deftSuffic = "Videos(*.avi *.mp4 *.wmv);;Films(*.mkv *.rmvb *.mpeg);;Alls(*.*)";

时间: 2023-11-14 18:54:42 浏览: 44
这是一个文件筛选器的字符串,用于在打开文件对话框中设置可选择的文件类型。其中,Videos(*.avi *.mp4 *.wmv)表示可以选择扩展名为.avi、.mp4和.wmv的视频文件,Films(*.mkv *.rmvb *.mpeg)表示可以选择扩展名为.mkv、.rmvb和.mpeg的电影文件,Alls(*.*)表示可以选择任何类型的文件。多个类型之间使用双分号“;;”隔开。
相关问题

vscode Component name "Films" should always be multi-word.eslint

根据引用和引用,在Unity 2018.2版本中,开始移除了旧版的MovieTexture功能,并引入了VideoPlayer来替代。所以,如果你的项目仍在使用MovieTexture,建议升级到使用VideoPlayer。然而,由于VideoPlayer与MovieTexture的方法不同,可能无法提供自动升级工具。关于MovieTexture的弃用可以在Unity的论坛中了解更多信息。 另外,根据引用,在面向.NET 4.x脚本运行时的项目中,现在支持C# 7.3版本。通过与开源Roslyn C#编译器的更好兼容性,引入了最新的C# 7.3语言特性,并减少了编译时间。 综上所述,根据提供的引用内容,"Films"这个组件名应该始终是多个单词,以符合eslint的要求。

def login_in(self): account = self.ui.lineEdit_L_account.text() password = self.ui.lineEdit_L_password.text() account_list = [] password_list = [] conn = pymysql.connect( user='root', password='796691xjl@', host='127.0.0.1', database='mysql', port=3306 ) cur = conn.cursor() cur.execute('SELECT * FROM films.manger') rows = cur.fetchall() for row in rows: account_list.append(row[0]) password_list.append(row[1]) print(account_list, password_list) conn.commit() conn.close() for i in range(len(account_list)): if len(account) == 0 or len(password) == 0: self.ui.stackedWidget.setCurrentIndex(1) elif account == account_list[i] and password == password_list[i]: global manger_now manger_now = account self.win = MainWindow() self.close() else: self.ui.stackedWidget.setCurrentIndex(2) print("wrong")无法执行elif语句

根据给出的代码段,我发现问题可能出在 elif 语句的缩进上。else 语句下的 print("wrong") 语句没有与前面的 elif 语句保持相同的缩进,导致该语句没有被包含在 elif 语句块中,因此无法执行 elif 语句。你可以将 print("wrong") 语句的缩进调整到与 elif 语句相同的缩进,例如: ``` if len(account) == 0 or len(password) == 0: self.ui.stackedWidget.setCurrentIndex(1) elif account == account_list[i] and password == password_list[i]: global manger_now manger_now = account self.win = MainWindow() self.close() else: self.ui.stackedWidget.setCurrentIndex(2) print("wrong") ``` 这样修改后,你再次执行代码时应该就能够执行 elif 语句了。

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import requests import re # from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # import pandas as pd i = 1 lists = [0, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250] title = [] year = [] country = [] score = [] number = [] for page in range(0, 226, 25): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(page) + '&filter=' headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"} resp = requests.get(url=url, headers=headers) resp.encoding = "utf-8" pattern = re.compile( r'.*? < img width="100" alt="(?P<title>.*?)".*?class="">.*?.*?导演: (?P<director>.*?) .*?
.*?(?P<year>.*?) / (?P<country>.*?) .*?"v:average">(?P<score>.*?).*?(?P<number>.*?)人评价', re.S) pic_url = re.compile(r'< img width="100".*?src="(.*?)" class="">', re.S) pic_URl = pic_url.findall(resp.text) data2 = pattern.finditer(str(resp.text)) for url1 in pic_URl: file1 = open('films.pic\\' + str(i) + '.jpg', 'ab') Pic = requests.get(url1) file1.write(Pic.content) i = i + 1 file1.close() file2 = open('movie.text', 'a+', encoding='utf-8') for m in data2: if int(m['number']) / 100000 > 13: number.append(int(m['number']) / 100000) country.append(m['country']) year.append(m['year']) title.append(m['title']) score.append(m['score']) file2.write( '电影名:' + m['title'] + ', 导演:' + m['director'] + ', 年份:' + m['year'] + ', 国家:' + m['country'] + ', 评分:' + m[ 'score'] + ',评价人数:' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k') file2.write('\n') print( '电影名:' + m['title'] + ', 导演:' + m['director'] + ', 年份:' + m['year'] + ', 国家:' + m['country'] + ', 评分:' + m[ 'score'] + ',评价人数:' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k')

import requests from lxml import etree import csv import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt class MovieDataCollector: def __init__(self): self.url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } self.urls = ['https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(str(i * 25)) for i in range(10)] self.movies_data = [] def get_first_text(self, element_list): try: return element_list[0].strip() except IndexError: return "" def download_image(self, url, title): response = requests.get(url) image_name = f'{title.replace("/", "_")}.jpg' image_path = os.path.join('films_pic', image_name) with open(image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) def scrape_movie_data(self): count = 1 for url in self.urls: res = requests.get(url=url, headers=self.headers) print(res.status_code) html = etree.HTML(res.text) lis = html.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li') print('当前是第{}页'.format(count)) for li in lis: rank = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/em/text()')) title = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')) director = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/p[1]/text()')) score = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')) comment = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')) # #下载电影图片 # image_url = self.get_first_text(li.xpath('./div/div[1]/a/img/@src')) # self.download_image(image_url, title) self.movies_data.append({ '排名': rank,解释这段代码

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl def get_movie_data(year): url = f'https://maoyan.com/films?year={year}' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movies = soup.select('.movie-item-title') movie_data = [] for movie in movies: movie_link = 'https://maoyan.com' + movie.a['href'] movie_data.append(get_movie_details(movie_link)) return movie_data else: print(f"Failed to fetch data for year {year}") return [] def get_movie_details(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movie_name = soup.select_one('h1.name').text.strip() release_date = soup.select_one('.info-release').text.strip() genre = soup.select_one('.info-category').text.strip() director = soup.select_one('.info-director').text.strip() actors = [actor.text.strip() for actor in soup.select('.info-actor a')] maoyan_score = soup.select_one('.score-num').text.strip() box_office = soup.select_one('.info-num').text.strip() return { '电影名称': movie_name, '上映日期': release_date, '影片类型': genre, '导演': director, '演员': ', '.join(actors), '猫眼口碑': maoyan_score, '累计票房': box_office } else: print(f"Failed to fetch details for {url}") return {} def save_to_excel(data, filename): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active headers = ['电影名称', '上映日期', '影片类型', '导演', '演员', '猫眼口碑', '累计票房'] ws.append(headers) for movie in data: row_data = [movie.get(header, '') for header in headers] ws.append(row_data) wb.save(filename) print(f"Data saved to {filename}") if __name__ == '__main__': years = range(2017, 2021) all_movie_data = [] for year in years: movie_data = get_movie_data(year) all_movie_data.extend(movie_data) save_to_excel(all_movie_data, 'maoyan_movies_2017_to_2020.xlsx')

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

from random import seed,randrange # 模拟历史电影打分数据 seed(2050) data = {'user'+str(i):{'film'+str(randrange(1, 15)):randrange(1, 6) for j in range(randrange(3, 10))} for i in range(10)} #print(data) # 当前用户打分数据 user = {'film'+str(randrange(1, 15)):randrange(1,6) for i in range(5)} #print(user) # 基于用户的协同过滤算法原理: # 两个用户共同打分的电影最多,并且所有电影打分差值的平方和最小 f = lambda item:(-len(item[1].keys()&user), sum(((item[1].get(film)-user.get(film))**2 for film in user.keys()&item[1].keys()))) # 寻找最相似的用户及其对电影打分情况 similarUser, films = min(data.items(), key=f) #print(similarUser, films) print('known data'.center(50, '=')) print(data) print('current user'.center(50, '=')) print(user) print('most similar user and his films'.center(50, '=')) print(similarUser, films, sep=':') print('recommended film'.center(50, '=')) # 在当前用户没看过的电影中选择打分最高的进行推荐 recommended_film = max(films.keys() - user.keys(), key=films.get) # 创建GUI界面 root = tk.Tk() root.title("电影推荐系统") # 显示已有的电影数据 text1 = tk.Text(root, height=10, width=50) text1.insert(tk.END, "已有电影数据:\n") for u, f in data.items(): text1.insert(tk.END, "{}: {}\n".format(u, f)) text1.pack() # 显示当前用户的打分数据 text2 = tk.Text(root, height=5, width=50) text2.insert(tk.END, "当前用户打分数据:\n") text2.insert(tk.END, "{}\n".format(user)) text2.pack() # 显示最相似的用户及其对电影的打分情况 text3 = tk.Text(root, height=5, width=50) text3.insert(tk.END, "最相似的用户及其对电影的打分情况:\n") text3.insert(tk.END, "{}: {}\n".format(similarUser, films)) text3.pack() # 显示推荐的电影 text4 = tk.Text(root, height=5, width=50) text4.insert(tk.END, "推荐的电影:\n") text4.insert(tk.END, "{}\n".format(recommended_film))text4.pack() root.mainloop() 以上代码的效果分析

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