import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 解析html代码 soup = BeautifulSoup(html_code, "html.parser") # 查找<body>标签内的数据 body_data = soup.find_all(text=re.compile('(中发言|发送)\s(.*?)\s')) # 处理每个文件的结果 for data in body_data: # 检查是否包含 "音频 :" 或 "图片 :" if "音频 :" in data or "图片 :" in data: data = "" print(data)爬取的数据逐行显示

时间: 2024-04-16 12:29:31 浏览: 72
要逐行显示爬取的数据，你可以使用 `splitlines()` 方法将字符串按行拆分成列表，然后逐行打印。 以下是修改后的代码示例： ```python import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 解析html代码 soup = BeautifulSoup(html_code, "html.parser") # 查找<body>标签内的数据 body_data = soup.find_all(text=re.compile('(中发言|发送)\s(.*?)\s')) # 处理每个文件的结果 for data in body_data: # 检查是否包含 "音频 :" 或 "图片 :" if "音频 :" in data or "图片 :" in data: data = "" # 按行拆分字符串并逐行打印 lines = data.splitlines() for line in lines: print(line) ``` 在上述代码中，我们使用 `splitlines()` 方法将字符串 `data` 按行拆分成列表 `lines`。然后，我们使用一个循环逐行打印 `lines` 中的每一行。 希望这对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。
阅读全文

相关推荐

-

Python爬虫实战教程：PPT/Word/影视/电子书全攻略

可能涉及的Python库有requests、urllib2等用于发送网络请求，以及xml.etree.ElementTree、re等用于解析和处理文本数据。 - 对于直接从网站上下载的场景，可能需要分析网站的HTTP请求和响应过程，获取正确的下载地址...
-

Python爬虫项目源代码集合：软件/插件开发指南

4. **多线程和异步编程**：为了提高爬虫的效率，可以使用多线程技术或异步IO操作来并行处理多个网络请求。threading模块可以用于多线程编程，而asyncio库是Python异步编程的解决方案。 5. **爬虫框架**：在一些...
-

BeautifulSoup中文文档：HTML/XML解析器的实用教程

该文档旨在帮助读者了解BeautifulSoup 3.0的主要功能及其在处理不规范标记、构建解析树以及提供高效导航、搜索和修改功能方面的优势。 文档首先引导读者快速入门，介绍了BeautifulSoup的基本概念，它是一个用于解析...

import os from bs4 import BeautifulSoup # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 解析html代码 soup = BeautifulSoup(html_code, "html.parser") # 查找<body>标签内的数据 body_data = soup.find('(中发言|发送)\s(.*?)\s').get_text() print(body_data)

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with ...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "")

您的代码看起来很好，它使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 并使用正则表达式模匹配 <body> 标签内的数据。然后通过剔除 <p> 标签和 ()</p> 的方式处理数据。 请注意，这里的代码假设每个文件只有一个 <body> ...

import os import re import csv from bs4 import BeautifulSoup folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' html_files = [] # 遍历文件夹及其子文件夹下所有HTML文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): html_files.append(os.path.join(root, file))打开并提取所有html文件源代码

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' html_files = [] 3. 使用os.walk()函数遍历文件夹及其子文件夹下的所有文件，并筛选出以.html结尾的文件： python for root, dirs, files in os.walk...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content_tag = message.find('a') if content_tag: content = content_tag['href'] content_type = '音频' else: content = message.text.strip() content_type = '文本' print("talkid:", talk_id) print("时间:", time) print("发送号码:", send_phone) print("接收号码:", receive_phone) print("发送内容:", content) print()

folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path =...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 # CSV文件路径 csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv' csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 csv_file = "output.csv" header = ['File Name'] # 表头 # 首次创建CSV文件时，写入...

from bs4 import BeautifulSoup import csv import os import re # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 创建CSV文件 csv_file = open('output.csv', 'w', newline='') csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹下的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) # 打开文件并解析HTML源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser') # 将soup对象转换为字符串 html_string = str(soup) # 提取talkid、时间、发送号码、接收号码、信息类型和消息内容的正则表达式模式 pattern = r'\[talkid:(\d+)\](.*?) 向 (.*?) 发送 (.*?):\[(.*?)\]' matches = re.findall(pattern, html_string)

4. 遍历文件夹下的所有文件：使用os.walk函数遍历指定文件夹下的所有文件。 5. 判断文件是否为HTML文件：通过判断文件名的后缀是否为.html来确定是否为HTML文件。 6. 打开文件并解析HTML源代码：使用open...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取链接地址 matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','')将上述file_name的结果添加到已有数据的csv文中，将其存放值在指定的file_name一列中

你可以使用pandas库来将file_name的结果添加到已有数据的CSV文件中，并将其存放在指定的file_name一列中。以下是一个示例代码： python # 指定CSV文件路径 csv_file = "path/to/your/csv/file.csv" # ...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 打开原有的CSV文件路径 csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 打开原有的CSV文件路径 csv_file = "output.csv" # 创建一个空的DataFrame用于存储提取的文件名数据 df_...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # CSV文件路径 csv_file = r'C:/Users/test/Desktop/output.csv' # 创建CSV文件并写入表头 with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹内的所有文件 for file_name in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为HTML文件 if file_name.endswith('.html'): # 打开HTML文件并解析源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser') # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断发送内容是否为音频 if '音频' in content: audio_link = soup.find('a')['href'] content = f'音频文件位置：{audio_link}' # 将提取的信息写入CSV文件 with open(csv_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([talk_id, time, send_number, receive_number, content]) print("数据已成功写入CSV文件。")

请确保将folder_path变量设置为你的文件夹路径，并将csv_file变量设置为你想要保存CSV文件的路径。 代码运行完成后，会在指定路径下生成一个名为output.csv的CSV文件，并将提取的数据写入其中。如果一切顺利...

import os import sqlite3 from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' # 连接数据库 conn = sqlite3.connect('chat_data.db') cursor = conn.cursor() # 添加新的字段 cursor.execute("ALTER TABLE DIDI_talk ADD COLUMN file_name TEXT") # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取链接地址 matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.', '') new_data = [file_name] # 更新数据库中新字段的数据 for i, data in enumerate(new_data): cursor.execute("UPDATE DIDI_talk SET file_name = ? WHERE talk_id = ?", (data, i + 1)) # # 处理匹配结果并更新数据库 # for i, match in enumerate(matches): # file_name = matches[0] # new_column_data = new_data[i] # 根据匹配的索引获取对应的新数据 # 提交事务并关闭连接 conn.commit() conn.close() print("---新列数据已添加到数据库中---")

这段代码是一个Python脚本，它的功能是遍历指定文件夹中的HTML文件，提取文件中特定标签内的数据，并将提取的数据更新到SQLite数据库中的一个新字段中。 首先，脚本导入了所需的模块和库，包括os、sqlite3、...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 文件夹路径 folder_path = 'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' # CSV文件路径 csv_file = r'C:\Users\test\Desktop\output.csv' # 创建CSV文件并写入表头 with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹内的所有文件 for file_name in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为HTML文件 if file_name.endswith('.html'): # 打开HTML文件并解析源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser') # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断发送内容是否为音频 if '音频' in content: audio_link = soup.find('a')['href'] content = f'音频文件位置：{audio_link}' # 将提取的信息写入CSV文件 with open(csv_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([talk_id, time, send_number, receive_number, content]) print("数据已成功写入CSV文件。")

2. 请确保文件夹路径和CSV文件路径是正确的，并且有读取和写入的权限。 如果你仍然遇到乱码问题，请提供更多关于乱码的详细信息，例如乱码的具体样式或错误信息，以便我能更好地帮助你解决问题。

import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID talk_id = p_tag.find_previous(string=lambda text: isinstance(text, str) and '[talkid:' in text) talk_id = talk_id.strip('[talkid:]') # 提取时间 timestamp = p_tag.find_previous('body').find_previous('head').find('meta', {'http-equiv': 'Content=-Type'})[ 'content'] # 提取发送号码 send_number = p_tag.find('span', {'class': 'hint-success'}).text # 提取接收号码 receive_number = p_tag.find_all('span', {'class': 'hint-success'})[1].text # 提取信息内容 message = p_tag.previous_sibling.strip() # 遍历文件夹及子文件夹，提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path) # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] print( f"ID: {talk_id}, 时间: {timestamp}, 发送号码: {send_number}, 接收号码: {receive_number}, 音频文件地址: {file_url}") else: print( f"ID: {talk_id}, 时间: {timestamp}, 发送号码: {send_number}, 接收号码: {receive_number}, 信息内容: {message}")

folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<.*?''((中发言|发送)\s(.*?)\s)', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)', body_data) matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] content = match[4] # 提取第二个号码为接收号码 if len(matches1) >= 2: receive_id = matches1[3] # 替换字符 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') content = content.replace('音频', '').replace('图片', '').replace('发送','').replace('中发言','') content = re.sub(r'\n', '', content) print("---导入完成-----") 创建sql数据库并将数据导入到sql文件中

import sqlite3 # 连接数据库 conn = sqlite3.connect('chat_data.db') cursor = conn.cursor() # 创建表格 cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS chat_data (talk_id INT PRIMARY KEY, time TEXT, ...

import os import re import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' output_file = r'C:\Users\test\Desktop\output.csv' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path, csv_writer): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, file_url]) else: csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, message]) # 创建CSV文件并写入数据 with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: csv_writer = csv.writer(file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '内容']) # 遍历文件夹及子文件夹，提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path, csv_writer) print("数据已成功写入CSV文件。")

1. 导入必要的模块：os、re、csv和BeautifulSoup。 2. 设置HTML文件夹路径和输出CSV文件路径。 3. 定义一个函数extract_html_info用于提取HTML文件中所需的数据。 4. 打开HTML文件，读取其源代码。 5. 使用...
-

BeautifulSoup4-4.3.0: Python解析HTML/XML库包

资源摘要信息:"beautifulsoup4-4.3.0.tar.gz是一个Python的第三方库BeautifulSoup的压缩包，版本为4.3.0。BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库。它能够将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构，每...
-

Beautiful Soup 4：HTML/XML数据挖掘权威指南

值得注意的是，Beautiful Soup 4 已成为推荐版本，而 BeautifulSoup 3 已停止开发，因此在新项目中应当优先考虑使用 BeautifulSoup 4。 在学习过程中，文档提供了大量的示例代码，确保在 Python 2.7 和 Python 3.2 ...
zip

Ripr0-v5曰主题8.3开心版适用于知识付费资源素材博客

RiPr0主题的全新V5版本（原RiPr0-V2的升级版）是一款功能卓越、性能优越且速度极快的WordPress虚拟资源商城主题。它具备首页模块化布局和WP原生小工具的自由拖拽设置，以提高网站设计便捷性。此外，该主题还支持高级筛选、内置会员生态系统和多种支付接口，使网站无需依赖任何附加插件即可实现众多功能。同时，主题也支持卡密、充值和站内币等多种功能，为您的网站提供全面而有效的解决方案。

大家在看

recommend-type

基于自适应权重稀疏典范相关分析的人脸表情识别

为解决当变量个数离散时，典型的相关分析方法不能称为一个稳定模型的问题，提出了一种基于自适应权值的稀疏典型相关分析的人脸表情识别方法。系数收敛的约束，使基向量中的某些系数收敛为0，因此，可以去掉一些对表情识别没有用处的变量。同时，通常由稀疏类别相关分析得出，稀疏权值的选择是固定的在Jaffe和Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验结果，进一步验证了该方法的正确性和有效性。
recommend-type

香港地铁的安全风险管理 (2007年)

概述地铁有限公司在香港建立和实践安全风险管理体系的经验、运营铁路安全管理组织架构、工程项目各阶段的安全风险管理规划、主要安全风险管理任务及分析方法等。
recommend-type

彩虹聚合DNS管理系统V1.3+搭建教程

彩虹聚合DNS管理系统，可以实现在一个网站内管理多个平台的域名解析，目前已支持的域名平台有：阿里云、腾讯云、华为云、西部数码、CloudFlare。本系统支持多用户，每个用户可分配不同的域名解析权限；支持API接口，支持获取域名独立DNS控制面板登录链接，方便各种IDC系统对接。 部署方法： 1、运行环境要求PHP7.4+，MySQL5.6+ 2、设置网站运行目录为public 3、设置伪静态为ThinkPHP 4、访问网站，会自动跳转到安装页面，根据提示安装完成 5、访问首页登录控制面板
recommend-type

一种新型三维条纹图像滤波算法 图像滤波算法.pdf

一种新型三维条纹图像滤波算法 图像滤波算法.pdf
recommend-type

节的一些关于非传统-华为hcnp-数通题库2020/1/16（h12-221）v2.5

到一母线，且需要一个 PQ 负载连接到同一母线。图 22.8 说明电源和负荷模 块的 22.3.6 发电机斜坡加速 发电机斜坡加速模块必须连接到电源模块。电源模块掩模允许具有零或一个输入端口。 输入端口只用在连接斜坡加速模块；不推荐在电源模块中留下未使用的输入端口。图 22.9 说明了斜坡加速模块的用法。注意：发电机斜坡加速数据只有在与 PSAT 图形存取方法接口 （多时段和单位约束的方法）连用时才有效。 22.3.7 发电机储备 发电机储备模块必须连接到一母线，且需要一个 PV 发电机或一个平衡发电机和电源模 块连接到同一母线。图 22.10 说明储备块使用。注意：发电机储备数据只有在与 PSAT OPF 程序连用时才有效。 22.3.8 非传统负载 非传统负载模块是一些在第 即电压依赖型负载，ZIP 型负 载，频率依赖型负载，指数恢复型负载，温控型负载，Jimma 型负载和混合型负载。前两个 可以在 “潮流后初始化”参数设置为 0 时，当作标准块使用。但是，一般来说，所有非传 统负载都需要在同一母线上连接 PQ 负载。多个非传统负载可以连接在同一母线上，不过， 要注意在同一母线上连接两个指数恢复型负载是没有意义的。见 14.8 节的一些关于非传统 负载用法的说明。图 22.11 表明了 Simulink 模型中的非传统负载的用法。 （c）电源块的不正确 .5 电源和负荷 电源块必须连接到一母线，且需要一个 PV 发电机或一个平衡发电机连接到同一 负荷块必须连接 用法。 14 章中所描述的负载模块， 图 22.9：发电机斜坡加速模块用法。 （a）和（b）斜坡加速块的正确用法;（c）斜坡加速块的不正确用法; （d）电源块的不推荐用法

最新推荐

recommend-type

Ripr0-v5曰主题8.3开心版适用于知识付费资源素材博客

RiPr0主题的全新V5版本（原RiPr0-V2的升级版）是一款功能卓越、性能优越且速度极快的WordPress虚拟资源商城主题。它具备首页模块化布局和WP原生小工具的自由拖拽设置，以提高网站设计便捷性。此外，该主题还支持高级筛选、内置会员生态系统和多种支付接口，使网站无需依赖任何附加插件即可实现众多功能。同时，主题也支持卡密、充值和站内币等多种功能，为您的网站提供全面而有效的解决方案。
recommend-type

预计2030年全球扫地机器人市场规模将达到87.8亿美元

扫地机器人是一种智能家居电器，主要用于地面清洁。它通常具备自主导航、避障、清扫和吸尘等功能，部分高级产品还增加了拖地、消毒等附加功能。扫地机器人通过内置的传感器和智能算法，能够自主规划清扫路径，识别并避开障碍物，实现高效的地面清洁。 据QYResearch调研团队最新报告“全球扫地机器人市场报告2024-2030”显示，预计2030年全球扫地机器人市场规模将达到87.8亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为7.2%。
recommend-type

基于springboot+vue的在线宠物用品交易网站的设计与实现（Java毕业设计，附源码，部署教程）.zip

该项目包含完整的前后端代码、数据库脚本和相关工具，简单部署即可运行。功能完善、界面美观、操作简单，具有很高的实际应用价值，非常适合作为Java毕业设计或Java课程设计使用。 所有项目均经过严格调试，确保可运行！下载后即可快速部署和使用。 1 适用场景： 毕业设计 期末大作业 课程设计 2 项目特点： 代码完整：详细代码注释，适合新手学习和使用 功能强大：涵盖常见的核心功能，满足大部分课程设计需求 部署简单：有基础的人，只需按照教程操作，轻松完成本地或服务器部署 高质量代码：经过严格测试，确保无错误，稳定运行 3 技术栈和工具 前端：HTML + Vue.js 后端框架：Spring Boot 开发环境：IntelliJ IDEA 数据库：MySQL（建议使用 5.7 版本，更稳定） 数据库可视化工具：Navicat 部署环境：Tomcat（推荐 7.x 或 8.x 版本），Maven
recommend-type

VM17的密钥，亲测有效的，用的多了可能就没了

VM17的密钥，亲测有效的，用的多了可能就没了
recommend-type

easy-interceptor修改请求头和响应头.zip

easy-interceptor修改请求头和响应头.zip
recommend-type

探索zinoucha-master中的0101000101奥秘

资源摘要信息:"zinoucha：101000101" 根据提供的文件信息，我们可以推断出以下几个知识点： 1. 文件标题 "zinoucha：101000101" 中的 "zinoucha" 可能是某种特定内容的标识符或是某个项目的名称。"101000101" 则可能是该项目或内容的特定代码、版本号、序列号或其他重要标识。鉴于标题的特殊性，"zinoucha" 可能是一个与数字序列相关联的术语或项目代号。 2. 描述中提供的 "日诺扎 101000101" 可能是标题的注释或者补充说明。"日诺扎" 的含义并不清晰，可能是人名、地名、特殊术语或是一种加密/编码信息。然而，由于描述与标题几乎一致，这可能表明 "日诺扎" 和 "101000101" 是紧密相关联的。如果 "日诺扎" 是一个密码或者编码，那么 "101000101" 可能是其二进制编码形式或经过某种特定算法转换的结果。 3. 标签部分为空，意味着没有提供额外的分类或关键词信息，这使得我们无法通过标签来获取更多关于该文件或项目的信息。 4. 文件名称列表中只有一个文件名 "zinoucha-master"。从这个文件名我们可以推测出一些信息。首先，它表明了这个项目或文件属于一个更大的项目体系。在软件开发中，通常会将主分支或主线版本命名为 "master"。所以，"zinoucha-master" 可能指的是这个项目或文件的主版本或主分支。此外，由于文件名中同样包含了 "zinoucha"，这进一步确认了 "zinoucha" 对该项目的重要性。 结合以上信息，我们可以构建以下几个可能的假设场景： - 假设 "zinoucha" 是一个项目名称，那么 "101000101" 可能是该项目的某种特定标识，例如版本号或代码。"zinoucha-master" 作为主分支，意味着它包含了项目的最稳定版本，或者是开发的主干代码。 - 假设 "101000101" 是某种加密或编码，"zinoucha" 和 "日诺扎" 都可能是对其进行解码或解密的钥匙。在这种情况下，"zinoucha-master" 可能包含了用于解码或解密的主算法或主程序。 - 假设 "zinoucha" 和 "101000101" 代表了某种特定的数据格式或标准。"zinoucha-master" 作为文件名，可能意味着这是遵循该标准或格式的最核心文件或参考实现。 由于文件信息非常有限，我们无法确定具体的领域或背景。"zinoucha" 和 "日诺扎" 可能是任意领域的术语，而 "101000101" 作为二进制编码，可能在通信、加密、数据存储等多种IT应用场景中出现。为了获得更精确的知识点，我们需要更多的上下文信息和具体的领域知识。
recommend-type

【Qt与OpenGL集成】：提升框选功能图形性能，OpenGL的高效应用案例

![【Qt与OpenGL集成】：提升框选功能图形性能，OpenGL的高效应用案例](https://img-blog.csdnimg.cn/562b8d2b04d343d7a61ef4b8c2f3e817.png) # 摘要 本文旨在探讨Qt与OpenGL集成的实现细节及其在图形性能优化方面的重要性。文章首先介绍了Qt与OpenGL集成的基础知识，然后深入探讨了在Qt环境中实现OpenGL高效渲染的技术，如优化渲染管线、图形数据处理和渲染性能提升策略。接着，文章着重分析了框选功能的图形性能优化，包括图形学原理、高效算法实现以及交互设计。第四章通过高级案例分析，比较了不同的框选技术，并探讨了构
recommend-type

ffmpeg 指定屏幕输出

ffmpeg 是一个强大的多媒体处理工具，可以用来处理视频、音频和字幕等。要使用 ffmpeg 指定屏幕输出，可以使用以下命令： ```sh ffmpeg -f x11grab -s <width>x<height> -r <fps> -i :<display>.<screen>+<x_offset>,<y_offset> output_file ``` 其中： - `-f x11grab` 指定使用 X11 屏幕抓取输入。 - `-s <width>x<height>` 指定抓取屏幕的分辨率，例如 `1920x1080`。 - `-r <fps>` 指定帧率，例如 `25`。 - `-i
recommend-type

个人网站技术深度解析：Haskell构建、黑暗主题、并行化等

资源摘要信息:"个人网站构建与开发" ### 网站构建与部署工具 1. **Nix-shell** - Nix-shell 是 Nix 包管理器的一个功能，允许用户在一个隔离的环境中安装和运行特定版本的软件。这在需要特定库版本或者不同开发环境的场景下非常有用。 - 使用示例：`nix-shell --attr env release.nix` 指定了一个 Nix 环境配置文件 `release.nix`，从而启动一个专门的 shell 环境来构建项目。 2. **Nix-env** - Nix-env 是 Nix 包管理器中的一个命令，用于环境管理和软件包安装。它可以用来安装、更新、删除和切换软件包的环境。 - 使用示例：`nix-env -if release.nix` 表示根据 `release.nix` 文件中定义的环境和依赖，安装或更新环境。 3. **Haskell** - Haskell 是一种纯函数式编程语言，以其强大的类型系统和懒惰求值机制而著称。它支持高级抽象，并且广泛应用于领域如研究、教育和金融行业。 - 标签信息表明该项目可能使用了 Haskell 语言进行开发。 ### 网站功能与技术实现 1. **黑暗主题（Dark Theme）** - 黑暗主题是一种界面设计，使用较暗的颜色作为背景，以减少对用户眼睛的压力，特别在夜间或低光环境下使用。 - 实现黑暗主题通常涉及CSS中深色背景和浅色文字的设计。 2. **使用openCV生成缩略图** - openCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了许多常用的图像处理功能。 - 使用 openCV 可以更快地生成缩略图，通过调用库中的图像处理功能，比如缩放和颜色转换。 3. **通用提要生成（Syndication Feed）** - 通用提要是 RSS、Atom 等格式的集合，用于发布网站内容更新，以便用户可以通过订阅的方式获取最新动态。 - 实现提要生成通常需要根据网站内容的更新来动态生成相应的 XML 文件。 4. **IndieWeb 互动** - IndieWeb 是一个鼓励人们使用自己的个人网站来发布内容，而不是使用第三方平台的运动。 - 网络提及（Webmentions）是 IndieWeb 的一部分，它允许网站之间相互提及，类似于社交媒体中的评论和提及功能。 5. **垃圾箱包装/网格系统** - 垃圾箱包装可能指的是一个用于暂存草稿或未发布内容的功能，类似于垃圾箱回收站。 - 网格系统是一种布局方式，常用于网页设计中，以更灵活的方式组织内容。 6. **画廊/相册/媒体类型/布局** - 这些关键词可能指向网站上的图片展示功能，包括但不限于相册、网络杂志、不同的媒体展示类型和布局设计。 7. **标签/类别/搜索引擎** - 这表明网站具有内容分类功能，用户可以通过标签和类别来筛选内容，并且可能内置了简易的搜索引擎来帮助用户快速找到相关内容。 8. **并行化（Parallelization）** - 并行化在网站开发中通常涉及将任务分散到多个处理单元或线程中执行，以提高效率和性能。 - 这可能意味着网站的某些功能被设计成可以同时处理多个请求，比如后台任务、数据处理等。 9. **草稿版本+实时服务器** - 草稿版本功能允许用户保存草稿并能在需要时编辑和发布。 - 实时服务器可能是指网站采用了实时数据同步的技术，如 WebSockets，使用户能够看到内容的实时更新。 ### 总结 上述信息展示了一个人在个人网站开发过程中所涉及到的技术和功能实现，包括了环境配置、主题设计、内容管理和用户体验优化。从使用Nix-shell进行环境隔离和依赖管理到实现一个具有高级功能和良好用户体验的个人网站，每个技术点都是现代Web开发中的关键组成部分。
recommend-type

Qt框选功能的国际化实践：支持多语言界面的核心技术解析

![Qt框选功能的国际化实践：支持多语言界面的核心技术解析](https://opengraph.githubassets.com/1e33120fcc70e1a474ab01c7262f9ee89247dfbff9cf5cb5b767da34e5b70381/LCBTS/Qt-read-file) # 摘要 本文系统地探讨了Qt框架下多语言界面设计与国际化的实现原理和技术细节。首先介绍了Qt国际化框架的基础知识和多语言界面设计的基本原理，包括文本处理、资源文件管理、核心API的应用等。随后，文章详细阐述了设计可翻译用户界面、动态语言切换和界面更新以及测试和调试多语言界面的实践技巧。深入理解