内容，继续执行下一步操作 else: # 在这里写下继续执行的代码逻辑 pass 注释的目的是为了帮助代码的阅读者理解代码的含义和逻辑。在代码中添加注释可以使得代码更加易读易懂，并且有助于其他开发者理解代码的设计和实现。
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myProject-goframe:这是一个带有gin＆gorm的简单golang Web框架

#MyProject Go运行版本 go1.15 前置准备 安装go-imports，并在goland->Preference->Tool->File Watcher中添加 依赖管理 项目使用go mod管理依赖 GOPROXY= 运行 根目录下执行make命令进行编译 ... |_ resp

帮我讲解一下这段爬虫代码try: resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

该段爬虫代码中使用了Python requests库来发送一个GET请求，请求目标是变量jobhref所存储的URL链接。如果该请求成功，返回的响应内容会被存储在resp中。如果请求失败，程序会抛出异常并执行相应的except代码块。在这...

帮我详细解释一下这段爬虫代码try: resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

这段代码是在尝试使用Python的requests库发送网络请求并获取响应。requests.get()方法是在发送GET请求，传入的参数jobhref是请求的URL地址。通过使用try-except语句，这段代码可以捕获并处理任何可能出现的异常。在...

给这段爬虫代码加上注释try: #requests库向指定的网址（joburl）发送HTTP请求，获取该网页的内容，并将返回的结果保存在resp中 resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10) except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

为了方便理解，本文将每行代码用「#」注释掉并解释其作用。 try: import requests # 导入 requests 模块 from bs4 import BeautifulSoup # 导入 BeautifulSoup 模块 import pandas as pd # 导入 pandas 模块...

帮我详细解释一下这段爬虫代码except: time.sleep(10) ip = requests.get( 'https://api.xiaoxiangdaili.com/ip/get?appKey=962239428355837952&appSecret=kx49BU7V&cnt=&wt=text').text proxies = { 'http': 'http://' + ip, 'https': 'http://' + ip } resp=requests.get(jobhref+'×tamp__1258={}'.format(timestamp__1258),headers=headers_detail,cookies=cookies,proxies=proxies,timeout=10)

这段代码是一个爬虫程序，其作用是从一个代理IP服务商获取IP地址。程序执行过程中，如果在获取IP地址的时候发生了异常，比如网络超时等，程序会暂停10秒钟后再次尝试获取IP地址。 这段代码中调用的URL是 ...

for a in alist: href = a.get("href") url_real = url_ + href resp = requests.get(url_real, headers=headers, proxies=proxies) resp.encoding = "gbk" child_page = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser") img_page = child_page.find("a", attrs={"id": "img"}) img = img_page.find("img") src = img.get("src") src_real = url_ + src img_res = requests.get(src_real)

这段代码是在前面的函数中遍历每一个a标签，并依次解析出链接指向的网页中的图片的链接。具体来说，对于每一个a标签，该代码获取其href属性，拼接出完整的网页链接url_real，并再次使用requests库发送HTTP请求获取该...

import re import requests import os resp=requests.get("http://www.keaitupian.cn/meinv/") resp.encoding=resp.apparent_encoding ls=re.findall(r'https://img.keaitupian.cn/newupload/05/[0-9]{1,}.jpg',resp.text) n=0 os.mkdir("C:/picture") for i in ls: r=requests.get(i) with open("C:/picture/"+str(n)+".jpg",'wb') as f: f.write(r.content) f.close() n=n+1

这段代码是用Python的requests和re模块爬取一个图片网站上的图片，并将其保存到本地。具体实现的流程如下： 1. 导入需要用到的模块：re用于正则匹配，requests用于网络请求，os用于创建目录。 2. 使用requests.get...

解析以下这段代码if not ACCESS_TOKEN: print("2. ACCESS_TOKEN 为空，调用鉴权接口获取TOKEN") auth_url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials"\ "&client_id={}&client_secret={}".format(API_KEY, SECRET_KEY) auth_resp = requests.get(auth_url) auth_resp_json = auth_resp.json() ACCESS_TOKEN = auth_resp_json["access_token"] print("新 ACCESS_TOKEN: {}".format(ACCESS_TOKEN)) else: print("2. 使用已有 ACCESS_TOKEN")

这段代码是Python语言编写的，先判断ACCESS_TOKEN是否为空，若为空则调用鉴权接口获取TOKEN。获取TOKEN的地址是...

if not os.path.exists('./wangYiYun'): os.mkdir("./wangYiYun/") if self.song_num is not None: song_name = self.song_name + '--' + self.song_author + ".mp3" try: save_path = os.path.join('./wangYiYun/{}'.format(song_name)) \ .replace('\\', '/') true_path = os.path.abspath(save_path) resp = requests.get(self.song_url) with open(save_path, 'wb') as file: file.write(resp.content) mes_box.showinfo(title='下载成功', message='歌曲：%s,保存地址为%s' % (self.song_name, true_path)) except Exception: mes_box.showerror(title='错误', message='未找到存放歌曲的文件夹') else: mes_box.showerror(title='错误', message='未选择要下载的歌曲，请选择后下载') 解释代码

这段代码是一个 Python 函数的实现，根据输入的歌曲信息从网易云音乐下载对应的歌曲并保存到本地。具体解释如下： - 第一行判断当前目录下是否存在名为“wangYiYun”的文件夹，如果不存在则创建该文件夹。 - 第二行...

解析这段代码auth_resp = requests.get(auth_url) auth_resp_json = auth_resp.json() ACCESS_TOKEN = auth_resp_json["access_token"] print("新 ACCESS_TOKEN: {}".format(ACCESS_TOKEN))

这段代码使用 requests 库发送一个 GET 请求， auth_url 作为请求的 URL。然后将响应的 JSON 对象解析并从中获取 access_token 属性的值，用新的 ACCESS_TOKEN 替换旧的 Token 并打印输出。

import requests from bs4 import BeautifulSoup session = requests.Session() cookie = 'your_cookie_here' session.headers.update({'cookie': cookie}) def get_with_cookie(url): try: resp = session.get(url) return resp.text except requests.exceptions.RequestException as e: print("请求异常:", e) return None # 解析HTML内容，提取商品名称、价格和销量信息 def parse_html(html): try: soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title = soup.select_one('h3.tb-main-title[data-title]') return title except Exception as e: print("解析异常:", e) return None # 测试接口： url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=699089474285&ali_refid=a3_430673_1006:1102522391:N:%2BAkz14GC%2BXi%2Bma9dw7y9M4p5Yhq5iT8I:f9e826228fbc823934848d20e28dff81&ali_trackid=162_f9e826228fbc823934848d20e28dff81&spm=a2e0b.20350158.31919782.5' resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_html(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title.text.strip()) else: print("解析失败") else: print("请求失败")用其他方式帮我解析对应位置的数据

resp_text = get_with_cookie(url) if resp_text is not None: title = parse_title(resp_text) if title is not None: # 打印商品信息 print(title) else: print("解析失败") else: print("请求失败") ...

def request(self, url, method, data, retry=5): resp = None while retry: retry = retry - 1 try: if method == 'GET': resp = self._sess.get(url=url, params=data, headers=self._headers, timeout=5) # 发送Get请求 elif method == 'POST': resp = self._sess.post(url=url, json=data, headers=self._headers, timeout=5) # 发送Post请求 else: raise ValueError('method参数有误') if resp.status_code == 200 and resp.content: # 若得到正常请求，则返回请求体信息 resp.encoding = 'utf-8' return resp.text except Exception as e: print('请求 {} 失败，正在尝试重新请求...'.format(url)) print(e) time.sleep(3 + random.randint(1, 10) * 0.1) # 延迟一定秒数，爬取太快容易请求失败 return ''

这段代码是该类的一个方法，用于向指定的URL发送HTTP请求，参数url表示请求的URL地址，参数method表示请求的方法（GET或POST），参数data表示请求的参数，参数retry表示请求失败后的重试次数（默认为5）。...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl class LianJiaSpider(): def __init__(self): self.url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg{0}/' self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.0.12022 SLBChan/109'} def send_request(self, url): resp = requests.get(url, headers=self.headers) if resp.status_code == 200: return resp def parse_html(self, resp): lst = [] html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='sellListContent') li_list = ul.find_all('li') for item in li_list: title = item.find('div', class_='title').text positionInfo = item.find('div', class_='positionInfo').text address = item.find('div', class_='address').text followInfo = item.find('div', class_='followInfo').text tag = item.find('div', class_='tag').text totalPrice = item.find('div', class_='totalPrice totalPrice2').text unitPrice = item.find('div', class_='unitPrice').text # print(unitPrice) lst.append((title, positionInfo, address, followInfo, tag, totalPrice, unitPrice)) print(lst) self.save(lst) def save(self, lst): wb = openpyxl.Workbook() sheet = wb.active for row in lst: sheet.append(row) continue wb.save('D:/爬虫/链家.csv') def start(self): for i in range(1, 5): full_url = self.url.format(i) resp = self.send_request(full_url) #print(resp.text) self.parse_html(resp) if __name__ == '__main__': lianjia = LianJiaSpider() lianjia.start()使用以上代码爬取数据保存到文件中只显示最后一页30条数据，前面页码的数据都被覆盖了，如何更改

resp = requests.get(url, headers=self.headers) if resp.status_code == 200: return resp def parse_html(self, resp): html = resp.text bs = BeautifulSoup(html, 'lxml') ul = bs.find('ul', class_='...

import requests def Jd_Spider(): # 传入url url = "https://api.m.jd.com/?appid=item-v3&functionId=pc_club_productPageComments&client=pc&clientVersion=1.0.0&t=1686224605129&loginType=3&uuid=122270672.16856900323181213839697.1685690032.1685690032.1686222590.2&productId=100052699188&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1&bbtf=&shield=" # 传入U-A headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/534.17 (KHTML, like Gecko) Chrome/10.0.649.0 Safari/534.17' } # 传入ip地址 proxies = {'http': 'http://42.178.144.170:18394'} # get方法 resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) resp.encoding = "utf-8" reso_json = resp.json() comment_list = reso_json['comments'] for comment in comment_list: # 商品id goods_id = comment.get('id') # 评论内容 content = comment.get('content') content = ' '.join(content.split('\n')) # 处理换行符 # 评分 score = comment.get('score') # 产品颜色 productColor = comment.get('productColor') # 产品尺寸 productSize = comment.get('productSize') # 地址 location = comment.get('location') # 引用名称 referenceName = comment.get('referenceName') print(f'{goods_id}\t{content}\t{score}\t{productColor}\t{productSize}\t{location}\t{referenceName}\n') pass if __name__ == '__main__': Jd_Spider()

这是一段 Python 代码，用于爬取京东商品的评论。代码中使用了 requests 库来发送 HTTP 请求，获取商品评论数据。其中，url 变量存储了需要爬取的京东商品评论 API 的地址，headers 变量存储了 HTTP 请求头，proxies...

auth_resp = requests.get(auth_url) auth_resp_json = auth_resp.json() ACCESS_TOKEN = auth_resp_json["access_token"] print("新 ACCESS_TOKEN: {}".format(ACCESS_TOKEN))

这是一段 Python 代码，用于获取 OAuth2 的 access_token。它使用 requests 库发送一个 GET 请求，获取 auth_url 对应的响应内容，并将其转化为 json 格式进行解析，最后将 access_token 打印出来。

优化一下这段代码 # 获取历史数据//播报状态 def get_play_resp_DataHistory(self,ProductId,DeviceName,mintime,maxtime): try: req = models.DescribeDeviceDataHistoryRequest() params = { "ProductId": ProductId, "DeviceName": DeviceName, "MinTime": mintime, "MaxTime": maxtime, "FieldName": "play_resp" } req.from_json_string(json.dumps(params)) resp = self.client.DescribeDeviceDataHistory(req) test_str ='' for device in resp.Results: s= json.loads(str(device)) time1 = timestamp_to_datetime(int(s['Time'])) valve1 = s['Value'] str1 = str( "{} ,播报状态, Time={}, Value={}\r\n".format(DeviceName,time1,valve1)) test_str += str1 path1 = os.getcwd() # 获取当前工作目录路径 try: f = open(path1+"\\test.txt","r",encoding="utf-8") json_data = json.load(f) aa = pd.DataFrame(json_data) aa aa.to_excel("./ceshi(1).xlsx",sheet_name="测试",encoding="utf-8") except Exception as e: print("---打开异常---", e) except TencentCloudSDKException as err: print(err)

def get_play_resp_DataHistory(self,ProductId,DeviceName,mintime,maxtime): try: req = models.DescribeDeviceDataHistoryRequest() params = { "ProductId": ProductId, "DeviceName": DeviceName, ...

4、将以下函数作为程序的一个部分，运行成功，为其定义一个调用主函数，添加输出语句，显示成功时的输出结果；并为每一行代码添加注释，在该函数的前面添加多行注释，说明该函数的功能、输入、输出，以及调用方法： import requests # 或者: from requests import codes [as 别名] def _do_http_request(self, method, resource, json=None): verify = self._verify_server headers = self._build_auth_headers() try: resp = method(resource, headers=headers, json=json, verify=verify) except requests.exceptions.Timeout as ex: raise exception.KeyManagerError(str(ex)) except requests.exceptions.ConnectionError as ex: raise exception.KeyManagerError(str(ex)) except Exception as ex: raise exception.KeyManagerError(str(ex)) if resp.status_code in _EXCEPTIONS_BY_CODE: raise exception.KeyManagerError(resp.reason) if resp.status_code == requests.codes['forbidden']: raise exception.Forbidden() return resp

以下是对该函数的多行注释以及为其定义的调用主函数： python import requests # 定义一个私有函数，用于发送HTTP请求 # 输入：请求方法（get、post等）、资源路径、请求数据（json格式） # 输出：HTTP响应对象...

try: time.sleep(2) url = f"https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId={id_}&score=0&sortType区间=5&page=0&pageSize=10&fold=1" resp = requests.get(url=url) words+= "".join([data['content'] for data in json.loads(resp.content.decode('gbk').split("fetchJSON_comment98(")[1][:-2])['comments']]) print(json.loads(resp.content.decode('gbk').split("fetchJSON_comment98(")[1][:-2])) except Exception as e: print(e) continue

这段代码的作用是从京东商品评论中爬取评论内容，并将所有评论内容拼接成一个字符串。 具体实现过程如下： 1. 使用time.sleep(2)保证每次请求之间间隔2秒，防止被京东反爬虫机制检测出来。 2. 构造评论请求的...

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![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文
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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。