def CreateSparkContext(): sparkConf = SparkConf() \ .setAppName("Recommend") \ .set("spark.ui.showConsoleProgress", "false") sc = SparkContext(conf=sparkConf) SetPath(sc) print("master=" + sc.master) return sc def PrepareData(sc): itemRDD = sc.textFile(Path + "data/u.item") movieTitle = itemRDD.map(lambda line: line.split("|")) \ .map(lambda a: (int(a[0]), a[1])) \ .collectAsMap() return movieTitle

这段代码主要实现了两个函数，分别是CreateSparkContext()和PrepareData(sc)。CreateSparkContext()函数创建了一个SparkContext对象，并设置了一些参数，比如应用程序名、是否显示进度条等等。函数还调用了SetPath(sc)函数，设置了一些环境变量。最后，打印出SparkContext对象的master属性，并返回该对象。

PrepareData(sc)函数读取了一个文件，将每一行按照"|"进行分割，并将第一个字段转换为int类型，第二个字段保留为字符串类型。然后，将这些数据转换为一个字典类型的对象，并返回该对象。该函数的主要作用是将电影的ID和电影的名称对应起来。

相关问题

<el-col :span="6" v-for="item in recommend" :key="item.id" style="margin-bottom: 10px">解释代码

这段代码是使用了 ElementUI 组件库中的 el-col 组件，在一个循环中渲染出多个 el-col 组件，每个 el-col 组件的宽度为 6 格。其中，v-for="item in recommend" 表示使用 recommend 数组中的每个元素来循环渲染。:key="item.id" 是为了给每个元素设置一个唯一的标识符，以便 Vue.js 在渲染时能够更好地处理它们。style="margin-bottom: 10px" 表示给每个 el-col 组件添加一个下边距为 10px 的样式。

分析这段python代码，import requests import parsel import csv import time f = open('book.csv', mode='a', encoding='utf-8-sig', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '标题', '推荐', '评价', '作者', '出版日期', '出版社', '原价', '售价', '折扣', '电子书价格', '详情页', ]) csv_writer.writeheader() for page in range(1,26): print(f"----------------------------正在爬取第{page}页数据--------------------------------") time.sleep(2.5) url = f"http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-24hours-0-0-1-{page}" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } response = requests.get(url=url, headers=headers) # print(response.text) selector = parsel.Selector(response.text) lis = selector.css('ul.bang_list li') for li in lis: title = li.css('.name a::attr(title)').get() href = li.css('.name a::attr(href)').get() comment = li.css('.star a::text').get() recommend = li.css('.tuijian::text').get() author = li.css('div:nth-child(5) a:nth-child(1)::attr(title)').get() date = li.css('div:nth-child(6) span::text').get() press = li.css('div:nth-child(6) a::text').get() price_n = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_n::text').get() price_r = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_r::text').get() price_s = li.css('div.price p:nth-child(1) span.price_s::text').get() ebook = li.css('.price_e .price_n::text').get() dit = { '标题': title, '推荐': comment, '评价': recommend, '作者': author, '出版日期': date, '出版社': press, '原价': price_r, '售价': price_n, '折扣': price_s, '电子书价格': ebook, '详情页': href, } csv_writer.writerow(dit)

这段代码实现了从当当网爬取畅销书的信息，并将信息保存到CSV文件中。代码主要分为以下几个部分：

1. 导入requests、parsel、csv和time四个模块。

2. 打开CSV文件，并设置编码和标题行。

3. 通过循环爬取前25页的畅销书信息，每一页有60本畅销书。

4. 构造请求URL和请求头，发送HTTP请求，获取响应。

5. 使用parsel解析响应，获取每本畅销书的信息。

6. 构造字典存储每本畅销书的信息，并使用csv.DictWriter将字典写入CSV文件。

7. 在每次循环结束后，暂停2.5秒，避免过于频繁的请求导致被网站封禁。

总体来说，这段代码实现了一个简单的网络爬虫，用于获取当当网畅销书的信息。需要注意的是，如果要将代码用于实际应用中，需要遵守相关法律法规，避免对网站造成不必要的影响。