python查公司所在城市

Python可以通过多种方式来查找公司所在城市。

第一种方式是使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，通过抓取公司网站的联系信息页面，提取出公司所在城市的信息。首先，使用Requests库发送HTTP请求，获取公司网站的HTML源代码。然后，使用BeautifulSoup库解析HTML代码，定位到包含城市信息的元素，并提取出城市信息。

第二种方式是利用第三方API，比如百度地图API或高德地图API。这些API提供了通过公司名称或地址查询所在城市的功能。首先，需要申请并获取API的访问密钥。然后，使用Python的请求库发送API请求并解析返回的JSON数据，从中提取出所在城市的信息。

第三种方式是使用Python的数据库操作库，如MySQLdb或psycopg2，连接到公司所在城市的数据库，并查询相关信息。首先，需要准备好数据库的连接信息，如主机名、用户名、密码等。然后，使用Python的数据库操作库连接到数据库，并执行相关的查询语句，获取公司所在城市的信息。

以上是使用Python查找公司所在城市的三种常用方式，可以根据实际需求选择合适的方法。

相关问题

通过python插入并查询mysql图片

可以使用Python的MySQL Connector模块来连接MySQL数据库，并使用BLOB类型的字段来存储图片数据。下面是一个简单的示例代码：

import mysql.connector
from mysql.connector import Error

# 连接数据库
try:
    conn = mysql.connector.connect(host='localhost',
                                   database='mydb',
                                   user='myuser',
                                   password='mypassword')
    if conn.is_connected():
        print('Connected to MySQL database')

        # 插入图片数据
        with open('image.jpg', 'rb') as file:
            image_data = file.read()
            cursor = conn.cursor()
            query = "INSERT INTO images (id, data) VALUES (%s, %s)"
            cursor.execute(query, (1, image_data))
            conn.commit()
            print('Image data inserted successfully')

        # 查询图片数据
        cursor = conn.cursor()
        query = "SELECT data FROM images WHERE id = %s"
        cursor.execute(query, (1,))
        record = cursor.fetchone()
        with open('retrieved_image.jpg', 'wb') as file:
            file.write(record[0])
            print('Image data retrieved successfully')

except Error as e:
    print(e)

finally:
    conn.close()
    print('Connection closed')

在这个示例中，我们假设有一个名为`images`的表，其中包 printf("请输入租借状态（0表示未租借，1表示已租借）：");
scanf("%d", &rented);
printf("单车编号\t所在城市\t租借状态\t单价\t骑行次数\t骑行总时长\t总收入\n");
for (int i = 0; i < bike_count; i++) {
if (bike_list[i].rented == rented) {
printf("%d\t%s\t%s\t%.2f\t%d\t%d\t%.2f\n", bike_list[i].id, bike_list[i].city,
bike_list[i].rented ? "已租借" : "未租借", bike_list[i].price,
bike_list[i].ride_count, bike_list[i].ride_time, bike_list[i].income);
}
}
break;
}
case 4: { // 根据单价查询
float price;
printf("请输入单价：");
scanf("%f", &price);
printf("单车编号\t所在城市\t租借状态\t单价\t骑行次数\t骑行总时长\t总收入\n");
for (int i = 0; i < bike_count; i++) {
if (bike_list[i].price == price) {
printf("%d\t%s\t%s\t%.2f\t%d\t%d\t%.2f\n", bike_list[i].id, bike_list[i].city,
bike_list[i].rented ? "已租借" : "未租借", bike_list[i].price,
bike_list[i].ride_count, bike_list[i].ride_time, bike_list[i].income);
}
}
break;
}
default:
printf("无效的选择！\n");
break;
}
}

// 单车租借
void rent_bike() {
char name[MAX_NAME_LEN];
int id;
printf("请输入会员名：");
scanf("%s", name);
printf("请输入单车编号：");
scanf("%d", &id);

// 判断单车是否已租借
for (int i = 0; i < bike_count; i++) {
if (bike_list[i].id == id) {
if (bike_list[i].rented) {
printf("单车已被租借，请选择其他单车！\n");
return;
}
bike_list[i].rented = 1; // 修改单车状态为已租借
break;
}
}

// 添加租车信息
RentInfo rent;
rent.bike_id = id;
strcpy(rent.name, name);
rent.rent_time = time(NULL);
rent_list[rent_count++] = rent;
printf("租车成功！\n");
}

// 计算租金
float calculate_rent_fee(time_t rent_time, time_t return_time, float price) {
int minutes = (int)(difftime(return_time, rent_time) / 60.0);
return minutes * price;
}

// 单车归还
void return_bike() {
char name[MAX_NAME_LEN];
int id;
printf("请输入会员名：");
scanf("%s", name);
printf("请输入单车编号：");
scanf("%d", &id);

// 查找租车信息
int rent_index = -1;
for (int i = 0; i < rent_count; i++) {
if (rent_list[i].bike_id == id && strcmp(rent_list[i].name, name) == 0) {
rent_index = i;
break;
}
}
含一个`id`字段和一个`data`字段，`data`字段是BLOB类型的。我们首先打开一个 if (rent_index == -1) {
printf("未找到该租车信息！\n");
return;
}

名为`image.jpg`的图像文件，并将其作为二进制数据读取到变量`image_data`中 // 修改单车状态为未租借
for (int i = 0; i < bike_count; i++) {
if。然后，我们使用INSERT语句将图像数据插入到`images`表中。接下来，我们使用SELECT语句检索具有特定`id`值的图像数据，并将其写入名为`retrieved_image.jpg (bike_list[i].id == id) {
bike_list[i].rented = 0;
break;
}
}

`的文件中。

需要注意的是，将大量的图片数据存储在数据库中可能会对性能产生负 // 计算租金
RentInfo *rent = &rent_list[rent_index];
rent->return_time = time(NULL);
面影响。在许多情况下，更好的做法是将图片数据存储在本地文件系统中，并 rent->rent_fee = calculate_rent_fee(rent->rent_time, rent->return_time,
bike_list[id - 1].将其路径存储在数据库中。这样可以减少数据库的负担，并提高数据访问速度。

Python爬虫——城市公交、地铁站点和线路数据采集

采集城市公交、地铁站点和线路数据可以帮助我们更好地了解城市公共交通系统的运作情况，为城市交通规划和出行提供参考。下面是一个基于Python的爬虫示例，可以用来采集城市公交、地铁站点和线路数据。

1. 确定爬取的网站

首先需要确定你想要采集的城市公交、地铁站点和线路数据所在的网站。常见的网站有：

- 公交线路查询网站，如高德地图、百度地图等；
- 公交、地铁运营公司的官方网站；
- 公交、地铁相关的开放数据平台，如城市公共交通数据开放平台等。

2. 分析网站结构

在确定了采集的网站后，需要分析网站的结构，了解需要爬取的数据所在的页面、标签和属性等信息。可以使用开发者工具来帮助分析网站结构。

3. 使用Python爬虫代码采集数据

在分析了网站结构后，可以使用Python编写爬虫代码来采集数据。其中需要用到的模块包括：

- requests：用于发送HTTP请求，获取网页内容；
- BeautifulSoup4：用于解析HTML页面，提取所需数据；
- pandas：用于数据处理和存储。

下面是一个示例代码，可以爬取高德地图上北京市公交线路数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 获取公交线路列表页面
url = 'https://ditu.amap.com/bus/beijing'
r = requests.get(url)

# 解析HTML页面，获取所有公交线路名称及其链接
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
lines = soup.find_all('a', {'class': 'bus-tit'})

# 遍历每个公交线路，获取站点信息
data = []
for line in lines:
    line_name = line.text
    line_url = 'https:' + line['href']
    r = requests.get(line_url)
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
    stations = soup.find_all('div', {'class': 'station-name'})
    station_names = [s.text for s in stations]
    data.append({'line': line_name, 'stations': station_names})

# 将数据保存为CSV文件
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('bus_lines.csv', index=False)

运行以上Python代码后，将会在当前文件夹下生成一个名为bus_lines.csv的CSV文件，其中包含了所有北京市公交线路及其站点信息。

以上示例代码仅为一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的爬虫代码来处理数据。同时，需要注意合法使用爬虫，遵守相关法律法规。