import requests with open('PRRSV.txt','r') as f: file_names = f.readlines() for file_name in file_names: file_name = file_name.strip() url = f"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/all/{file_name}/{file_name}_genomic.gbff" response = requests.get(url) with open(f'{file_name}.gbff', 'wb') as f: f.write(response.content)

时间: 2024-04-27 19:22:12 浏览: 174
RAR

up_file.rar_UP_up-file_up_file

这段代码看起来像是使用Python的requests库和urllib库来下载gbff文件。代码的功能是从NCBI网站下载多个gbff文件，并将它们保存到本地。其中，文件名列表保存在PRRSV.txt文件中，每个文件名占一行。 代码的具体功能如下： 1. 使用Python的open()函数打开PRRSV.txt文件，并将文件中的所有行读取到一个列表中。 2. 遍历文件名列表，去掉每个文件名中的换行符，并构造NCBI网站的下载链接。 3. 使用Python的requests库向NCBI网站发送下载请求，并获取文件内容。 4. 将下载的文件内容保存到本地，文件名为原文件名加上".gbff"后缀。 需要注意的是，这段代码没有实现一个一个下载的功能，而是同时下载多个文件。如果您需要一个一个下载文件，可以将代码中的循环改为递归调用或者使用其他方式实现。
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with rarfile.RarFile(rar_path, 'r') as rar: for file_info in rar.infolist(): if file_info.filename == file_name: content = rar.read(file_info.filename).decode('utf-8') return content content = ...
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In the past I have written a plug-in architecture for one of my MFC projects. This architecture, although it worked, was limited in what it could provide, in that the executable/DLL had to know about ...

watch_folder = r'D:/zip' upload_url = 'http://192.168.1.226:6060/dz' def upload_file(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: files = {'file': file} response = requests.post(upload_url, files=files) print(f"Uploaded {file_path}: {response.status_code}") def monitor_folder(): files = set() while True: current_files = set(os.listdir(watch_folder)) new_files = current_files - files for file in new_files: file_path = os.path.join(watch_folder, file) upload_file(file_path) files = current_files time.sleep(15) if __name__ == "__main__": monitor_folder() 加代码实现文件上传完成后将watch_folder = r'D:/zip'里的文件删除，而watch_folder = r'D:/zip'不动

with open(file_path, 'rb') as file: files = {'file': file} response = requests.post(upload_url, files=files) print(f"Uploaded {file_path}: {response.status_code}") def delete_file(file_path): os...

file_path = './world1/' create_file(file_path) # 获取图片 for i in img_list: try: img_url = i.xpath('./@src')[0] except: img_url = i.xpath('./@data-src')[0] # 文件名称 file_name = f'{file_path}page_{cnt}.jpg' print(file_name, img_url) # 下载保存图片 resp = requests.get(img_url) with open(file_name, 'wb') as f: f.write(resp.content) cnt += 1

这是一个Python代码片段，它使用了Requests库和lxml库中的etree模块来下载并保存图片。具体来说，它首先调用前面提到的create_file函数来创建一个名为'./world1/'的文件夹，用于存储下载的图片。然后，它遍历前面...

import requests #引入requests库 from bs4 import BeautifulSoup #引入beautifulsoup4 库 import csv import pandas as pd def get_html(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def getGDP(ulist,html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") trs=soup.find_all('tr') file_name = path + '/GDP' + s + '.csv' with open(file_name, 'a', errors='ignore', newline='') as f: f_csv = csv.writer(f) f_csv.writerows(ulist) for tr in trs: list=[] for th in tr: ts=th.string if ts =='\n': continue list.append(ts) ulist.append(list) def saveGDP(ulist,s): file_name = 'GDP'+s+'.csv' with open(file_name, 'a', errors='ignore', newline='') as f: f_csv = csv.writer(f) f_csv.writerows(ulist) def main(): d='' s='1960' path = '/Users/username/Documents' for i in range(64): unifo=[] url='https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_gdp/'+s+'.html' html= get_html (url) getGDP(unifo,html) saveGDP(unifo,s,path) s1=int(s) s1=s1+1 s=str(s1) df = pd.read_html(url,encoding="utf8")[0] df.to_excel("2zu.xlsx",index=False)有什么问题且在哪找到导出的数据具体文件

2. saveGDP 函数中的 file_name 变量没有使用正确的路径，导致数据无法保存到指定的目录。 3. main 函数中的变量 d 没有使用，可以删除。 4. pd.read_html 函数将网页数据解析为 DataFrame，并保存到 2...

# 文件保存路径 file_path = './test' create_file(file_path) # 获取图片 for i in img_list: try: img_url = i.xpath('./@src')[0] except: img_url = i.xpath('./@data-src')[0] # 文件名称 file_name = f'{file_path}page_{cnt}.jpg' print(file_name, img_url) # 下载保存图片 resp = requests.get(img_url) with open(file_name, 'wb') as f: f.write(resp.content) cnt += 1

然后根据当前图片的序号 cnt 拼接出一个本地文件名 file_name，并使用 requests 库下载该图片的二进制数据，最后将二进制数据保存到本地文件中。 需要注意，如果 img_list 中的某个元素没有 src 属性，...

import requests #引入requests库 from bs4 import BeautifulSoup #引入beautifulsoup4 库 import csv def get_html(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def getGDP(ulist,html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") trs=soup.find_all('tr') for tr in trs: list=[] for th in tr: ts=th.string if ts =='\n': continue list.append(ts) ulist.append(list) def saveGDP(ulist,s): file_name = 'GDP'+s+'.csv' with open(file_name, 'a', errors='ignore', newline='') as f: f_csv = csv.writer(f) f_csv.writerows(ulist) def main(): d s='1960' for i in range(64): unifo=[] url='https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_gdp/'+s+'.html' html= get_html (url) getGDP(unifo,html) saveGDP(unifo,s) s1=int(s) s1=s1+1 s=str(s1) if __name__ == "__main__": main()

1. 引入requests库和BeautifulSoup库。 2. 定义get_html函数，用于获取指定网址的html代码。 3. 定义getGDP函数，用于从html代码中提取GDP数据，并将数据存储到ulist列表中。 4. 定义saveGDP函数，用于将ulist列表中...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def get_html(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def getGDP(ulist,html): soup=BeautifulSoup(html,"html.parser") trs=soup.find_all('tr') for tr in trs: list=[] for th in trs: ts=th.string if ts=='\n': continue list.append(ts) ulist.append(list) def saveGDP(ulist,s): flie_name='GRADES'+s+'.csv' with open(file_name,'a',errors='ignore',newline='')as f: f_csv=csv.writer(f) f_csv.writerows(ulist) def main(): s='1960' for i in range(62): unifo=[] url='https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_gdp/'+s+'.html' html=get_html(url) getGDP(unifo,html) saveGDP(unifo,s) s1=int(s) s1=s1+1 s=str(s1) if__name__=="__main__": main()

这段代码是用来抓取全球各国每年的GDP数据，并将其保存为CSV文件的。...在代码中，还有一些错误需要修正，比如file_name变量名拼写错误，if__name__=="__main__"语句中的下划线应该是两个等号，等等。

import requestsfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, as_completedimport multiprocessingprefix = "save/"readed_path = multiprocessing.Manager().Queue()cur_path = multiprocessing.Manager().Queue()new_path = multiprocessing.Manager().Queue()lock = multiprocessing.Lock()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path.queue: readed_path.put(self.href) new_path.put(self.href) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" url = f"http://{path}{file_path}" try: response = requests.get(url) print(response.status_code, response.reason, response.raw.version) data = response.content.decode("utf-8") if response.status_code == 301: data = response.headers["Location"] if not data in readed_path.queue: new_path.put(data) data = "" return data except Exception as e: print(e.args)def ParseArgs(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-p", "--path", help="domain name") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="recursion depth") args = parser.parse_args() return argsdef formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return pathdef doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data)def work(maxdeep): args = ParseArgs() cur_path.put(formatPath(args.path)) readed_path.put(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: for i in range(args.deep): size = cur_path.qsize() futures = [executor.submit(doWork, cur_path.get()) for _ in range(size)] for future in as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: print(e) cur_path.queue.clear() while not new_path.empty(): cur_path.put(new_path.get()) print(i)if __name__ == '__main__': work(5)此代码出现Unresolved reference 'parse'

这是因为您在 doWork 函数中使用了 parse 变量，但是该变量未在 doWork 函数中定义或传递。您需要将 parse 变量作为参数传递给 doWork 函数，或者将其定义为全局变量，以便在 doWork 函数中使用它。...

解释下列代码import requests from bs4 import BeautifulSoup import os def download_file(url, filename): r = requests.get(url, stream=True) with open(filename, 'wb') as f: for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024): if chunk: f.write(chunk) if __name__ == '__main__': root_url = 'https://www.xuekewang.com/' subject_url = 'https://www.xuekewang.com/subject/' subject_list = ['xl', 'yw', 'sx', 'yy', 'wl', 'hx', 'zz'] for subject in subject_list: # 创建保存文件夹 save_path = 'C:/Users/用户名/Desktop/学科网/' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) # 获取网页源代码并用 BeautifulSoup 解析 response = requests.get(subject_url + subject + '/') soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 找到所有的资源链接并下载 for link in soup.find_all('a', {'class': 'down'}): resource_url = 'https://www.zxxk.com/soft/39428339.html' resource_name = '生物' # 可以自定义资源文件名 download_file(resource_url, save_path + resource_name) print(subject + ' 课程下载完成！')

2. 定义了一个下载文件的函数download_file，接收两个参数：要下载的文件的URL和下载后保存的文件名。函数内部使用requests库获取资源，并将其以二进制写入指定的文件。 3. 如果代码被直接运行（而不是被其他模块...

class PicSpiderPipeline(ImagesPipeline): def get_media_requests(self, item, info): image_requests = super().get_media_requests(item,info) for img_req in image_requests: img_req.item = item return image_requests def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None): old_path = super().file_path(request,response,info) title = request.item['title'] save_path = os.path.join(settings.IMAGES_STORE,title) image_name = old_path.replace('full/','') return os.path.join(save_path,image_name) 此代码中没有报错，但是却没有输出图片，在此代码中如何查出标题中含有特殊字符

for img_req in image_requests: img_req.item = item return image_requests def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None): old_path = super().file_path(request, response, ...

from requests_html import HTMLSession import os class Spider: def __init__(self): self.base_url = 'https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/data.binance.vision/data/spot/daily/klines' self.pair = '1INCHBTC' self.interval = '1d' self.session = HTMLSession() def get_urls(self): urls = [] # 首页 response = self.session.get(f'{self.base_url}/{self.pair}/{self.interval}/') if response.status_code == 200: for link in response.html.links: if link.endswith('.zip'): urls.append(link) # 分页 while True: response = self.session.get(response.html.links[-1]) if response.status_code != 200: # 请求失败 break for link in response.html.links: if link.endswith('.zip'): urls.append(link) if 'CHECKSUM' in response.html.links[-1]: break return urls def download_files(self): urls = self.get_urls() if not urls: print('下载失败') return if not os.path.exists('download_files'): os.mkdir('download_files') for url in urls: file_name = url.split('/')[-1] file_path = f'download_files/{file_name}' if os.path.exists(file_path): # 文件已存在 print(f'{file_name} 已存在') continue response = self.session.get(url) if response.status_code != 200: # 请求失败 print(f'{file_name} 下载失败') continue with open(file_path, 'wb') as f: f.write(response.content) print(f'{file_name} 下载成功') def run(self): self.download_files()

程序使用了 requests_html 库来处理 HTTP 请求和解析 HTML。在 Spider 类中，构造函数 __init__ 定义了程序需要的一些基础参数，如 Binance 的数据下载链接、交易对、时间间隔、HTTP 会话等。方法 get_urls 用来获取...

class PicSpiderPipeline(ImagesPipeline): def get_media_requests(self, item, info): image_requests = super().get_media_requests(item,info) for img_req in image_requests: img_req.item = item return image_requests def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None): old_path = super().file_path(request,response,info) title = request.item['title'] save_path = os.path.join(settings.IMAGES_STORE,title[0].replace('|','')) image_name = old_path.replace('full/','') return os.path.join(save_path,image_name) 此代码中怎样知道标题title含有特殊符号

for img_req in image_requests: img_req.item = item return image_requests def file_path(self, request, response=None, info=None, *, item=None): old_path = super().file_path(request, response, ...

import requests import os url = 'https://example.com/playlist.m3u8' key_url = 'https://example.com/key.key' output_dir = 'output' if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) playlist = requests.get(url).text lines = playlist.split('\n') for line in lines: if line.endswith('.ts'): ts_url = url.rsplit('/', 1)[] + '/' + line ts_file = os.path.join(output_dir, line) key = requests.get(key_url).content ts_data = requests.get(ts_url).content with open(ts_file, 'wb') as f: for i in range(, len(ts_data), 16): f.write(bytes([a ^ b for a, b in zip(ts_data[i:i+16], key)]))能为这个程序写个标注吗？

这个程序使用 Python 语言编写，使用了 requests 和 os 两个库。首先定义了一个 URL 和输出目录，如果输出目录不存在则创建。然后获取 M3U8 播放列表，将其按行分割，遍历每一行，如果以 .ts 结尾，则获取对应的 URL...

from requests_html import HTMLSession session = HTMLSession() import time import csv import os def save_data(lists,name): file_name = f'{name}.csv' if not os.path.exists(file_name): open(file_name, 'w', encoding='utf_8_sig', newline='') with open(file_name, 'r', encoding='utf_8_sig') as f: res = csv.reader(f) res = [i for i in res] f1 = open(file_name, 'w', encoding='utf_8_sig', newline='') w = csv.writer(f1) # if len(res) == 0: # w.writerow(title) w.writerows(res) w.writerows(lists)是什么意思

然后，它使用open()函数打开这个CSV文件，并使用csv.reader(f)读取文件中的内容。将读取到的内容存储在变量 res 中，这个变量是一个包含了CSV文件中每一行数据的列表。 接着，函数再次使用open()函数打开同...

import requests def verify(url): payload = '/actuator/env' try: res = requests.get(url+payload, timeout=5) if 'activeProfiles' in res.text: print(url+' 存在信息泄露漏洞') else: print(url+' 不存在') except requests.exceptions.Timeout: print(url+" 请求超时！") except requests.exceptions.ConnectionError: print(url+" 连接错误！") if __name__ == '__main__': with open('poc.txt','r') as f: for line2 in f: verify(url=line2.strip())

脚本中使用了一个 poc.txt 文件，其中按行记录了需要被检测的 URL 地址。脚本读取文件中的每一行 URL 地址，并对其进行检测。 需要注意的是，脚本中使用了 timeout 参数设置请求超时时间，防止程序因为网络原因或者...

改进代码import requests with open('PRRSV.txt','r') as f: file_names = f.readlines() for file_name in file_names: file_name = file_name.strip() url = f"ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/genbank/all/{file_name}/{file_name}_genomic.gbff.gz" response = requests.get(url) with open(f'{file_name}.gbff.gz', 'wb') as f: f.write(response.content)

你的代码似乎是从NCBI下载一些基因组数据文件，然后保存到本地。... with open('PRRSV.txt', 'r') as f: file_names = f.readlines() download_files(file_names) if __name__ == '__main__': main()
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资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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