python——通讯录（SEARCH)

通讯录是一种记录联系人信息的工具，而Python可以通过编写代码实现通讯录的功能。在通讯录中，SEARCH是指查找联系人的功能。可以通过以下代码实现：

# 查找联系人
def search_person(name):
for person in persons:
if person["name"] == name:
print(person)
return
print("未找到该联系人")

其中，name为要查找的联系人姓名，persons为存储联系人信息的列表。该函数会遍历整个列表，查找是否有与输入姓名相同的联系人，如果找到则输出该联系人的信息，否则输出未找到该联系人的提示。

相关问题

python写通讯录_Python—— Django 通讯录制作

好的，下面是Python中使用Django进行通讯录制作的步骤：

1. 创建Django项目

使用以下命令创建Django项目：

django-admin startproject myaddressbook

2. 创建Django应用

使用以下命令创建Django应用：

python manage.py startapp contacts

3. 配置数据库

打开myaddressbook/settings.py文件，配置数据库：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': BASE_DIR / 'db.sqlite3',
    }
}

这里我们使用sqlite3数据库，如果你想使用其他数据库，需要在此处进行相应的配置。

4. 创建模型

在contacts/models.py文件中定义Contact模型：

from django.db import models

class Contact(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=30)
    last_name = models.CharField(max_length=30)
    email = models.EmailField()
    phone = models.CharField(max_length=20)

    def __str__(self):
        return f'{self.first_name} {self.last_name}'

5. 迁移数据库

运行以下命令迁移数据库：

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

6. 创建视图

在contacts/views.py文件中创建ContactListView视图：

from django.views.generic import ListView
from .models import Contact

class ContactListView(ListView):
    model = Contact

7. 创建URL

在myaddressbook/urls.py文件中创建URL：

from django.urls import path
from contacts.views import ContactListView

urlpatterns = [
    path('', ContactListView.as_view(), name='contact_list'),
]

8. 运行服务器

使用以下命令运行Django服务器：

python manage.py runserver

现在你可以在浏览器中访问http://127.0.0.1:8000/，就可以看到通讯录列表了。

python——全方位爬虫

对于全方位爬虫，Python 是一个非常强大的工具。下面是一些可以帮助你进行全方位爬取的 Python 库和技术：

1. BeautifulSoup：这是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的库。它提供了各种方法来搜索、遍历和修改文档树，非常适合从网页中提取数据。

2. Scrapy：这是一个基于 Python 的高级爬虫框架，它提供了强大的抓取和提取功能。Scrapy 允许你定义爬取规则，并可进行高效的并发请求和数据处理。

3. Selenium：如果需要与动态网页进行交互，Selenium 是一个不错的选择。它可以模拟用户操作，自动化浏览器操作，并提供了强大的网页抓取和数据提取能力。

4. Requests：这是一个简单易用的库，用于发送 HTTP 请求。它支持 GET、POST 等各种请求方法，并提供了方便的方法来处理响应数据。

5. PyQuery：这是一个类似于 jQuery 的库，用于解析 HTML 文档。它提供了类似于 CSS 选择器的语法，可以方便地提取和处理 HTML 中的数据。

6. 正则表达式：在进行数据匹配和提取时，正则表达式是一种非常强大的工具。Python 的 re 模块提供了对正则表达式的支持，可以用于从文本中提取所需的信息。