def main(): #随着url末尾page的变化，可以对应不同的直播数据，每页实际上存放了20个人的数据，一共有47页有余。 depth = 48 info_list = [] for i in range(1, depth): try: url = "https://api.live.bilibili.com/xlive/web-interface/v1/second/getList?platform=web&parent_area_id=9&area_id=0&sort_type=sort_type_291&page=" + str( i) #我们需要获取主播名称以及观看人数的对应信息。 #打开f12，切换到Network界面并使用f5刷新，找到与主播信息对应的网页url。 #虚拟分区https://api.live.bilibili.com/xlive/web-interface/v1/second/getList?platform=web&parent_area_id=9&area_id=0&sort_type=sort_type_291&page= #单机分区https://api.live.bilibili.com/xlive/web-interface/v1/second/getList?platform=web&parent_area_id=6&area_id=236&sort_type=online&page= html = getHTMLList(url) parsePage(html, info_list) print("正在获取第{}页信息".format(i)) except: continue printStockList(info_list)

时间: 2024-03-31 07:32:55 浏览: 145
RAR

实战小项目：爬取拉钩网并作小型数据分析

这段代码是主函数，其主要作用是通过调用其他函数逐页获取B站直播信息，并将这些信息保存到Excel文件中。具体来说，它首先设定了要获取的页数depth为48，然后通过for循环逐页获取直播信息。在每一页的信息获取过程中，它会调用getHTMLList函数获取网页HTML代码，然后调用parsePage函数解析HTML代码获取主播名称和观众信息，最后将这些信息添加到info_list中。当所有页的信息都获取完毕后，它会调用printStockList函数将info_list中的信息保存为Excel文件。如果在获取信息的过程中发生错误，程序会忽略该页并继续执行下一页。
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实战小项目：爬取豆瓣有关张国荣的日记（并作数据分析) def get_main(self): mains=[] print u'\n',u'正在解析页面...' for i in range(1020,2001,20): response=self.get_source(url='...
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目标检测数据集：菠萝是否成熟检测【VOC标注格式，包含训练集和验证集、类别json文件以及可视化脚本】

项目包含：菠萝是否成熟检测【VOC标注格式，包含训练集和验证集、类别json文件以及可视化脚本】，数据保存按照文件夹保存，经测试，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为640*640的大分辨率RGB...

将下列代码补全：# Data Loading and Preprocessing def load_and_preprocess_data(): # 加载雷达和ECG数据 # 数据归一化和预处理 pass

要完成这个函数，你需要首先导入必要的库，然后加载雷达和ECG数据。如果数据存储在文件中，可以使用pandas...在这个例子中，我们假设数据已经按照每列对应的方式分开存储，如果没有，则可能需要进一步拆分或合并数据。

# 构建Merkle Tree def BuildTree(data): # 验证数据完整性 def Validate(hash, data):

在Merkle树中，每个叶节点都是一个数据块的哈希值，而每个非叶节点都是其子节点的哈希值的哈希值。因此，验证数据完整性需要对数据进行哈希，然后与根节点的哈希值进行比较。如果两者相等，则数据完整。下面是一个...

class LinkNode: #循环单链表结点类 def __init__(self,data=None): #构造函数 self.data=data #data属性 self.next=None #next属性 class CLinkList: #循环单链表类 def __init__(self): #构造函数 self.head=LinkNode() #头结点head self.head.next=self.head #构成循环的 def CreateListF(self, a): #头插法：由数组a整体建立循环单链表 for i in range(0,len(a)): #循环建立数据结点s s=LinkNode(a[i]) #新建存放a[i]元素的结点s s.next=self.head.next #将s结点插入到开始结点之前,头结点之后 self.head.next=s def CreateListR(self, a): #尾插法：由数组a整体建立循环单链表 t=self.head #t始终指向尾结点,开始时指向头结点 for i in range(0,len(a)): #循环建立数据结点s s=LinkNode(a[i]); #新建存放a[i]元素的结点s t.next=s #将s结点插入t结点之后 t=s t.next=self.head #将尾结点的next改为指向头结点 def geti(self, i): #返回序号为i的结 p=self.head #首先p指向头结点 j=-1 while (j<i): j+=1 p=p.next if p==self.head: break return p def Add(self, e): #在线性表的末尾添加一个元素e def getsize(self): #返回长度 p=self.head cnt=0 while p.next!=self.head: #找到尾结点为止 cnt+=1 p=p.next return cnt

def Add(self, e): # 在线性表的末尾添加一个元素e s = LinkNode(e) # 新建结点s p = self.head # p指向头结点 while p.next != self.head: # 找到尾结点 p = p.next p.next = s # 将s插入到尾结点之后 ...

from scipy.io import loadmat def data_read(path： :param path: 数据存放的路径 :return: 输入数据

MAT文件是由MATLAB语言保存的数据结构，常用于存储数组、结构数组等复杂数据。 data_read 函数是你定义的一个自定义函数，它接受一个参数 path，这个参数代表数据所在的文件路径。该函数的作用可能是用来读取...

#Web元素提取 def getHTML(htmlpath): #读取HTML文件内容 f=open(htmlpath,'r',encoding='utf-8') ls=f.readlines() f.close() return ls def extracttImage(htmllist): #解析文件并提取图像的URL urls=[] for line in htmllist: if 'img'in line: #图像用img标签表示 url==line.split('src=')[-1].split('"')[1] if 'http' in url: #每个URL都以http开头 urls.append(url) return urls def showResult(urls): #将获取的链接输出 for url in urls: print('png图像文件为:20180112025424524.png对应的URL为:{}'.format(url) def saveResults(filepath,urls): #保存结果到文件 f=open(filepath,'w') for url in urls: f.write(url+'\n') f.close() def.main(): inputfile="nationalgeographic.html" outputfile='nationalgeographic.txt' htmlLines=getHTML(inputfile) imagUrls=extractImageUrls(htmlLines) showResults(imageUrls) saveResults(outputfile,imageUrls) main() 这段代码错误为？如何修改？

因为url==会将等号右边的值赋给一个名为url==的变量，而我们实际上想要将值赋给url变量。 3. 函数调用错误：在main函数中，函数名应为extractImageUrls，而不是extracttImage。同时，在showResult和...

from scipy.io import loadmat def data_read(path: :param path: 数据存放的路径 return: 输入数据

from scipy.io import loadmat 是Python中scipy库中的一个函数导入语句，它允许我们加载MATLAB的数据文件。loadmat 函数用于读取.mat格式的数据，这种文件通常由MATLAB生成，包含了多种类型的数组和其他变量。 ...

def show_people(): # 显示人物信息的函数实现 passdef main(): # 主程序实现 show_people() main.mainloop()if __name__ == '__main__': login() main()补全显示人物的代码

def main(): # 主程序实现 show_people() main.mainloop() if __name__ == '__main__': login() main() 需要注意的是，这里只是一个简单的示例，实际情况中需要根据具体需求进行调整。

def enter(self, contact): # 添加联系人到链表和哈希表

def enter(self, contact): 这个方法定义在一个具有self参数的类中，可能是某个数据结构或管理类的一部分，比如链表（LinkedList）或哈希表（Hash Table）。这个方法的作用是将给定的contact对象添加到链表和...

# 预测二维数组中每条数据对应的y X=[[5.8 ,2.8 ,5.1 ,2.4],[6.0 ,2.2 ,4.0 ,1.0]] def predict(self, X): # 这里写你的代码 return [1, 1]给出示例代码

为了预测二维数组X中的每条数据对应的y值，你需要提供一个模型或者一个简单的规则来进行预测。由于没有具体的模型或规则信息，我将假设这里是一个简单的线性回归模型，其中所有特征都是正相关的，所以我们可以...

class LinkNode: #循环单链表结点类 def init(self,data=None): #构造函数 self.data=data #data属性 self.next=None #next属性 class CLinkList: #循环单链表类 def init(self): #构造函数 self.head=LinkNode() #头结点head self.head.next=self.head #构成循环的 def CreateListF(self, a): #头插法：由数组a整体建立循环单链表 for i in range(0,len(a)): #循环建立数据结点s s=LinkNode(a[i]) #新建存放a[i]元素的结点s s.next=self.head.next #将s结点插入到开始结点之前,头结点之后 self.head.next=s def CreateListR(self, a): #尾插法：由数组a整体建立循环单链表 t=self.head #t始终指向尾结点,开始时指向头结点 for i in range(0,len(a)): #循环建立数据结点s s=LinkNode(a[i]); #新建存放a[i]元素的结点s t.next=s #将s结点插入t结点之后 t=s t.next=self.head #将尾结点的next改为指向头结点 def geti(self, i): #返回序号为i的结 p=self.head #首先p指向头结点 j=-1 while (j<i): j+=1 p=p.next if p==self.head: break return p def Add(self, e): #在线性表的末尾添加一个元素e def getsize(self): #返回长度 p=self.head cnt=0 while p.next!=self.head: #找到尾结点为止 cnt+=1 p=p.next return cnt

LinkNode类是循环单链表结点类，包括data和next两个属性，用于存储数据和指向下一个结点的指针。 CLinkList类是循环单链表类，包括head属性，用于指向头结点，以及一些方法，如CreateListF、CreateListR、geti、Add...

def distance_to_centers(data, centers): # 这里计算剩余数据点到已选中心点的距离，并归一化为概率 # 返回的是一个向量，表示每个点到每个中心的概率 # 你需要自行实现这个计算

1. data: 这是一组数据点的矩阵，每一行代表一个数据样本，每列代表一个特征值。 2. centers: 是预先选定的中心点集合，通常是聚类结果中的各个群集中心。 函数的主要任务是计算给定数据点data与centers中...

#-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd #创建透视表 def create_pivottalbe(data): ###### Begin ###### ###### End ###### #创建交叉表 def create_crosstab(data): ###### Begin ###### ###### End ###### def main(): #读取csv文件数据并赋值给data ###### Begin ###### ###### End ###### piv_result = create_pivottalbe(data) cro_result = create_crosstab(data) print("透视表：\n{}".format(piv_result)) print("交叉表：\n{}".format(cro_result)) if __name__ == '__main__': main()

这是一段 Python 代码...在 main 函数中，代码通过读取一个 csv 文件的数据，然后调用 create_pivottalbe 和 create_crosstab 函数来创建透视表和交叉表，并输出结果。 如果您有具体问题或需要进一步解释，请告诉我。

def main(): while True: print_menu() key = input('请输入对应的功能的数字：') if key == '1': # 添加学生信息 add_stu_info() elif key == '3': # 修改学生信息 modify_stu_info() elif key == '4': # 查询学生信息 search_stu_score() elif key == '5': # 退出系统 quiu_cpnfirm = input('是否要退出系统（Yes/No):') if quiu_cpnfirm == 'Yes': break elif quiu_cpnfirm == 'No': continue else: print('输入有误，请重新输入') else: print('输入有误,请重新输入') if __name__=='__main__': main()这段代码转中文

def main(): while True: # 显示菜单 print_menu() # 用户输入对应功能的数字 key = input('请输入对应的功能的数字：') if key == '1': # 添加学生信息 add_stu_info() elif key == '3': # 修改学生信息 ...

#Web元素提取 def getHTML(htmlpath): #读取HTML文件内容 f=open(htmlpath,'r',encoding='utf-8') ls=f.readlines() f.close() return ls def extractImageUrls(htmllist): #解析文件并提取图像的URL urls=[] for line in htmllist: if 'img'in line: #图像用img标签表示 url=line.split('src=')[-1].split('"')[1] if 'http' in url: #每个URL都以http开头 urls.append(url) return urls def showResults(urls): #将获取的链接输出 for url in urls: url1=url.strip().split('\t') name='20180112025424524.png' if name in urls: print('png图像文件为:20180112025424524.png对应的URL为:{}'.format(url1)) def saveResults(filepath,urls): #保存结果到文件 f=open(filepath,'w') for url in urls: f.write(url+'\n') f.close() def main(): inputfile="C:\Users\86183\Downloads\nationalgeographic.html" outputfile='nationalgeographic.txt' htmlLines=getHTML(inputfile) imagUrls=extractImageUrls(htmlLines) showResults(imagUrls) saveResults(outputfile,imagUrls) main() 如何修改这段Python代码，使其实现用print实现如下输出： 图像列表中，png图像文件为：20180112025424524.png 对应的URL为：http://image.nationalgeographic.com.cn/2018/0112/20180112025424524.png

您可以将showResults函数修改为以下代码： def showResults(urls): for url in urls: if '20180112025424524.png' in url: print("图像列表中，png图像文件为：20180112025424524.png 对应的URL为：{}"....

能不能在上述代码中实现显示对应的页码，点击页码跳到对应的数据显示页面

2. 在 Flask 的路由函数中，根据 URL 参数获取当前页码，并根据页码获取对应的数据： python @app.route('/') def index(): # 获取当前页码 page_num = request.args.get('page', default=1, type=int) # ...

# 爬取豆瓣电影Top250的10页网页，每页保存在一个.txt文件中,文件在"step1/webpages"文件夹中。 # 注意把爬取的网页保存在文件中，后面分析用，不要重复多次爬取，防止IP被封。 # 请勿修改已有的代码 import requests import os import shutil url='https://movie.douban.com/top250?start=' def getPage(url, i): try: ## 请在下面补充代码，完成网页代码获取及保存为txt文件。需要完成： # 1、构造完整的网页 url # 2、模拟浏览器头部信息 # 3、获取响应信息 r # 4、构造完整的保存目录及文件名 path，如：step1/webpages/page0.txt 等 # ********* Begin *********# # ********* end *********# if not os.path.exists(path): # path 为上面代码生成的文件路径及名称 with open(path, 'wb') as f: f.write(r.content) # r 调用request库的get()方法获取的响应信息 print('文件保存成功！') f.close() except: print('爬取失败！') def main(): # 清理webpages文件夹中原有文件 fileset = os.listdir('step1/webpages') for f in fileset: if 'page' in f: os.remove(os.path.join('step1/webpages', f)) for i in range(10): getPage(url, i) #调用爬取网页的函数 # 调用main()函数 main()

def getPage(url, i): try: # 构造完整的网页 url url = url + str(i*25) + '&filter=' # 模拟浏览器头部信息 header = {'User-Agent':'Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'} # 获取响应信息 r r = requests...

def load_data(): # TODO：加载训练数据 return np.zeros((1, 100, 1)), np.zeros((1, 100, 1))的意思

函数的返回值是一个元组，包含了两个 numpy 数组，分别表示训练数据和对应的标签数据。这里的数据形状为 (samples, timesteps, features)，其中 samples 表示样本数量，timesteps 表示时间步长，features 表示每个...

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