那么想利用Page来将它和其他图放在一起,如何像其他图一样先def map_sichua() -> Map:,然后c=( Map() .add(series_name="四川", data_pair=data, maptype=province) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="四川省2020年罪犯分布情况"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=400, max_=9000), ) ) return c,但如果这么操作,时间轴怎么办

时间: 2024-03-12 07:43:21 浏览: 73
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Python爬虫实例_利用百度地图API批量获取城市所有的POI点

如果需要将 pyecharts 中的 Timeline 组件与其他图表组合在一起,可以使用 pyecharts 中的 `Page` 组件来实现。以下是一个简单的示例代码: ```python from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line, Map, Timeline, Page from datetime import datetime # 构造数据 data = [ {'date': '2021-01-01', 'value': 100}, {'date': '2021-02-01', 'value': 200}, {'date': '2021-03-01', 'value': 150}, {'date': '2021-04-01', 'value': 300}, {'date': '2021-05-01', 'value': 250}, ] # 创建 Line 图表 line = Line() line.add_xaxis([d['date'] for d in data]) line.add_yaxis('数值', [d['value'] for d in data]) # 创建 Map 图表 province = 'sichuan' map = Map() map.add(series_name="四川", data_pair=data, maptype=province) map.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="四川省2020年罪犯分布情况"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=400, max_=9000), ) # 创建 Timeline 组件 timeline = Timeline() timeline.add(line, '数据') # 设置 Timeline 组件的时间轴 timeline.add_schema( orient='horizontal', auto_play=True, play_interval=1000, is_loop_play=False, width=800, label_opts={'color': '#333', 'font_size': 12}, range_slider_opts={'y': '90%'} ) # 将所有图表添加到 Page 组件中 page = Page(layout=Page.SimplePageLayout) page.add(timeline) page.add(map) # 渲染并生成 HTML 文件 page.render('page.html') ``` 在这个示例代码中,我们首先创建了一个普通的 `Line` 图表和一个普通的 `Map` 图表。然后,我们创建了一个 `Timeline` 组件,并将 `Line` 图表添加到其中。接着,我们使用 `timeline.add()` 方法来添加 `Line` 图表,并指定这个 `Line` 图表在时间轴上的名称。然后,我们设置了 `Timeline` 组件的时间轴参数。最后,我们将所有图表添加到 `Page` 组件中,并调用 `page.render()` 方法来生成 HTML 文件并在浏览器中查看效果。 需要注意的是,由于 `Timeline` 组件需要单独渲染,所以我们需要先将它添加到 `Page` 组件中,然后再将 `Page` 组件渲染出来。同时,需要将 `Page` 组件的布局设置为 `SimplePageLayout`,以使所有图表能够按照原始大小布局。
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优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

帮我将以下代码写注释# coding=gbk # -- coding:uft-8 -- # 贝壳网小区 import requests from lxml import etree from time import sleep import hashlib from urllib import parse import pandas as pd def getPosi(tar): try: ak = 'C8rQZy1askzzMtdY3ChAZUer1P0PRjI0' sk = 'shShi1VLCkH1gGR4v75d2LTnrn2Vm5Mg' add = f'/geocoding/v3/?address={tar}&output=json&ak={ak}&city=大连市' add = parse.quote(add, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]") sn = hashlib.md5(parse.quote_plus(add + sk).encode('utf-8')).hexdigest() url = f'https://api.map.baidu.com{add}&sn={sn}' dic = requests.get(url).json() lat = dic['result']['location']['lat'] lng = dic['result']['location']['lng'] return lat, lng except: return None, None def collect(): items = { 'ganjingzi': 22, 'zhongshan': 19, 'shahekou': 14, 'xigang': 12 } resLs = [] for key in items: for page in range(items[key]): page += 1 url = f'https://dl.ke.com/xiaoqu/{key}/pg{page}/' headers = { 'User-Agent': ua, 'Referer': url } while True: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) for li in tree.xpath('//ul[@class="listContent"]/li'): href = li.xpath('./a/@href')[0] while True: try: res = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) dic = { 'href': href, 'key': key, 'name': tree.xpath('//h1/@title')[0], 'price': (tree.xpath('//span[@class="xiaoquUnitPrice"]/text()') + [''])[0], 'property': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[1].strip(), 'building': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[4].strip(), 'house': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[5].strip() } dic['lat'], dic['lng'] = getPosi(dic['name']) print(dic) resLs.append(dic) sleep(3) df = pd.DataFrame(resLs) df.to_excel('贝壳网小区.xlsx', encoding='utf-8', index=False) if name == 'main': ua = 'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.106Safari/537.36' collect()

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