请修改上面的代码,以适配下面的json : {"name":"xjs1","url":"www.baidu.com","data":{"cat":"kangsf","hw":[{"code":"wh","dealtime":"2022-05-11 22:01:49"},{"code":"hg","dealtime":"2022-05-11 22:01:49"}]}}
时间: 2023-06-15 15:07:13 浏览: 37
以下是修改后的代码:
```python
import json
json_string = '{"name":"xjs1","url":"www.baidu.com","data":{"cat":"kangsf","hw":[{"code":"wh","dealtime":"2022-05-11 22:01:49"},{"code":"hg","dealtime":"2022-05-11 22:01:49"}]}}'
data = json.loads(json_string)
print("Name:", data["name"])
print("URL:", data["url"])
print("Category:", data["data"]["cat"])
print("Hardware:")
for hw in data["data"]["hw"]:
print(" Code:", hw["code"])
print(" Deal Time:", hw["dealtime"])
```
输出结果:
```
Name: xjs1
URL: www.baidu.com
Category: kangsf
Hardware:
Code: wh
Deal Time: 2022-05-11 22:01:49
Code: hg
Deal Time: 2022-05-11 22:01:49
```
相关问题
ValueError: Data cardinality is ambiguous: x sizes: 1 y sizes: 100 Make sure all arrays contain the same number of samples.
这个错误通常是由于输入数据的形状不正确导致的。在这个例子中,我们需要将输入数据X的形状调整为(1, 100, 1),以适配模型的输入形状。可以使用numpy的reshape函数来实现。修改后的代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, Flatten, Dense
# 构造正弦函数
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.sin(2*np.pi*x)
# 构造卷积核
kernel_size = 3
kernel = np.array([1, 0, -1])
# 进行卷积操作
conv = np.convolve(y, kernel, mode='same')
# 构造神经网络
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=1, kernel_size=kernel_size, input_shape=(100, 1)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 将输入数据调整为合适的形状
X = np.reshape(y, (1, 100, 1))
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, verbose=1)
# 绘制结果
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(x, y, label='Original Signal')
plt.plot(x, conv, label='Convolution Result')
plt.legend()
plt.show()
```
这样修改后,我们将输入数据X的形状调整为(1, 100, 1),其中第一个维度表示数据的批次数,第二个维度表示数据的长度,第三个维度表示数据的通道数。这样就可以避免数据不匹配的问题。
url = 'https://weibo.com/ajax/statuses/searchProfile'爬取微博python
要爬取微博,可以使用 Python 中的请求库(如 requests)和解析库(如 BeautifulSoup)来发送 HTTP 请求并解析返回的数据。
下面是一个示例代码,用于爬取微博的搜索结果页面:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://weibo.com/ajax/statuses/searchProfile'
# 构造请求参数
params = {
'keyword': '关键词', # 要搜索的关键词
'page': 1, # 要获取的页数
}
# 发送 GET 请求
response = requests.get(url, params=params)
# 解析响应数据
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 处理解析后的数据
# 可以使用 BeautifulSoup 提供的方法来提取需要的信息
# 示例:提取搜索结果列表中的用户名和用户ID
results = soup.select('.person_list .person_name')
for result in results:
username = result.text.strip()
user_id = result['usercard'][3:]
print(f'用户名:{username},用户ID:{user_id}')
```
在上述代码中,首先构造了请求参数,包括关键词和页数。然后使用 requests 库发送 GET 请求,并通过 BeautifulSoup 解析响应数据。
根据实际情况,可以使用 BeautifulSoup 提供的方法来提取需要的信息。示例代码中使用了 CSS 选择器来选择搜索结果列表中的用户名和用户ID,并打印出来。你可以根据自己的需求修改和扩展这部分代码。
需要注意的是,微博的页面结构可能会发生变化,所以在编写爬取代码时需要根据实际情况进行调整和适配。另外,爬取网站的数据时,需要遵守网站的使用规则和法律法规,不要进行非法的爬取行为。