def get_all_user_info(): """ 获取全部用户信息 :return: 自定义的关键字返回结果 result """ result = ResultBase() res = user.list_all_users() result.success = False if res.json()["code"] == 0: result.success = True else: result.error = "接口返回码是 【 {} 】, 返回信息：{} ".format(res.json()["code"], res.json()["msg"]) result.msg = res.json()["msg"] result.response = res return result 这个函数是用来干嘛的’

这个函数是用来获取全部用户信息的。它调用了一个名为"user.list_all_users()"的函数，返回的结果会被封装到一个自定义的关键字返回结果result中，包括success、error、msg、response四个属性。如果成功获取到全部用户信息，success属性会被设置为True，并将返回结果封装到response属性中；如果获取失败，则会将success属性设置为False，并将错误信息封装到error和msg属性中。

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python 安居客 爬虫_Python爬虫安居客房价信息（并利用百度地图API查询坐标）

好的，以下是爬取安居客房价信息并利用百度地图API查询坐标的Python爬虫代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

def get_location(city, address):
    url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'
    params = {
        'address': address,
        'city': city,
        'output': 'json',
        'ak': '你的百度地图API密钥'
    }
    res = requests.get(url, params=params)
    json_data = json.loads(res.text)
    if json_data['status'] == 0:
        location = json_data['result']['location']
        return location['lng'], location['lat']

def get_house_price(city, area):
    url = 'https://{0}.anjuke.com/market/{1}/'.format(city, area)
    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'}
    res = requests.get(url=url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
    house_price_list = []
    for tr in soup.select('.sale-estate-table tr')[1:]:
        tds = tr.select('td')
        house_name = tds[0].text.strip()
        house_address = tds[1].text.strip()
        house_price = tds[2].text.strip()
        house_location = get_location(city, house_address)
        if house_location:
            house_price_list.append({
                'name': house_name,
                'address': house_address,
                'price': house_price,
                'location': house_location
            })
    return house_price_list

if __name__ == '__main__':
    city = 'sh'
    area = 'pudongxinqu'
    house_price_list = get_house_price(city, area)
    print(house_price_list)

其中，`get_location`函数用于利用百度地图API查询地址的坐标，`get_house_price`函数用于爬取安居客网站上的房价信息。在`if __name__ == '__main__'`中，我们可以指定城市和区域，通过调用`get_house_price`函数来获取该区域内的房价信息，并将结果打印出来。

注意：在使用本代码前请替换百度地图API密钥。

python爬取知乎数据_python集成代码实现八爪鱼爬取知乎的所有功能+外加数据预处理...

以下是Python爬取知乎数据的代码实现，其中使用了八爪鱼爬虫工具和数据预处理库pandas：

import requests
import json
import pandas as pd
from octopus import Octopus

# 设置请求头信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}

# 构造请求url
def get_url(keyword, offset):
    url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/search_v3?t=general&q={}&correction=1&offset={}&limit=20&lc_idx=0&show_all_topics=0&search_hash_id='.format(keyword, offset)
    return url

# 爬取知乎数据并保存为json文件
def crawl_data(keyword):
    otto = Octopus(
        concurrency=8, auto_start=True, expiration_in_seconds=120, 
        raise_all_exceptions=True, worker_lifespan_in_seconds=120
    )
    result = []
    for i in range(0, 100, 20):
        url = get_url(keyword, i)
        otto.enqueue(get_data, url)
    otto.wait()
    for res in otto.results():
        result += res
    with open('zhihu.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)

# 解析json文件并使用pandas进行数据预处理
def process_data():
    with open('zhihu.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    results = []
    for item in data:
        result = {}
        result['问题'] = item['highlight']['title']
        result['链接'] = 'https://www.zhihu.com/question/{}'.format(item['object']['question']['id'])
        result['答案'] = item['highlight']['description']
        results.append(result)
    df = pd.DataFrame(results)
    df.to_excel('zhihu.xlsx', index=False)

# 获取数据
def get_data(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    data = response.json()['data']
    result = []
    for item in data:
        if item['object']['type'] == 'answer':
            result.append(item)
    return result

if __name__ == '__main__':
    crawl_data('Python')
    process_data()

此代码实现了爬取知乎关于“Python”的数据，并将数据保存成json文件，再使用pandas进行数据预处理，最终将结果保存成Excel文件。你可以根据自己的需求修改关键词以及保存的文件格式。