mport requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def get_top250_movies(): url = 'https://movie.douban.com/top250' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} movie_info_list = [] for i in range(0, 250, 25): params = {'start': str(i)} res = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') movie_list = soup.find_all('div', class_='info') for movie in movie_list: title = movie.find('span', class_='title').text info = movie.find('div', class_='bd').p.text.strip().split('\n') director = info[0][4:] actors = info[1][3:] year = info[1][-5:-1] rating = movie.find('span', class_='rating_num').text comment_num = movie.find('div', class_='star').find_all('span')[3].text[:-3] movie_info_list.append([title, director, actors, year, rating, comment_num]) return movie_info_list def save_to_csv(movie_info_list): with open('movie_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['电影名称', '导演', '演员', '上映年份', '评分', '评论数']) for movie_info in movie_info_list: writer.writerow(movie_info) if name == 'main': movie_info_list = get_top250_movies() save_to_csv(movie_info_list) print('电影信息保存成功!') 在此代码的基础上对爬取的电影类型进行生成按照评分生成词云

时间: 2023-06-26 20:08:59 浏览: 42
可以使用Python中的wordcloud库来生成词云。首先需要安装该库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install wordcloud ``` 然后在获取电影信息的代码中添加以下代码: ```python from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 从电影信息中获取所有电影类型 genre_list = [] for movie_info in movie_info_list: genres = movie_info[2].split('/') genre_list.extend(genres) # 生成词云 wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=800, height=400).generate(' '.join(genre_list)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() ``` 这段代码将所有电影类型存储在一个列表中,然后使用WordCloud生成词云图并显示。可以根据需要调整词云的参数,例如背景颜色、大小等。最终生成的词云图可以使用Matplotlib库进行显示。
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mport requests from lxml import etree import csv import time import pyecharts from pyecharts import options as opts from pyecharts.options import * #导入的是一个模块中的所有类 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import ThemeType from bs4 import BeautifulSoup from selenium.webdriver import Chrome

这段代码导入了以下模块: - `requests`:用于发送 HTTP 请求。 - `lxml` 和 `BeautifulSoup`:用于解析 HTML 和 XML。 - `csv`:用于读写 CSV 文件。 - `time`:用于处理时间。 - `pyecharts`:一个基于 Python 的数据可视化库。 - `Bar`:用于生成柱状图。 - `ThemeType`:用于设置图表主题。 - `Chrome`:用于操作 Chrome 浏览器。

2023/5/31 16:01:36 mport requests url = "https://swa.apple.com:443/api/v1.0/external/authEntityRequests" pem = r"D:\bob_porject\ibeelink-apple-mfi\ibeelink-application\src\main\java\com\bob\ibeelink\apple\mfi\application\service\impl\MFi-gSccDMIpR_e_vXRs9QEXDA.cert.pem" key = r"D:\bob_porject\ibeelink-apple-mfi\ibeelink-application\src\main\java\com\bob\ibeelink\apple\mfi\application\service\impl\test.key" data = { "ppid": "988616-546718", "requested_auth_entity_count": 10 } headers = {"Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json"} res = requests.post(url, json=data, headers=headers, cert=(pem, key), ) print(res.text) 请将上述代码转为springboot2.5.14与JDK1.8版本的代码

好的,以下是将上述代码转换为Spring Boot 2.5.14和JDK 1.8的代码: 首先,需要将Python中用于发送HTTP请求的`requests`库替换为Java中的`HttpClient`库。同时,需要使用Java中的`KeyStore`类和`SSLContext`类来加载证书和构建SSL上下文。代码如下: ``` import java.io.FileInputStream; import java.net.URI; import java.security.KeyStore; import java.security.cert.CertificateFactory; import java.security.cert.X509Certificate; import javax.net.ssl.SSLContext; import javax.net.ssl.SSLParameters; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.client.HttpClient; import org.apache.http.client.methods.HttpPost; import org.apache.http.conn.ssl.SSLConnectionSocketFactory; import org.apache.http.entity.ContentType; import org.apache.http.entity.StringEntity; import org.apache.http.impl.client.HttpClients; import org.apache.http.util.EntityUtils; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class AppleService { public void postRequest() throws Exception { String url = "https://swa.apple.com:443/api/v1.0/external/authEntityRequests"; String pemPath = "D:\\bob_porject\\ibeelink-apple-mfi\\ibeelink-application\\src\\main\\java\\com\\bob\\ibeelink\\apple\\mfi\\application\\service\\impl\\MFi-gSccDMIpR_e_vXRs9QEXDA.cert.pem"; String keyPath = "D:\\bob_porject\\ibeelink-apple-mfi\\ibeelink-application\\src\\main\\java\\com\\bob\\ibeelink\\apple\\mfi\\application\\service\\impl\\test.key"; String ppid = "988616-546718"; int count = 10; String json = String.format("{\"ppid\": \"%s\", \"requested_auth_entity_count\": %d}", ppid, count); // 加载证书 KeyStore keystore = KeyStore.getInstance(KeyStore.getDefaultType()); keystore.load(null, null); CertificateFactory cf = CertificateFactory.getInstance("X.509"); FileInputStream pemStream = new FileInputStream(pemPath); X509Certificate cert = (X509Certificate) cf.generateCertificate(pemStream); keystore.setCertificateEntry("apple", cert); SSLContext sslContext = SSLContext.getInstance("TLS"); KeyManagerFactory kmf = KeyManagerFactory.getInstance("SunX509"); FileInputStream keyStream = new FileInputStream(keyPath); KeyStore keyStore = KeyStore.getInstance("PKCS12"); keyStore.load(keyStream, "password".toCharArray()); kmf.init(keyStore, "password".toCharArray()); sslContext.init(kmf.getKeyManagers(), null, null); // 构建HTTP客户端 SSLConnectionSocketFactory sslsf = new SSLConnectionSocketFactory(sslContext, new String[]{"TLSv1.2"}, null, SSLConnectionSocketFactory.getDefaultHostnameVerifier()); HttpClient httpClient = HttpClients.custom().setSSLSocketFactory(sslsf).build(); HttpPost httpPost = new HttpPost(); httpPost.setURI(new URI(url)); httpPost.setHeader("Accept", "application/json"); httpPost.setHeader("Content-Type", "application/json"); httpPost.setEntity(new StringEntity(json, ContentType.APPLICATION_JSON)); // 发送HTTP请求 HttpResponse response = httpClient.execute(httpPost); HttpEntity entity = response.getEntity(); String responseText = EntityUtils.toString(entity); System.out.println(responseText); } } ``` 需要注意的是,代码中的证书路径和密码、请求参数等都需要根据实际情况进行修改。

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mport numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt import time from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) end_time = time.time() print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds")获得运行结果并分析

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这个问题可以使用递归方法解决。下面是一个思路: 1. 定义一个函数,接收三个参数:n、m、i,表示还剩下n个人,每次数到m时出列,当前报数的人是i; 2. 如果n=1,返回i,即最后留下的那个人的编号; 3. 否则,计算出下一个出列的人的编号j,通过递归调用函数解决n-1个人的问题,其结果为k; 4. 如果k < j,即当前i之后出列的人的编号为k,需要将k转换为在i之前出列的编号,返回值为 k+(n-1); 5. 如果k>=j,即当前i之后出列的人的编号为k,返回值为 k-(j-1); 下面是对应的Python代码: ```python def josephus(n, m, i):
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