翻译代码：import requests sk = requests.get('https://www.baidu.com').text print(sk)

这个代码使用了 Python 的 requests 库来发送 HTTP 请求，从百度网站获取网页内容，并将获取到的内容打印出来。

翻译成中文大概是这样的：

import requests # 导入 requests 库
sk = requests.get(https://www.baidu.com).text # 发送 HTTP 请求并获取网页内容
print(sk) # 打印网页内容

相关问题

帮我将以下代码写注释# coding=gbk # -- coding:uft-8 -- # 贝壳网小区 import requests from lxml import etree from time import sleep import hashlib from urllib import parse import pandas as pd def getPosi(tar): try: ak = 'C8rQZy1askzzMtdY3ChAZUer1P0PRjI0' sk = 'shShi1VLCkH1gGR4v75d2LTnrn2Vm5Mg' add = f'/geocoding/v3/?address={tar}&output=json&ak={ak}&city=大连市' add = parse.quote(add, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]") sn = hashlib.md5(parse.quote_plus(add + sk).encode('utf-8')).hexdigest() url = f'https://api.map.baidu.com{add}&sn={sn}' dic = requests.get(url).json() lat = dic['result']['location']['lat'] lng = dic['result']['location']['lng'] return lat, lng except: return None, None def collect(): items = { 'ganjingzi': 22, 'zhongshan': 19, 'shahekou': 14, 'xigang': 12 } resLs = [] for key in items: for page in range(items[key]): page += 1 url = f'https://dl.ke.com/xiaoqu/{key}/pg{page}/' headers = { 'User-Agent': ua, 'Referer': url } while True: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) for li in tree.xpath('//ul[@class="listContent"]/li'): href = li.xpath('./a/@href')[0] while True: try: res = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) dic = { 'href': href, 'key': key, 'name': tree.xpath('//h1/@title')[0], 'price': (tree.xpath('//span[@class="xiaoquUnitPrice"]/text()') + [''])[0], 'property': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[1].strip(), 'building': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[4].strip(), 'house': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[5].strip() } dic['lat'], dic['lng'] = getPosi(dic['name']) print(dic) resLs.append(dic) sleep(3) df = pd.DataFrame(resLs) df.to_excel('贝壳网小区.xlsx', encoding='utf-8', index=False) if name == 'main': ua = 'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.106Safari/537.36' collect()

# coding=gbk # 设置文件编码为 gbk
# -- coding:uft-8 -- # 设置文件编码为 utf-8
# 贝壳网小区 # 注释，说明文件内容为贝壳网小区相关代码

import requests # 导入 requests 模块
from lxml import etree # 导入 lxml 中的 etree 模块
from time import sleep # 导入 time 模块中的 sleep 函数
import hashlib # 导入 hashlib 模块
from urllib import parse # 导入 urllib 中的 parse 模块
import pandas as pd # 导入 pandas 模块

# 定义获取位置信息的函数
def getPosi(tar):
try:
ak = 'C8rQZy1askzzMtdY3ChAZUer1P0PRjI0' # 百度地图开放平台中的AK
sk = 'shShi1VLCkH1gGR4v75d2LTnrn2Vm5Mg' # 百度地图开放平台中的SK
add = f'/geocoding/v3/?address={tar}&output=json&ak={ak}&city=大连市' # 构造请求地址
add = parse.quote(add, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]") # 对地址进行URL编码
sn = hashlib.md5(parse.quote_plus(add + sk).encode('utf-8')).hexdigest() # 对地址进行签名
url = f'https://api.map.baidu.com{add}&sn={sn}' # 构造完整的请求URL
dic = requests.get(url).json() # 发送请求，获取位置信息
lat = dic['result']['location']['lat'] # 获取纬度
lng = dic['result']['location']['lng'] # 获取经度
return lat, lng # 返回位置信息中的纬度与经度
except:
return None, None # 若获取位置信息失败，则返回 None

# 定义数据收集函数
def collect():
# 定义小区名称与页数的字典
items = {
'ganjingzi': 22,
'zhongshan': 19,
'shahekou': 14,
'xigang': 12
}
resLs = [] # 定义空列表，用于存储收集到的数据
for key in items: # 遍历小区名称与页数的字典
for page in range(items[key]): # 遍历每个小区的每一页
page += 1 # 页码从1开始
url = f'https://dl.ke.com/xiaoqu/{key}/pg{page}/' # 构造请求URL
headers = {
'User-Agent': ua, # 设置请求头中的User-Agent
'Referer': url # 设置请求头中的Referer
}
while True: # 循环发送请求，直到成功或超时
try:
res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8')
break
except:
print('again')
tree = etree.HTML(res) # 解析HTML文本
for li in tree.xpath('//ul[@class="listContent"]/li'): # 遍历每个小区的信息块
href = li.xpath('./a/@href')[0] # 获取小区详情页的URL
while True: # 循环发送请求，直到成功或超时
try:
res = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8')
break
except:
print('again')
tree = etree.HTML(res) # 解析HTML文本
dic = { # 构造数据字典
'href': href, # 小区详情页的URL
'key': key, # 小区名称
'name': tree.xpath('//h1/@title')[0], # 小区名称
'price': (tree.xpath('//span[@class="xiaoquUnitPrice"]/text()') + [''])[0], # 房价
'property': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[1].strip(), # 物业类型
'building': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[4].strip(), # 建筑年代
'house': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[5].strip() # 房屋总数
}
dic['lat'], dic['lng'] = getPosi(dic['name']) # 获取小区位置信息
print(dic) # 输出小区信息
resLs.append(dic) # 将小区信息添加到列表中
sleep(3) # 休眠3秒，防止请求过于频繁
df = pd.DataFrame(resLs) # 将列表中的数据转换为DataFrame格式
df.to_excel('贝壳网小区.xlsx', encoding='utf-8', index=False) # 将DataFrame中的数据保存为Excel文件

if name == 'main': # 如果文件被直接执行，则执行以下代码块
ua = 'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.106Safari/537.36' # 设置请求头中的User-Agent
collect() # 调用数据收集函数

人脸识别使用百度api python代码

### 回答1：
人脸识别是通过计算机视觉和人工智能技术识别和分析人脸图像，进而实现人脸检测、人脸比对、人脸验证等功能。而百度提供的人脸识别API可以帮助我们快速、准确地实现人脸相关的功能。

要使用百度API进行人脸识别，首先需要在百度AI平台上注册账号并创建应用。在创建应用的过程中，会获得一个API Key和Secret Key，这两个密钥在我们的代码中起到了身份认证的作用。

使用Python调用百度API的步骤如下：

1. 安装必要的Python模块：在终端中使用pip命令安装需要的模块，如requests、base64等。

2. 导入所需的模块：在代码的开头导入需要使用的Python模块，如requests、base64等。

3. 设置API Key和Secret Key：将获得的API Key和Secret Key分别赋值给两个变量。

4. 读取待识别的人脸图像：使用Python的文件操作函数读取待识别的人脸图像文件，可以使用PIL等图像处理库对图像进行预处理。

5. 将图像转换为base64编码：使用base64等编码工具将人脸图像转换为base64编码的字符串。

6. 构建请求参数：将API Key、Secret Key和base64编码的人脸图像作为参数传递给API，并设置一些可选参数，如人脸识别的功能和阈值等。

7. 发送请求并获取结果：使用Python的请求库发送HTTP POST请求，并接收返回的结果。

8. 解析结果：对返回的结果进行解析，提取出需要的信息，如人脸的位置、特征等。

9. 处理结果：根据解析的结果进行相应的处理，如展示人脸图像、打印人脸信息等。

以上就是使用百度API进行人脸识别的基本步骤。当然，在实际应用中，还可以根据具体需求对结果进行进一步的处理和分析，例如人脸情绪分析、人脸属性检测等。

### 回答2：
人脸识别是一种通过计算机技术来识别人脸的方法，而百度API提供了一种简单方便的方式来实现人脸识别。下面是使用百度API和Python代码进行人脸识别的示例：

首先，我们需要通过百度云控制台的人脸识别服务创建一个应用，并获取到API Key和Secret Key。

接下来，我们可以使用Python中的`requests`库来进行HTTP请求。首先，我们需要导入相应的库和模块：

import requests
import base64

然后，我们需要定义获取API token的函数：

def get_access_token(api_key, secret_key):
    url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token'
    data = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': api_key,
        'client_secret': secret_key
    }
    response = requests.post(url, data=data)
    access_token = response.json()['access_token']
    return access_token

接下来，我们可以定义一个函数来进行人脸识别：

def face_detection(api_key, secret_key, image_path):
    access_token = get_access_token(api_key, secret_key)
    url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect'
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
    data = {
        'image': image,
        'image_type': 'BASE64',
        'face_field': 'age,gender,beauty',
        'max_face_num': 10
    }
    params = {
        'access_token': access_token
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data)
    result = response.json()
    return result

最后，我们可以调用上述函数来进行人脸识别，传入对应的API Key、Secret Key和人脸图片路径：

api_key = 'your_api_key'
secret_key = 'your_secret_key'
image_path = 'your_image_path'

result = face_detection(api_key, secret_key, image_path)
print(result)

通过以上代码，我们可以使用百度API和Python来进行人脸识别。当然，以上代码只是简单的示例，具体的人脸识别功能还可以通过API的其他参数进行更多的设置和修改。

### 回答3：
人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸特征的方法。百度提供了一系列人脸识别的API，可以通过Python代码使用这些API。

首先，需要在百度AI开放平台上注册账号，并创建一个应用，获取API Key和Secret Key。

接下来，安装百度AI SDK包。在Python中，可以使用pip来安装：

pip install baidu-aip

导入baidu-aip包，并初始化AipFace对象：

from aip import AipFace

# 设置APPID/AK/SK
APP_ID = 'your_app_id'
API_KEY = 'your_api_key'
SECRET_KEY = 'your_secret_key'

client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

接下来，可以使用AipFace对象调用百度API的人脸识别功能。以下是一个简单的人脸检测代码示例：

import base64

# 读取图片并进行Base64编码
with open("face.jpg", "rb") as f:
    image = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

# 调用人脸检测API
result = client.detect(image, 'BASE64')

# 解析结果
if 'result' in result:
    face_num = result['result']['face_num']
    face_list = result['result']['face_list']
    for face in face_list:
        face_location = face['location']
        left = face_location['left']
        top = face_location['top']
        width = face_location['width']
        height = face_location['height']
        print(f"人脸位置：left={left}, top={top}, width={width}, height={height}")
else:
    print("人脸检测失败")

以上是一个简单的人脸检测的例子，可以通过修改参数和调用其他API实现不同的人脸识别功能，如人脸对比、人脸搜索等。

通过百度API和Python代码，我们可以快速实现人脸识别的功能，方便地应用于各种项目和应用场景。