jinjia2设置变量

在 Jinja2 中，可以使用 `set` 关键字来设置变量。例如，要设置一个名为 `name` 的变量，可以使用以下语法：

{% set name = "Alice" %}

您还可以在设置变量时使用 Jinja2 表达式。例如，要设置一个名为 `age` 的变量，其值为 10 加 5，可以使用以下语法：

{% set age = 10 + 5 %}

变量还可以使用其他变量进行设置。例如，假设您已经设置了 `name` 变量。要设置一个名为 `greeting` 的变量，其值为 `"Hello, Alice!"`，可以使用以下语法：

{% set greeting = "Hello, " + name + "!"%}

Jinja2 中的变量可以在模板中使用。例如，要在模板中使用 `greeting` 变量的值，请使用以下语法：

{{ greeting }}

相关问题

python爬虫历史金价代码

Python爬虫抓取历史金价的代码通常涉及到网络请求、HTML解析以及数据存储等步骤。这里是一个简单的例子，使用requests库获取网页数据，BeautifulSoup处理HTML，然后将数据保存到CSV文件：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 目标网站URL，替换为你需要的黄金价格信息页面
url = "https://example.com/gold-prices"  # 实际上你需要查找API或其他公开数据源

response = requests.get(url)
html_content = response.text

soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')  # 使用BeautifulSoup解析HTML

# 查找特定包含黄金价格的HTML元素，比如class或id
price_element = soup.find('div', class_='gold-price')

if price_element:
    gold_price = price_element.get_text().strip()  # 获取并清洗数据
else:
    gold_price = "Price not found"

# 将数据写入CSV文件
with open('gold_prices.csv', mode='a', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    if file.tell() == 0:  # 如果是首次写入，则写表头
        writer.writerow(['Date', 'Gold Price'])
    writer.writerow([str(date), gold_price])  # 假设date变量已经存在并填充了日期

print("Gold price saved to CSV.")

请注意，这只是一个基本示例，实际操作可能会因目标网站结构的变化而变化。你可能需要分析HTML结构找到正确的元素，或者考虑使用更专业的数据抓取库如Scrapy。同时，一些网站可能有反爬虫策略，记得遵守相关规定。

python代码实现针对不同公司的金价做出数据处理，使用分类模型来对不同公司的金价进行分类，比如使用逻辑回归或支持向量机等算法。

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于针对不同公司的金价进行数据处理和分类模型预测：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
df = pd.read_csv('gold_price.csv')

# 数据清理和预处理
df = df.dropna()  # 删除缺失值
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 转换日期格式
df['year'] = df['date'].dt.year  # 提取年份
df['month'] = df['date'].dt.month  # 提取月份
df['day'] = df['date'].dt.day  # 提取日期
df = df.drop(['date'], axis=1)  # 删除日期列

# 特征工程
features = ['year', 'month', 'day', 'company']  # 选择特征变量
X = pd.get_dummies(df[features], columns=['company'])  # 对公司进行独热编码
y = df['category']  # 目标变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 建立分类模型
clf = LogisticRegression()  # 使用逻辑回归算法
# clf = SVC()  # 使用支持向量机算法
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测金价分类
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算分类准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('分类准确率：', accuracy)

这个代码示例假设你已经有了一个名为 `gold_price.csv` 的 CSV 文件，其中包含不同公司的金价历史数据和分类信息。代码首先读取数据，然后进行数据清理和预处理，包括删除缺失值、转换日期格式、提取年份月份日期等等。接着进行特征工程，包括选择特征变量和对公司进行独热编码。然后将数据集划分为训练集和测试集，使用逻辑回归或支持向量机算法进行分类模型训练。最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，计算分类准确率。