with open("result.html", "r+", encoding='utf-8') as html: html_bf = BeautifulSoup(html, 'lxml') body = html_bf.find("body") body["style"] = "background-image: url(background.png)" html_new = str(html_bf) html.seek(0, 0) html.truncate() html.write(html_new)

时间: 2024-04-01 09:31:51 浏览: 95
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requests-html：适用于人类的Pythonic HTML解析:trade_mark:

这段代码的作用是打开名为“result.html”的文件，使用BeautifulSoup解析HTML内容，并找到body标签。然后，将body标签的style属性设置为背景图像为“background.png”。接下来，将BeautifulSoup对象转换为字符串，将文件指针移到文件开头，清空文件内容，然后将新的HTML代码写入文件中。 这段代码的作用是修改HTML文件的内容，将原来的背景图像替换为“background.png”。需要注意的是，这段代码只能修改本地的HTML文件，无法修改在线网页的内容。如果你想实现在线网页的内容修改，可以使用Web自动化工具，如Selenium。
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我是Python库BeautifulSoup的粉丝。 它功能丰富且非常易于使用。 但是，当我在做一个小型的本机项目时，我试图找到像BeautifulSoup这样HTML解析器库，但失败了。 因此，我想编写一个HTML解析器库，它就像Javascript...

import os import pdfplumber # 文本保存目录 txts_dir = "./Users/hh/Desktop/python/fileshunan" for path in os.listdir(files_dir): if os.path.isfile(os.path.join(files_dir, path)): file = os.path.join(files_dir, path) print(file) if file.endswith(".pdf"): with pdfplumber.open(file) as pdf: txt_file = open(txts_dir + path[0:-4] + ".txt", mode='w', encoding='utf-8') for page in pdf.pages: txt_file.write(page.extract_text()) elif file.endswith(".html"): soup = BeautifulSoup(open(file, encoding='utf-8')) with open(txts_dir + path[0:-5] + ".txt", mode='w', encoding='utf-8') as txt_file: txt_file.write(soup.get_text()) #将文件保存为文本

soup = BeautifulSoup(open(file, encoding='utf-8'), 'lxml') with open(txts_dir + path[0:-5] + ".txt", mode='w', encoding='utf-8') as txt_file: txt_file.write(soup.get_text()) 在上述代码中，我们...

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser')

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser') # 提取文本内容 text = soup.get_text() print(text) 这段代码将打开名为your_file_path.html的HTML文件，并...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 文件夹路径 folder_path = 'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' # CSV文件路径 csv_file = r'C:\Users\test\Desktop\output.csv' # 创建CSV文件并写入表头 with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '发送内容']) # 遍历文件夹内的所有文件 for file_name in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 判断文件是否为HTML文件 if file_name.endswith('.html'): # 打开HTML文件并解析源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser') # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断发送内容是否为音频 if '音频' in content: audio_link = soup.find('a')['href'] content = f'音频文件位置：{audio_link}' # 将提取的信息写入CSV文件 with open(csv_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([talk_id, time, send_number, receive_number, content]) print("数据已成功写入CSV文件。")

请确保将folder_path和csv_file中的路径分隔符改为\\，或者使用原始字符串（在字符串前面加上r）。 2. 请确保文件夹路径和CSV文件路径是正确的，并且有读取和写入的权限。 如果你仍然遇到乱码问题，请提供...

import requests from bs4 import BeautifulSoup as BS import time,random url = 'http://www.biqu5200.net/2_2598' # header = {'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 10.0；Win64; ' # 'x64;rv:109.0)Gecko/20200101 Firefox/113.0'} head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 " "(KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.106 Safari/537.36"} html = requests.get(url,headers=head) # # html.encoding = 'utf-8' # print(html.status_code) mybs = BS(html.text,'html.parser') # print(mybs.text) # print(mybs.tytle.string) mylinklist = mybs.find_all('a') # print(mylinklist) urllist = [] for link in mylinklist: url1 = link.get('href') print(url1) try: if url1[0:7] =='/2_2598': urllist.append('http://www.biqu5200.net/'+url1) except: pass #print(urllist) with open("D://789.txt",'w',encoding='utf-8') as file: for url2 in urllist[9:35]: html_zj = requests.get(url2,headers=head) mybs_zj = BS(html_zj.text,'html.parser') print(mybs_zj.h1.string) file.write(mybs_zj.h1.string+'\n') con = mybs_zj.find('div',id='content').text file.write(con+'\n') time.sleep(random.randint(1,5)/10) print("下载完毕!")

10. with open("D://789.txt",'w',encoding='utf-8') as file: for url2 in urllist[9:35]: html_zj = requests.get(url2,headers=head) mybs_zj = BS(html_zj.text,'html.parser') print(mybs_zj.h1.string) file....

我的程序代码为：import json import requests from bs4 import BeautifulSoup from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) # 获取新闻列表 @app.route('/news_list', methods=['GET']) def get_news_list(): url = 'https://www.ecjtuit.edu.cn/' r = requests.get(url) r.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') news_list = soup.select('.new_list li a')[:5] result = [] for news in news_list: news_title = news['title'] news_url = url + news['href'] result.append({ 'title': news_title, 'url': news_url }) return json.dumps(result, ensure_ascii=False) @app.route('/get_carousel_info') def get_carousel_info(): url = 'https://www.ecjtuit.edu.cn/' r = requests.get(url) r.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') carousel_items = soup.select('.bd ul li a') # print(carousel_items) result = [] for item in carousel_items: try: title = item['title'] href = url + item['href'] img_src = item.img['src'] result.append({ 'title': title, 'href': href, 'img_src': 'https://www.ecjtuit.edu.cn' + img_src }) except TypeError: # 如果出现 TypeError 异常，则跳过该 item pass return jsonify(result) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

这是一个使用 Flask 框架开发的 web 应用程序，通过对指定网站进行爬虫，获取新闻列表和轮播图信息，并提供 API 接口供其他应用程序调用。其中 get_news_list() 函数用于获取新闻列表，get_carousel_info() 函数...

解释下面这段代码的作用headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36'} chro = Chrome() #根据古代科学家人名爬取对应百科网页 def request_url(url,name): chro.get(url = url) time.sleep(5) print(chro.page_source) with open(f"html/{name.replace('/','_')}.html","w",encoding="utf-8") as f: f.write(chro.page_source) response_data = HTML(chro.page_source) return response_data #取出txt中古代科学家人名 with open("古代科学家.txt",encoding="utf-8") as f: data = f.read() table = data.split("\n") table = list(set(table)) print(table) for i in table: i = i.strip() if str(i) != 'nan': if i not in [j.replace('.html',"") for j in os.listdir('html')]: request_url(f"https://baike.baidu.com/item/{i}?fromModule=lemma_search-box",i)

这段代码的主要作用是爬取百度百科上古代科学家的网页并保存成html文件。...8. 遍历列表，对每个古代科学家的名字构造百度百科的网址，并访问该网址获取对应的网页内容。 9. 将获取到的网页内容保存到本地文件中。

import os import re from bs4 import BeautifulSoup # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser')提取发送或发言的字符串

with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配包含 "发送" 或 "发言" 的文本...

from jieba import posseg import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 爬取教师信息 url = 'http://lxy.hzau.edu.cn/szll/jsml.htm' response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') teacher_nodes = soup.select('td a') teacher_info = [] for node in teacher_nodes: teacher_name = node.text.strip() teacher_link = 'http://lxy.hzau.edu.cn/' + node['href'] teacher_info.append((teacher_name, teacher_link)) # 整理数据并保存为CSV文件 df = pd.DataFrame({'teacher_name': [name for name, _ in teacher_info], 'teacher_link': [link for _, link in teacher_info]}) df.to_csv('Info.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)请用R重构这段代码

response <- read_html(url, encoding = 'utf-8') teacher_nodes <- response %>% html_nodes('td a') teacher_info <- teacher_nodes %>% purrr::map(function(node) { teacher_name <- node %>% html_text(trim...

import os import re import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置html文件路径 folder_path = r'C:\Users\test\Desktop\DIDItest' output_file = r'C:\Users\test\Desktop\output.csv' # 提取html文件内所需要数据 def extract_html_info(file_path, csv_writer): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: # 读取HTML源代码 html = file.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的标签 p_tags = soup.find_all('p') for p_tag in p_tags: # 提取ID、时间、发送号码、接收号码和发送内容 talk_id = soup.find('span', class_='hint-success').text.strip() time = soup.find('body').contents[0].strip() send_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[0].text.strip() receive_number = soup.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content = soup.find('p').contents[0].strip() # 判断是否是音频 if '音频' in message: file_url = p_tag.find('a')['href'] csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, file_url]) else: csv_writer.writerow([talk_id, timestamp, send_number, receive_number, message]) # 创建CSV文件并写入数据 with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: csv_writer = csv.writer(file) csv_writer.writerow(['ID', '时间', '发送号码', '接收号码', '内容']) # 遍历文件夹及子文件夹，提取HTML文件信息 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file) extract_html_info(file_path, csv_writer) print("数据已成功写入CSV文件。")

8. 判断是否为音频消息，如果是，则提取音频文件的URL；否则，直接提取消息内容。 9. 将提取的数据写入CSV文件中。 10. 创建CSV文件，并写入表头行。 11. 遍历指定文件夹及其子文件夹，提取所有的HTML文件，并调用...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pprint import json import time def download_all_htmls(): """下载所有列表页面的HTML，用于后续的分析""" htmls = [] 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'} for idx in range(24): url = f"https://www.utusan.com.my/page/{idx+1}" print("craw html:", url) r = requests.get(url) if r.status_code != 200: raise Exception("error") htmls.append(r.text) with open(f"page{idx+1}.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(r.text) if (idx+1) % 20 == 0: print("Sleep for 10 seconds...") time.sleep(10) return htmls htmls = download_all_htmls() for idx, html in enumerate(htmls): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') articles = soup.find_all('article') for article in articles: title = article.find('h2').get_text().strip() content = article.find('div', {'class': 'field-item even'}).get_text().strip() with open(f"page{idx+1}_{title}.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(content)这段代码爬取网站的每一个链接，都只能停留在首页，请改进这段代码，让它能够爬取500个链接的页面

from bs4 import BeautifulSoup import pprint import json import time def download_all_articles(): """下载所有文章的内容""" articles = [] headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win...

import os from bs4 import BeautifulSoup # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 解析html代码 soup = BeautifulSoup(html_code, "html.parser") # 查找<body>标签内的数据 body_data = soup.find('(中发言|发送)\s(.*?)\s').get_text() print(body_data)

with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 解析html代码 soup = BeautifulSoup(html_code, "html.parser") # 查找<body>标签内的数据 body_data = soup.find_all(text=re....

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content_tag = message.find('a') if content_tag: content = content_tag['href'] content_type = '音频' else: content = message.text.strip() content_type = '文本' print("talkid:", talk_id) print("时间:", time) print("发送号码:", send_phone) print("接收号码:", receive_phone) print("发送内容:", content) print()

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup....

1.读取该html文本数据； 2.提取出html中所有的超链接（）的文本和段落（ ）的文本，所有文本以换行符为间隔，组成一个字符串； 3.按student_answer_path生成文件，并将第2步产生的长字符串写入文件中，编码设置为UTF-8。 提示： # 读取和解析html的方式有多种，例如lxml和BeautifulSoup from lxml import etree parser = etree.HTMLParser(encoding="utf-8") # 定义解析器 html = etree.parse(html_path, parser=parser) # 解析路径为html_path的html文本 result = etree.tostring(html, pretty_print=True) # 获取html文本，转换成字符串 from bs4 import BeautifulSoup f = open(html_path,'r',encoding='utf-8') soup = BeautifulSoup(f,'html.parser') # 使用html.parser解析器解析文件f soup.a.get_text() # 获取a中的文本内容，转换成字符串 soup.a.attrs # 获取a所有的属性和属性值，返回一个字典 soup.find_all(name, attrs, recursive, text, **kwargs) # 搜索当前tag的所有tag子节点，并判断是否符合过滤器的条件

with open(html_path, 'r', encoding='utf-8') as f: html = f.read() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取超链接和段落文本 text = "" for a in soup.find_all('a'): text += a.get_text() + "\n...

pandas版本是2.0.1 from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import requests import time df = pd.read_csv('playlist.csv', header=None,error_bad_lines=False, names=['url', 'title', 'play', 'user']) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' } for i in df['url']: time.sleep(2) url = 'https://music.163.com' + i response = requests.get(url=url, headers=headers) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取歌单标题 title = soup.select('h2')[0].get_text().replace(',', '，') # 获取标签 tags = [] tags_message = soup.select('.u-tag i') for p in tags_message: tags.append(p.get_text()) # 对标签进行格式化 if len(tags) > 1: tag = '-'.join(tags) else: tag = tags[0] # 获取歌单介绍 if soup.select('#album-desc-more'): text = soup.select('#album-desc-more')[0].get_text().replace('\n', '').replace(',', '，') else: text = '无' # 获取歌单收藏量 collection = soup.select('#content-operation i')[1].get_text().replace('(', '').replace(')', '') # 歌单播放量 play = soup.select('.s-fc6')[0].get_text() # 歌单内歌曲数 songs = soup.select('#playlist-track-count')[0].get_text() # 歌单评论数 comments = soup.select('#cnt_comment_count')[0].get_text() # 输出歌单详情页信息 print(title, tag, text, collection, play, songs, comments) # 将详情页信息写入CSV文件中 with open('music_message.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(title + ',' + tag + ',' + text + ',' + collection + ',' + play + ',' + songs + ',' + comments + '\n') # 获取歌单内歌曲名称 li = soup.select('.f-hide li a') for j in li: with open('music_name.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f: f.write(j.get_text() + '\n')

根据你提供的代码，似乎是在使用 pandas 读取一个名为 'playlist.csv' 的文件，并对文件中的每个 URL 访问网页获取歌单信息和歌曲名称，并将这些信息写入两个不同的 CSV 文件中。在读取 CSV 文件时，你使用了 error...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.dpm.org.cn/lights/royal/p/1.html" #代码开始 r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' soup=BeautifulSoup(r.text,'html.parser') pics=soup.find_all("div",class_="pic") xh=1 for pic in pics: x=pic.find("img") imglj=x.attrs["src"] imgmz=x.attrs["title"].strip() #代码开始 r=requests.get(imglj) cpmc="image//"+imgmz+".jpg" f1=open(cpmc,"bw") f1.write(r.content) f1.close() xh+=1 报错 No such file or directory: 'image//清 沈全沈世杰沈世儒合笔婴戏图贴落.jpg'

r.encoding='utf-8' soup=BeautifulSoup(r.text,'html.parser') pics=soup.find_all("div",class_="pic") xh=1 mkdir("image") # 创建目录 for pic in pics: x=pic.find("img") imglj=x.attrs["src"] imgmz=x....

import requests from bs4 import BeautifulSoup url='https://top.baidu.com/board?tab=realtime' headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.37'} res = requests.get(url=url, headers=headers) res.encoding ='utf-8' soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') hot_list = soup.find_all(class_='c-single-text-ellipsis') print(hot_list) with open('"C:\Users\Lenovo\Desktop\666.txt"' 'w',encoding='GBK') as f: for hot in hot_list: print(hot) f.write(hot.get_text().strip() + '\n')这段代码中出现的SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 3-4: truncated \UXXXXXXXX escape问题该如何解决

with open(r"C:\Users\Lenovo\Desktop\666.txt", 'w', encoding='GBK') as f: 2. 将反斜杠换成正斜杠 with open("C:/Users/Lenovo/Desktop/666.txt", 'w', encoding='GBK') as f: 这样就可以解决这个...
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探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

资源摘要信息:"一种数据转换实验平台" 数据转换实验平台是一种专门用于实验和研究数据转换技术的设备装置，它能够帮助研究者或技术人员在模拟或实际的工作环境中测试和优化数据转换过程。数据转换是指将数据从一种格式、类型或系统转换为另一种，这个过程在信息科技领域中极其重要，尤其是在涉及不同系统集成、数据迁移、数据备份与恢复、以及数据分析等场景中。 在深入探讨一种数据转换实验平台之前，有必要先了解数据转换的基本概念。数据转换通常包括以下几个方面： 1. 数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种，比如将文档从PDF格式转换为Word格式，或者将音频文件从MP3格式转换为WAV格式。 2. 数据类型转换：涉及数据类型的改变，例如将字符串转换为整数，或者将日期时间格式从一种标准转换为另一种。 3. 系统间数据转换：在不同的计算机系统或软件平台之间进行数据交换时，往往需要将数据从一个系统的数据结构转换为另一个系统的数据结构。 4. 数据编码转换：涉及到数据的字符编码或编码格式的变化，例如从UTF-8编码转换为GBK编码。 针对这些不同的转换需求，一种数据转换实验平台应具备以下特点和功能： 1. 支持多种数据格式：实验平台应支持广泛的数据格式，包括但不限于文本、图像、音频、视频、数据库文件等。 2. 可配置的转换规则：用户可以根据需要定义和修改数据转换的规则，包括正则表达式、映射表、函数脚本等。 3. 高度兼容性：平台需要兼容不同的操作系统和硬件平台，确保数据转换的可行性。 4. 实时监控与日志记录：实验平台应提供实时数据转换监控界面，并记录转换过程中的关键信息，便于调试和分析。 5. 测试与验证机制：提供数据校验工具，确保转换后的数据完整性和准确性。 6. 用户友好界面：为了方便非专业人员使用，平台应提供简洁直观的操作界面，降低使用门槛。 7. 强大的扩展性：平台设计时应考虑到未来可能的技术更新或格式标准变更，需要具备良好的可扩展性。 具体到所给文件中的"一种数据转换实验平台.pdf"，它应该是一份详细描述该实验平台的设计理念、架构、实现方法、功能特性以及使用案例等内容的文档。文档中可能会包含以下几个方面的详细信息： - 实验平台的设计背景与目的：解释为什么需要这样一个数据转换实验平台，以及它预期解决的问题。 - 系统架构和技术选型：介绍实验平台的系统架构设计，包括软件架构、硬件配置以及所用技术栈。 - 核心功能与工作流程：详细说明平台的核心功能模块，以及数据转换的工作流程。 - 使用案例与操作手册：提供实际使用场景下的案例分析，以及用户如何操作该平台的步骤说明。 - 测试结果与效能分析：展示平台在实际运行中的测试结果，包括性能测试、稳定性测试等，并进行效能分析。 - 问题解决方案与未来展望：讨论在开发和使用过程中遇到的问题及其解决方案，以及对未来技术发展趋势的展望。 通过这份文档，开发者、测试工程师以及研究人员可以获得对数据转换实验平台的深入理解和实用指导，这对于产品的设计、开发和应用都具有重要价值。
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使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视