kq_columns = mxb.columns.str.contains(pattern)

`kq_columns = mxb.columns.str.contains(pattern)` 这行代码通常是使用在Python的pandas库中，用于判断DataFrame的列名中哪些包含指定的模式（pattern）。这个方法是pandas中处理文本数据的一个便捷工具，可以用于数据预处理，筛选出包含特定字符串的列名。这里的`pattern`可以是字符串类型或者正则表达式，它用于匹配列名。

当执行这行代码时，`mxb.columns`返回的是DataFrame `mxb`所有列名的序列，`str.contains(pattern)`会在每个列名上调用`contains`方法检查是否包含模式`pattern`，并返回一个布尔型序列，表示每一列名是否满足条件。

这个布尔型序列`kq_columns`通常被用作索引，来从原DataFrame `mxb`中选择出列名包含特定模式的列。例如，如果你想筛选出所有列名中包含单词"age"的列，你可以这样使用：

mxb = pd.DataFrame(...)  # 假设mxb是一个已经存在的DataFrame
pattern = "age"
kq_columns = mxb.columns.str.contains(pattern)
filtered_mxb = mxb.loc[:, kq_columns]

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headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0", "Accept-Language": "en-US,en;q=0.5", } #buff_cookie=Device-Id=XLjfIKmqYdZOl13kurAk; Locale-Supported=zh-Hans; game=csgo; NTES_YD_SESS=uRfvo1tg47qUhPC.zZn1eYfeulPZJ2LrgyFtvmT21FmVZ2qhZLps8NoRt2I6u42nBEfAl0DC2kr3Q0MJx1R_cgLha79FUaGziH_Ab0547Pp.m82.XHkIJ.cB9YRyjBJhrGvBgP8AcQAJKvnEU3mUbjNiZ_PWF5vhvnUMr1J95ljN8yzPU5DYCD7xRj4i3j3Z.LgtnCnAf44KDtYtOTI1CLIWZvkZ.tg_U_TZve0Q.WMMi; S_INFO=1686062063|0|0&60##|17860971786; P_INFO=17860971786|1686062063|1|netease_buff|00&99|null&null&null#not_found&null#10#0|&0||17860971786; remember_me=U1097288259|fSimYVO9MRMclOPjMhKxdzwo4KQ8Inz5; session=1-kTFVdNzCYMqOg0xjyicwy9GNHvKIN0dMQpwIFW2fVCbE2041173275; csrf_token=ImVmYzdiN2I0NTg5MGQyY2VlZDQwMGQxNzIxOTI1ZGIzNGE1MzI0Nzgi.F2DVgA.bHasgO17bW8V-MVkHAfrdjJDMuU buff_cookie="Device-Id=XLjfIKmqYdZOl13kurAk; Locale-Supported=zh-Hans; game=csgo; NTES_YD_SESS=uRfvo1tg47qUhPC.zZn1eYfeulPZJ2LrgyFtvmT21FmVZ2qhZLps8NoRt2I6u42nBEfAl0DC2kr3Q0MJx1R_cgLha79FUaGziH_Ab0547Pp.m82.XHkIJ.cB9YRyjBJhrGvBgP8AcQAJKvnEU3mUbjNiZ_PWF5vhvnUMr1J95ljN8yzPU5DYCD7xRj4i3j3Z.LgtnCnAf44KDtYtOTI1CLIWZvkZ.tg_U_TZve0Q.WMMi; S_INFO=1686062063|0|0&60##|17860971786; P_INFO=17860971786|1686062063|1|netease_buff|00&99|null&null&null#not_found&null#10#0|&0||17860971786; remember_me=U1097288259|fSimYVO9MRMclOPjMhKxdzwo4KQ8Inz5; session=1-kTFVdNzCYMqOg0xjyicwy9GNHvKIN0dMQpwIFW2fVCbE2041173275; csrf_token=ImVmYzdiN2I0NTg5MGQyY2VlZDQwMGQxNzIxOTI1ZGIzNGE1MzI0Nzgi.F2DVgA.bHasgO17bW8V-MVkHAfrdjJDMuU" headers['Cookie'] = buff_cookie base_url="https://buff.163.com/api/market/goods/sell_order?game=csgo&goods_id=%goods_id%&page_num=1" goods_id=35245 base_url= base_url.replace('%goods_id%',str(goods_id)) print(base_url)

这段代码主要是定义了一个 HTTP 请求头 `headers`，其中包含了 User-Agent 和 Accept-Language 信息。然后定义了一个变量 `buff_cookie`，并将其赋值为一个字符串，该字符串包含了多个 cookie。接下来，将 `buff_cookie` 的值赋给了 `headers` 中的 Cookie 字段，以便在请求 Buff 网站的 API 时携带这些 cookie。然后，定义了一个变量 `base_url`，该变量表示一个 Buff 网站的 API 地址，其中包含了 `%goods_id%` 占位符。接着，将 `goods_id` 变量的值替换掉了 `%goods_id%`，并将完整的 API 地址打印出来。

帮我指出这段代码的问题import time from selenium import webdriver def auto_sign(): browser = webdriver.Chrome() browser.get("http://kq.neusoft.com/")

这段代码的问题是缺少了对异常的处理。在webdriver启动时，可能会抛出各种异常，如找不到驱动程序、网络问题等，需要对这些异常进行捕获和处理，否则程序会崩溃。另外，这段代码没有使用context manager来处理webdriver的生命周期，需要手动关闭webdriver，如果程序中途出错，webdriver可能无法正常关闭，会导致资源泄漏。建议使用with语句来管理webdriver的生命周期，如下所示：

from selenium import webdriver

def auto_sign():
    with webdriver.Chrome() as browser:
        browser.get("http://kq.neusoft.com/")
        # do something

这样，就可以确保webdriver在使用完毕后能够自动关闭，并且可以自动捕获和处理异常。