import requests import json import csv import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt url='https://china.nba.cn/stats2/league/playerstats.json' def getJson(url): headers={ 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36 Edg/95.0.1020.53' } response = requests.get(url,headers=headers) json_Data = json.loads(response.text) return json_Data def getData(json_data): playerList=[] for item in json_data['payload']['players']: player_dataDict={} #球员名字 name=item['playerProfile']['displayName'] #中文名 #names=item['playerProfile']['displayName'] #出场次数 games=item['statAverage']['games'] #先发 gamesStarted=item['statAverage']['gamesStarted'] #分钟 mins=item['statAverage']['minsPg'] #三分命中 tpm=item['statAverage']['tppct'] #罚球命中 ftm=item['statAverage']['ftpct'] #进攻 offRebs=item['statAverage']['offRebsPg'] #防守 defRebs=item['statAverage']['defRebsPg'] #篮板 rebs=item['statAverage']['rebsPg'] #助攻 assists=item['statAverage']['assistsPg'] #抢断 steals=item['statAverage']['stealsPg'] #盖帽 blocks=item['statAverage']['blocksPg'] #失误 turnovers=item['statAverage']['turnoversPg'] #犯规 fouls=item['statAverage']['foulsPg'] #得分 points=item['statAverage']['pointsPg'] player_dataDict['球员']=name #player_dataDict['球员'] = names player_dataDict['场次']=games player_dataDict['先发']=gamesStarted player_dataDict['出场时间']=mins player_dataDict['三分命中率']=tpm player_dataDict['罚球命中率']=ftm player_dataDict['进攻效率']=offRebs player_dataDict['防守效率']=defRebs player_dataDict['篮板']=rebs player_dataDict['助攻']= assists player_dataDict['抢断']=steals player_dataDict['盖帽']=blocks player_dataDict['失误']=turnovers player_dataDict['犯规']=fouls player_dataDict['得分']=points print(player_dataDict) playerList.append(player_dataDict) return playerList def writeData(playerList): #写入数据 with open('player_data.csv','w',encoding='utf-8',newline='')as f: write=csv.DictWriter(f, fieldnames=['球员','场次','先发','出场时间','三分命中率','罚球命中率', '进攻效率','防守效率','篮板','助攻', '抢断','盖帽','失误','犯规','得分']) write.writeheader() for each in playerList: write.writerow(each) if name == "main": json_Data = getJson(url) playerList=[] playerList += getData(json_Data) writeData(playerList) 为我尽可能详细的解释上述代码并加上注释,要尽可能地详细,里面涉及到地方法,python库等知识点都需要详细讲解

时间: 2023-10-04 16:07:15 浏览: 238
好的,下面是对该Python代码的详细解释和注释: ```python # 导入需要用到的Python库 import requests import json import csv import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义获取Json数据的函数 def getJson(url): headers={ 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36 Edg/95.0.1020.53' } response = requests.get(url,headers=headers) # 使用requests库发起GET请求获取数据 json_Data = json.loads(response.text) # 将获取到的数据转换为Json格式 return json_Data # 定义处理Json数据的函数 def getData(json_data): playerList=[] # 定义一个列表用来存储每个球员的数据 for item in json_data['payload']['players']: # 遍历Json数据中的每个球员 player_dataDict={} # 定义一个字典用来存储每个球员的数据 name=item['playerProfile']['displayName'] # 获取球员的名字 games=item['statAverage']['games'] # 获取球员的出场次数 gamesStarted=item['statAverage']['gamesStarted'] # 获取球员的先发次数 mins=item['statAverage']['minsPg'] # 获取球员的出场时间 tpm=item['statAverage']['tppct'] # 获取球员的三分命中率 ftm=item['statAverage']['ftpct'] # 获取球员的罚球命中率 offRebs=item['statAverage']['offRebsPg'] # 获取球员的进攻效率 defRebs=item['statAverage']['defRebsPg'] # 获取球员的防守效率 rebs=item['statAverage']['rebsPg'] # 获取球员的场均篮板数 assists=item['statAverage']['assistsPg'] # 获取球员的场均助攻数 steals=item['statAverage']['stealsPg'] # 获取球员的场均抢断数 blocks=item['statAverage']['blocksPg'] # 获取球员的场均盖帽数 turnovers=item['statAverage']['turnoversPg'] # 获取球员的场均失误数 fouls=item['statAverage']['foulsPg'] # 获取球员的场均犯规数 points=item['statAverage']['pointsPg'] # 获取球员的场均得分数 player_dataDict['球员']=name # 将球员名字存储在字典中 player_dataDict['场次']=games # 将球员出场次数存储在字典中 player_dataDict['先发']=gamesStarted # 将球员先发次数存储在字典中 player_dataDict['出场时间']=mins # 将球员出场时间存储在字典中 player_dataDict['三分命中率']=tpm # 将球员三分命中率存储在字典中 player_dataDict['罚球命中率']=ftm # 将球员罚球命中率存储在字典中 player_dataDict['进攻效率']=offRebs # 将球员进攻效率存储在字典中 player_dataDict['防守效率']=defRebs # 将球员防守效率存储在字典中 player_dataDict['篮板']=rebs # 将球员场均篮板数存储在字典中 player_dataDict['助攻']= assists # 将球员场均助攻数存储在字典中 player_dataDict['抢断']=steals # 将球员场均抢断数存储在字典中 player_dataDict['盖帽']=blocks # 将球员场均盖帽数存储在字典中 player_dataDict['失误']=turnovers # 将球员场均失误数存储在字典中 player_dataDict['犯规']=fouls # 将球员场均犯规数存储在字典中 player_dataDict['得分']=points # 将球员场均得分数存储在字典中 print(player_dataDict) # 输出每个球员的数据 playerList.append(player_dataDict) # 将每个球员的数据字典添加到列表中 return playerList # 定义将数据写入CSV文件的函数 def writeData(playerList): # 写入数据 with open('player_data.csv','w',encoding='utf-8',newline='')as f: write=csv.DictWriter(f, fieldnames=['球员','场次','先发','出场时间','三分命中率','罚球命中率', '进攻效率','防守效率','篮板','助攻', '抢断','盖帽','失误','犯规','得分']) write.writeheader() # 写入CSV文件的表头 for each in playerList: # 遍历每个球员的数据字典 write.writerow(each) # 将每个球员的数据写入CSV文件中 # 主函数 if name == "main": url='https://china.nba.cn/stats2/league/playerstats.json' # 定义NBA官网的数据API接口 json_Data = getJson(url) # 获取Json格式的NBA官网数据 playerList=[] # 定义一个空列表用来存储每个球员的数据 playerList += getData(json_Data) # 处理Json数据,将每个球员的数据添加到列表中 writeData(playerList) # 将每个球员的数据写入CSV文件中 ``` 该代码主要用来从NBA官网获取每个球员的数据并将其写入CSV文件中。下面是该代码的具体步骤: 1. 导入需要用到的Python库:`requests`、`json`、`csv`、`pandas`、`numpy`、`matplotlib.pyplot`。 2. 定义一个函数 `getJson(url)`,用来获取NBA官网的Json数据。其中,`url` 是 NBA 官网的数据API接口,使用 requests 库发送 GET 请求获取数据,然后将获取到的数据转换为 Json 格式并返回。 3. 定义一个函数 `getData(json_data)`,用来处理得到的 Json 数据,提取每个球员的数据并将其存储在一个字典中,最后将每个球员的数据字典添加到一个列表中并返回。在处理每个球员的数据时,需要从 `json_data` 中提取出该球员的各项数据,并将其存储在一个字典中。这里我们只提取了球员的名字、出场次数、先发次数、出场时间、三分命中率、罚球命中率、进攻效率、防守效率、篮板、助攻、抢断、盖帽、失误、犯规、得分等15个数据。 4. 定义一个函数 `writeData(playerList)`,用来将每个球员的数据写入 CSV 文件。在该函数中,首先使用 `csv.DictWriter()` 函数创建一个写入器对象,然后使用 `writeheader()` 函数写入表头,最后遍历每个球员的数据字典,使用 `writerow()` 函数将每个球员的数据写入 CSV 文件中。 5. 在主函数中,定义 NBA 官网的数据API接口,然后使用 `getJson()` 函数获取 Json 格式的NBA官网数据,接着使用 `getData()` 函数处理数据,将每个球员的数据字典添加到一个列表中,最后使用 `writeData()` 函数将每个球员的数据写入 CSV 文件中。 这段代码的核心思想是:使用 requests 库获取 NBA 官网的数据,然后使用 json 库将数据转换为 Json 格式,最后提取每个球员的数据并将其存储在一个字典中,最终将每个球员的数据写入 CSV 文件中。
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.*?(?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')

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根据提供的文件信息,我们可以提炼出以下IT相关知识点: ### HTML5 和 CSS3 标准 HTML5是最新版本的超文本标记语言(HTML),它为网页提供了更多的元素和属性,增强了网页的表现力和功能。HTML5支持更丰富的多媒体内容,例如音视频,并引入了离线存储、地理定位等新功能。它还定义了与浏览器的交互方式,使得开发者可以更轻松地创建交互式网页应用。 CSS3是层叠样式表(CSS)的最新版本,它在之前的版本基础上,增加了许多新的选择器、属性和功能,例如圆角、阴影、渐变等视觉效果。CSS3使得网页设计师可以更方便地实现复杂的动画和布局,同时还能保持网站的响应式设计和高性能。 ### W3C 标准 W3C(World Wide Web Consortium)是一个制定国际互联网标准的组织,其目的是保证网络的长期发展和应用。W3C制定的标准包括HTML、CSS、SVG等,确保网页内容可以在不同的浏览器上以一致的方式呈现,无论是在电脑、手机还是其他设备上。W3C还对网页的可访问性、国际化和辅助功能提出了明确的要求。 ### 跨浏览器支持 跨浏览器支持是指网页在不同的浏览器(如Chrome、Firefox、Safari、Internet Explorer等)上都能正常工作,具有相同的视觉效果和功能。在网页设计时,考虑到浏览器的兼容性问题是非常重要的,因为不同的浏览器可能会以不同的方式解析HTML和CSS代码。为了解决这些问题,开发者通常会使用一些技巧来确保网页的兼容性,例如使用条件注释、浏览器检测、polyfills等。 ### 视频整合 随着网络技术的发展,现代网页越来越多地整合视频内容。HTML5中引入了`<video>`标签,使得网页可以直接嵌入视频,而不需要额外的插件。与YouTube和Vimeo等视频服务的整合,允许网站从这些平台嵌入视频或创建视频播放器,从而为用户提供更加丰富的内容体验。 ### 网站模板和官网模板 网站模板是一种预先设计好的网页布局,它包括了网页的HTML结构和CSS样式。使用网站模板可以快速地搭建起一个功能完整的网站,而无需从头开始编写代码。这对于非专业的网站开发人员或需要快速上线的商业项目来说,是一个非常实用的工具。 官网模板特指那些为公司或个人的官方网站设计的模板,它通常会有一个更为专业和一致的品牌形象,包含多个页面,如首页、服务页、产品页、关于我们、联系方式等。这类模板不仅外观吸引人,而且考虑到用户体验和SEO(搜索引擎优化)等因素。 ### 网站模板文件结构 在提供的文件名列表中,我们可以看到一个典型的网站模板结构: - **index.html**: 这是网站的首页文件,通常是用户访问网站时看到的第一个页面。 - **services.html**: 此页面可能会列出公司提供的服务或产品功能介绍。 - **products.html**: 这个页面用于展示公司的产品或服务的详细信息。 - **about.html**: 关于页面,介绍公司的背景、团队成员或历史等信息。 - **contacts.html**: 联系页面,提供用户与公司交流的方式,如电子邮件、电话、联系表单等。 - **css**: 这个文件夹包含网站的所有CSS样式文件,控制着网站的布局、颜色和字体等。 - **images**: 此文件夹存放网站中使用的图片资源。 - **js**: 这个文件夹包含所有JavaScript文件,这些文件用于实现网站的交互功能,如动画、表单验证等。 通过上述文件结构,开发者可以快速部署和自定义一个功能齐全的网站。对于技术人员来说,了解这些文件的作用和它们如何协同工作,是构建和维护网站的基础知识。对于非技术人员,了解这些概念有助于更好地与网页开发人员沟通,确保网站的设计和功能符合业务需求。
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EMC VNX5100控制器SP更换全流程指南:新手到高手的必备技能

# 摘要 本文深入探讨了EMC VNX5100控制器的维护和管理。首先,文章介绍了EMC VNX5100控制器的基本概念和维护基础知识,随后详细解析了控制器硬件结构以及软件架构。第二章深入阐述了控制器硬件组件、存储接口及端口类型,以及Unisphere界面和VNX操作系统与固件。此外,本文还探讨了控制器的冗余和故障转移机制,包括主动-被动与主动-主动配置以及故障转移过程与监控。在SP更换方面,第三章详述了准备