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循环 JavaScript

之前有讨论过, 缩进(非常粗鲁地)增加了代码复杂性。我们的目标是写出复杂度低的 JavaScript 代码。通过选择一种合适的抽象来解决这个问题,可是你怎么能知道选择哪一种抽象呢?很遗憾的是到目前为止,没有找到一个具体的例子能回答这个问题。这篇文章中我们讨论不用任何循环如何处理 JavaScript 数组,最终得出的效果是可以降低代码复杂性。 循环是一种很重要的控制结构,它很难被重用,也很难插入到其他操作之中。另外,它意味着随着每次迭代,代码也在不断的变化之中。——Luis Atencio 循环 我们先前说过,像循环这样的控制结构引入了复杂性。但是也没有给出确切的证据证明这一点,我们先看看 JavaScript 中循环的工作原理。 在 JavaScript 中,至少有四、五种实现循环的方法,最基础的是 while 循环。我们首先先创建一个示例函数和数组: // oodlify :: String -> String function oodlify(s) { return s.replace(/[aeiou]/g, 'oodle'); } const input = [ 'John', 'Paul', 'George', 'Ringo', ]; 现在有了一个数组,我们想要用 oodlify 函数处理每一个元素。如果用 while 循环,就类似于这样: let i = 0; const len = input.length; let output = []; while (i < len) { let item = input[i]; let newItem = oodlify(item); output.push(newItem); i = i + 1; } 注意这里发生的事情,我们用了一个初始值为 0 的计数器 i,每次循环都会自增。而且每次循环中都和 len 进行比较以保证循环特定次数以后终止循环。这种利用计数器进行循环控制的模式太常用了,所以 JavaScript 提供了一种更加简洁的写法: for 循环,写起来如下: const len = input.length; let output = []; for (let i = 0; i < len; i = i + 1) { let item = input[i]; let newItem = oodlify(item); output.push(newItem); } 这一结构非常有用,while循环非常容易把自增的 i 给忘掉,进而引起无限循环;而for循环把和计数器相关的代码都放到了上面,这样你就不会忘掉自增 i,这确实是一个很好的改进。现在回到原来的问题,我们目标是在数组的每个元素上运行 oodlify() 函数,并且将结果放到一个新的数组中。 对一个数组中每个元素都进行操作的这种模式也是非常普遍的。因此在 ES2015 中,引入了一种新的循环结构可以把计数器也简化掉: for...of 循环。每一次返回数组的下一个元素给你,代码如下: let output = []; for (let item of input) { let newItem = oodlify(item); output.push(newItem); } 这样就清晰很多了,注意这里计数器和比较都不用了,你甚至都不用把元素从数组里面取出来。for...of 帮我们做了里面的脏活累活。如果现在用 for...of 来代替所有的 for 循环,其实就可以很大程度上降低复杂性。但是,我们还可以做进一步的优化。 mapping for...of 循环比 for 循环更清晰,但是依然需要一些配置性的代码。如不得不初始化一个 output 数组并且每次循环都要调用 push() 函数。但有办法可以让代码更加简洁有力,我们先扩展一下问题。 如果有两个数组需要调用 oodlify 函数会怎么样? const fellowship = [ 'frodo', 'sam', 'gandalf', 'aragorn', 'boromir', 'legolas', 'gimli', ]; const band = [ 'John', 'Paul', 'George', 'Ringo', ]; 很容易想到的方法是对每个数组都做循环: let bandoodle = []; for (let item of band) { let newItem = oodlify(item); bandoodle.push(newItem); } let floodleship = []; for (let item of fellowship) { let newItem = oodlify(item); floodleship.push(newItem); } 这确实ok,有能正确执行的代码,就比没有好。但是重复的代码太多了——不够“ DRY ”。我们来重构它以降低重复性,创建一个函数: function oodlifyArray(input) { let output = []; for (let item of input) { let newItem = oodlify(item); output.push(newItem); } return output; } let bandoodle = oodlifyArray(band); let floodleship = oodlifyArray(fellowship); 这看起来好多了,可是如果我们想使用另外一个函数该怎么办? function izzlify(s) { return s.replace(/[aeiou]+/g, 'izzle'); } 上面的 oodlifyArray() 一点用都没有了。但如果再创建一个 izzlifyArray() 函数的话,代码又重复了。不管那么多,先写出来看看什么效果: function oodlifyArray(input) { let output = []; for (let item of input) { let newItem = oodlify(item); output.push(newItem); } return output; } function izzlifyArray(input) { let output = []; for (let item of input) { let newItem = izzlify(item); output.push(newItem); } return output; } 这两个函数惊人的相似。那么是不是可以把它们抽象成一个通用的模式呢?我们想要的是: 给定一个函数和一个数组,通过这个函数,把数组中的每一个元素做操作后放到新的数组中。 我们把这个模式叫做 map 。一个数组的 map 函数如下: function map(f, a) { let output = []; for (let item of a) { output.push(f(item)); } return output; } 这里还是用了循环结构,如果想要完全摆脱循环的话,可以做一个递归的版本出来: function map(f, a) { if (a.length === 0) { return []; } return [f(a[0])].concat(map(f, a.slice(1))); } 递归解决方法非常优雅,仅仅用了两行代码,几乎没有缩进。但是通常并不提倡于在这里使用递归,因为在较老的浏览器中的递归性能非常差。实际上, map 完全不需要你自己去手动实现(除非你自己想写)。 map 模式很常用,因此 JavaScript 提供了一个内置 map 方法。使用这个 map 方法,上面的代码变成了这样: let bandoodle = band.map(oodlify); let floodleship = fellowship.map(oodlify); let bandizzle = band.map(izzlify); let fellowshizzle = fellowship.map(izzlify); 可以注意到,缩进消失,循环消失。当然循环可能转移到了其他地方,但是我们已经不需要去关心它们了。现在的代码简洁有力,完美。 为什么这个代码这么简单呢?这可能是个很傻的问题,不过也请思考一下。是因为短吗?不是,简洁并不代表不复杂。它的简单是因为我们把问题分离了。有两个处理字符串的函数: oodlify 和 izzlify,这些函数并不需要知道关于数组或者循环的任何事情。同时,有另外一个函数:map ,它来处理数组,它不需要知道数组中元素是什么类型的,甚至你想对数组做什么也不用关心。它只需要执行我们所传递的函数就可以了。把对数组的处理中和对字符串的处理分离开来,而不是把它们都混在一起。这就是为什么说上面的代码很简单。 reducing 现在,map 已经得心应手了,但是这并没有覆盖到每一种可能需要用到的循环。只有当你想创建一个和输入数组同样长度的数组时才有用。但是如果你想要向数组中增加几个元素呢?或者想找一个列表中的最短字符串是哪个?其实有时我们对数组进行处理,最终只想得到一个值而已。 来看一个例子,现在一个数组里面存放了一堆超级英雄: const heroes = [ {name: 'Hulk', strength: 90000}, {name: 'Spider-Man', strength: 25000}, {name: 'Hawk Eye', strength: 136}, {name: 'Thor', strength: 100000}, {name: 'Black Widow', strength: 136}, {name: 'Vision', strength: 5000}, {name: 'Scarlet Witch', strength: 60}, {name: 'Mystique', strength: 120}, {name: 'Namora', strength: 75000}, ]; 现在想找最强壮的超级英雄。使用 for...of 循环,像这样: let strongest = {strength: 0}; for (hero of heroes) { if (hero.strength > strongest.strength) { strongest = hero; } } 虽然这个代码可以正确运行,可是实在太烂了。看这个循环,每次都保存到目前为止最强的英雄。继续提需求,接下来我们想要所有超级英雄的总强度: let combinedStrength = 0; for (hero of heroes) { combinedStrength += hero.strength; } 在这两个例子中,都在循环开始之前初始化了一个变量。然后在每一次的循环中,处理一个数组元素并且更新这个变量。为了使这种循环套路变得更加明显一点,现在把数组中间的部分抽离到一个函数当中。并且重命名这些变量,以进一步突出相似性。 function greaterStrength(champion, contender) { return (contender.strength > champion.strength) ? contender : champion; } function addStrength(tally, hero) { return tally + hero.strength; } const initialStrongest = {strength: 0}; let working = initialStrongest; for (hero of heroes) { working = greaterStrength(working, hero); } const strongest = working; const initialCombinedStrength = 0; working = initialCombinedStrength; for (hero of heroes) { working = addStrength(working, hero); } const combinedStrength = working; 用这种方式来写,两个循环变得非常相似了。它们两个之间唯一的区别是调用的函数和初始值不同。两个的功能都是对数组进行处理,最终得到一个值。所以,我们创建一个 reduce 函数来封装这个模式。 function reduce(f, initialVal, a) { let working = initialVal; for (item of a) { working = f(working, item); } return working; } reduce 模式在 JavaScript 中也是很常用的,因此 JavaScript 为数组提供了内置的方法,不需要自己来写。通过内置方法,代码就变成了: const strongestHero = heroes.reduce(greaterStrength, {strength: 0}); const combinedStrength = heroes.reduce(addStrength, 0); ok,如果足够细心的话,你会注意到上面的代码其实并没有短很多。不过也确实比自己手写的 reduce 代码少写了几行。但是我们的目标并不是使代码变短或者少写,而是降低代码复杂度。现在的复杂度降低了吗?我会说是的。把处理每个元素的代码和处理循环代码分离开来了,这样代码就不会互相纠缠在一起了,降低了复杂度。 reduce 方法乍一看可能觉得非常基础。我们举的 reduce 大部分也比如做加法这样的简单例子。但是没有人说 reduce 方法只能返回基本类型,它可以是一个 object 类型,甚至可以是另一个数组。当我第一次意识到这个问题的时候,自己也是豁然开朗。所以其实可以用 reduce 方法来实现 map 或者 filter,这个留给读者自己做练习。 filtering 现在我们有了 map 处理数组中的每个元素,有了 reduce 可以处理数组最终得到一个值。但是如果想获取数组中的某些元素该怎么办?我们来进一步探索,现在增加一些属性到上面的超级英雄数组中: const heroes = [ {name: 'Hulk', strength: 90000, sex: 'm'}, {name: 'Spider-Man', strength: 25000, sex: 'm'}, {name: 'Hawk Eye', strength: 136, sex: 'm'}, {name: 'Thor', strength: 100000, sex: 'm'}, {name: 'Black Widow', strength: 136, sex: 'f'}, {name: 'Vision', strength: 5000, sex: 'm'}, {name: 'Scarlet Witch', strength: 60, sex: 'f'}, {name: 'Mystique', strength: 120, sex: 'f'}, {name: 'Namora', strength: 75000, sex: 'f'}, ]; ok,现在有两个问题,我们想要: 找到所有的女性英雄; 找到所有能量值大于500的英雄。 使用普通的for...of循环,会得到如下代码: let femaleHeroes = []; for (let hero of heroes) { if (hero.sex === 'f') { femaleHeroes.push(hero); } } let superhumans = []; for (let hero of heroes) { if (hero.strength >= 500) { superhumans.push(hero); } } 逻辑严密,看起来还不错?但是里面又出现了重复的情况。实际上,区别在于 if 的判断语句,那么能不能把 if 语句重构到一个函数中呢? function isFemaleHero(hero) { return (hero.sex === 'f'); } function isSuperhuman(hero) { return (hero.strength >= 500); } let femaleHeroes = []; for (let hero of heroes) { if (isFemaleHero(hero)) { femaleHeroes.push(hero); } } let superhumans = []; for (let hero of heroes) { if (isSuperhuman(hero)) { superhumans.push(hero); } } 这种只返回 true 或者 false 的函数,我们一般把它称作断言(predicate)函数。这里用了断言(predicate)函数来判断是否需要保留当前的英雄。 上面代码的写法会看起来比较长,但是把断言函数抽离出来,可以让重复的循环代码更加明显。现在把种循环抽离到一个函数当中。 function filter(predicate, arr) { let working = []; for (let item of arr) { if (predicate(item)) { working = working.concat(item); } } } const femaleHeroes = filter(isFemaleHero, heroes); const superhumans = filter(isSuperhuman, heroes); 同 map 和 reduce 一样,JavaScript 提供了一个内置数组方法,没必要自己来实现(除非你自己想写)。用内置数组方法,上面的代码就变成了: const femaleHeroes = heroes.filter(isFemaleHero); const superhumans = heroes.filter(isSuperhuman); 为什么这段代码比 for...of 循环好呢?回想一下整个过程,我们要解决一个“找到满足某一条件的所有英雄”。使用 filter 使得问题变得简单化了。我们需要做的就是通过写一个简单函数来告诉 filter 哪一个数组元素要保留。不需要考虑数组是什么样的,以及繁琐的中间变量。取而代之的是一个简单的断言函数,仅此而已。 与其他的迭代函数相比,使用 filter 是一个四两拨千斤的过程。我们不需要通读循环代码来理解到底要过滤什么,要过滤的东西就在传递给它的那个函数里面。 finding filter 已经信手拈来了吧。这时如果只想找一个英雄该怎么办?比如找 “Black Widow”。使用 filter 会这样写: function isBlackWidow(hero) { return (hero.name === 'Black Widow'); } const blackWidow = heroes.filter(isBlackWidow)[0]; 这段代码的问题是效率不够高。 filter 会检查数组中的每一个元素,而我们知道这里面只有一个 “Black Widow”,当找到她的时候就可以停住,不用再看后面的元素了。那么,依旧利用断言函数,我们写一个 find 函数来返回第一次匹配上的元素。 function find(predicate, arr) { for (let item of arr) { if (predicate(item)) { return item; } } } const blackWidow = find(isBlackWidow, heroes); 同样地,JavaScript 已经提供了这样的方法: const blackWidow = heroes.find(isBlackWidow); find 再次体现了四两拨千斤的特点。通过 find 方法,把问题简化为:你只要关注如何判断你要找的东西就可以了,不必关心迭代到底怎么实现等细节问题。 总结 这些迭代函数的例子很好地诠释“抽象”的作用和优雅。回想一下我们所讲的内置方法,每个例子中我们都做了三件事: 消除了循环结构,使得代码变的简洁易读; 通过适当的方法名称来描述我们使用的模式,也就是:map,reduce,filter 和 find; 把问题从处理整个数组简化到处理每个元素。 注意在每一种情况下,我们都用几个纯函数来分解问题和解决问题。真正令人兴奋的是通过仅仅这么四种模式模式(当然还有其他的模式,也建议大家去学习一下),在 JS 代码中你就可以消除几乎所有的循环了。这是因为 JS 中几乎每个循环都是用来处理数组,或者生成数组的。通过消除循环,降低了复杂性,也使得代码的可维护性更强。 原文发布时间为:2017年02月22日 原文作者:胡子大哈 本文来源:掘金如需转载请联系原作者

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Metamask为什么不到账号?

当你使用Metamask测试以太坊DApp时,如果出现莫名其妙的问题,检查一下web3.eth.accounts是否可以获取到账户,如果不能获取的话,那么最大的可能是你使用了新版的Metamask,并且默认启用了隐私模式。 有两种办法来让你的DApp可以正常访问Metamask管理的账户:关闭隐私模式,或者修改JavaScript代码使其兼容Metamask的隐私模式。 一、关闭隐私模式 在metamask中首先进入设置,然后点击security & privacy,在隐私模式菜单,选择关闭隐私模式即可: 二、兼容隐私模式 在2018年11月,Metamask刚引入隐私模式时,该选项默认是关闭的。但是在最新的版本中,已经默认开启了隐私模式。要求每个用户都手动关闭隐私模式是不现实的,因此更好的方案是修改我们的JavaScript代码来兼容隐私模式: window.addEventListener('load', async () => { // Modern dapp browsers... if (window.ethereum) { window.web3 = new Web3(ethereum); try { // Request account access if needed await ethereum.enable(); // Acccounts now exposed web3.eth.sendTransaction({/* ... */}); } catch (error) { // User denied account access... } } // Legacy dapp browsers... else if (window.web3) { window.web3 = new Web3(web3.currentProvider); // Acccounts always exposed web3.eth.sendTransaction({/* ... */}); } // Non-dapp browsers... else { console.log('Non-Ethereum browser detected. You should consider trying MetaMask!'); } }); 使用window.ethereum来判断是否新版metamask,如果是的话,就调用ethereum.enable()方法来请求用户授权,这将在用户网页中弹出一个授权对话框,类似如下: 一旦用户点击了connect按钮,你的应用就可以像之前一样访问Metamask的账户了。 如果希望快速掌握以太坊智能合约与DApp开发,可以访问汇智网的在线互动课程: 以太坊DApp开发入门 以太坊电商DApp实战 Php以太坊开发详解 Java以太坊开发详解 Python以太坊开发详解 C#以太坊开发详解 ERC721以太坊通证实战 原文链接:Metamask不能访问账户?隐私模式! — 汇智网

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Python实时爬斗鱼弹幕

实现目标: 输入斗鱼房间号实时获取弹幕信息,实现效果如下: douyu.gif 逻辑梳理 首先说明下斗鱼是开放了弹幕API的,可以直接去他们开发者论坛查看文档,按照文档中要求一步一步的来就好了,我这边就简单梳理下: 建立两个线程:一个与弹幕服务器建立连接然后获取数据,一个定时发送心跳信息给弹幕服务器保持连接。 建立连接 通过TCP协议连接到弹幕服务器; IP 地址:openbarrage.douyutv.com 端口:8601 向弹幕服务器发送登录请求,登录弹幕服务器,消息格式type@=loginreq/roomid@=房间号/,不需要账号密码; 登陆成功之后服务器会给你返回一个登录成功信息,这部分不用管,继续向服务器发送一个进入弹幕分组请求,格式type@=joingroup/rid@=房间号/gid@=-9999/,gid使用-9999就好,表示海量弹幕模式; 接下来接收消息就好了,当然服务器返回的不止弹幕信息,还包括礼物/特殊人物进入房间等消息,这部分可以通过返回消息的type进行判断,选择自己需要的就好,详细的参见文档; 心跳消息 为保持连接需要每隔段时间向弹幕服务器发送心跳消息,长时间未收到心跳消息服务器就会断开连接了,心跳消息格式:type@=keeplive/tick@=1439802131/,其中tick为当前秒级时间戳。 代码部分 # -*- coding:utf-8 -*- import socket import re import time import struct import threading def connect(): ''' 第三方客户端通过 TCP 协议连接到弹幕服务器(依据指定的 IP 和端口); 第三方接入弹幕服务器列表: IP 地址:openbarrage.douyutv.com 端口:8601 ''' print '-----*-----DouYu_Spider-----*-----\n' host = socket.gethostbyname("openbarrage.douyutv.com") port = 8601 global s s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.connect((host,port)) def send_msg(msg): data_length = len(msg) + 8 code = 689 msgHead = struct.pack('<i',data_length) \ + struct.pack('<i',data_length) + struct.pack('<i',code) s.send(msgHead) sent = 0 while sent < len(msg): tn = s.send(msg[sent:]) sent = sent + tn def danmu(room_id): ''' 1.客户端向弹幕服务器发送登录请求 2.客户端收到登录成功消息后发送进入弹幕分组请求给弹幕服务器 ''' login = 'type@=loginreq/roomid@=%s/\0'%room_id login = login.encode('utf-8') send_msg(login) joingroup = 'type@=joingroup/rid@=%s/gid@=-9999/\0'%room_id joingroup = joingroup.encode('utf-8') send_msg(joingroup) while True: content = s.recv(1024) if judge_chatmsg(content): nickname = nick_name(content) chatmsg = chat_msg(content) print '%s : %s'%(nickname,chatmsg) else: pass def keep_alive(): ''' 客户端每隔 45 秒发送心跳信息给弹幕服务器 ''' while True: msg = 'type@=keeplive/tick@=%s/\0'%str(int(time.time())) send_msg(msg) time.sleep(45) def nick_name(content): ''' 弹幕消息: type@=chatmsg/rid@=301712/gid@=-9999/uid@=123456/nn@=test /txt@=666/level@=1/ 判断type,弹幕消息为chatmsg,txt为弹幕内容,nn为用户昵称 ''' pattern = re.compile(r'nn@=(.*)/txt@') nickname = pattern.findall(content)[0] return nickname def chat_msg(content): ''' 弹幕消息: type@=chatmsg/rid@=301712/gid@=-9999/uid@=123456/nn@=test /txt@=666/level@=1/ 判断type,弹幕消息为chatmsg,txt为弹幕内容,nn为用户昵称 ''' pattern = re.compile(r'txt@=(.*)/cid@') chatmsg = pattern.findall(content)[0] return chatmsg def judge_chatmsg(content): ''' 判断是否为弹幕消息 ''' pattern = re.compile(r'type@=(.*)/rid@') data_type = pattern.findall(content) try: if data_type[0] == 'chatmsg': return True else: return False except Exception, e: return False if __name__ == '__main__': connect() t1 = threading.Thread(target=danmu,args=(2947432,)) t2 = threading.Thread(target=keep_alive) t1.start() t2.start() 最后 斗鱼提供的文档已经是一年前的了,里面传回的消息内容增加了不少,但整体逻辑还是没变,我这边只取了弹幕里面的昵称和文本内容,其他的消息各位可以先打印出来看了再写正则表达式去匹配就好。 我的博客即将搬运同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=4smxcktb7utn

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python爬虫爬豆瓣电影

最近买了《python编程从入门到实践》,想之后写两篇文章,一篇数据可视化,一篇python web,今天这篇就当python入门吧。 一.前期准备: IDE准备:pycharm 导入的python库:requests用于请求,BeautifulSoup用于网页解析 二.实现步骤 1.传入url 2.解析返回的数据 3.筛选 4.遍历提取数据 三.代码实现 import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 # 传入URL r = requests.get("https://movie.douban.com/top250") # 解析返回的数据 soup=BeautifulSoup(r.content,"html.parser") #找到div中,class属性为item的div movie_list=soup.find_all("div",class_="item") #遍历提取数据 for movie in movie_list: title=movie.find("span",class_="title").text rating_num=movie.find("span",class_="rating_num").text inq=movie.find("span",class_="inq").text star = movie.find('div', class_='star') comment_num = star.find_all('span')[-1].text print(title, rating_num, '\n', comment_num, inq, '\n') 以title变量为例,我们找到了div中,class属性为item的div,然后在此div中,筛选出class名为title的span,获取文本内容,打印(comment_num比较特殊,因为其在star的div下,没有class属性,为div中最后一个span,所以我们取出star层级中最后一个span,变为文本),以下是输出结果。 豆瓣.JPG 四.对获取到的数据进行整合 1.整合成列表 2.整合成json文件 3.定义为函数形式 1.整合成列表 import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pprint # 规范显示列表的插件库 # 传入URL r = requests.get("https://movie.douban.com/top250") # 解析返回的数据 soup=BeautifulSoup(r.content,"html.parser") #找到div中,class属性为item的div movie_list=soup.find_all("div",class_="item") #创建存储结果的空列表 result_list=[] #遍历提取数据 for movie in movie_list: #创建字典 dict={} dict["title"]=movie.find("span",class_="title").text dict["dictrating_num"]=movie.find("span",class_="rating_num").text dict["inq"]=movie.find("span",class_="inq").text star = movie.find('div', class_='star') dict["comment_num"] = star.find_all('span')[-1].text result_list.append(dict) # 显示结果 pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4) pp.pprint(result_list) 控制台显示的结果: 列表.JPG 2.整合成JSON文件 import requests # 导入网页请求库 import json# 用于将列表字典(json格式)转化为相同形式字符串,以便存入文件 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 # 传入URL r = requests.get("https://movie.douban.com/top250") # 解析返回的数据 soup=BeautifulSoup(r.content,"html.parser") #找到div中,class属性为item的div movie_list=soup.find_all("div",class_="item") #创建存储结果的空列表 result_list=[] #遍历提取数据 for movie in movie_list: #创建字典 dict={} dict["title"]=movie.find("span",class_="title").text dict["dictrating_num"]=movie.find("span",class_="rating_num").text dict["inq"]=movie.find("span",class_="inq").text star = movie.find('div', class_='star') dict["comment_num"] = star.find_all('span')[-1].text result_list.append(dict) # 显示结果 # 将result_list这个json格式的python对象转化为字符串 s = json.dumps(result_list, indent = 4, ensure_ascii=False) # 将字符串写入文件 with open('movies.json', 'w', encoding = 'utf-8') as f: f.write(s) 结果: json.JPG 3.定义成函数 import requests # 导入网页请求库 import json# 用于将列表字典(json格式)转化为相同形式字符串,以便存入文件 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 # 用于发送请求,获得网页源代码以供解析 def start_requests(url): r = requests.get(url) return r.content # 解析返回的数据 def parse(text): soup=BeautifulSoup(text,"html.parser") movie_list=soup.find_all("div",class_="item") result_list=[] for movie in movie_list: #创建字典 dict={} dict["title"]=movie.find("span",class_="title").text dict["dictrating_num"]=movie.find("span",class_="rating_num").text dict["inq"]=movie.find("span",class_="inq").text star = movie.find('div', class_='star') dict["comment_num"] = star.find_all('span')[-1].text result_list.append(dict) return result_list #将数据写入json文件 def write_json(result): s = json.dumps(result, indent = 4, ensure_ascii=False) with open('movies1.json', 'w', encoding = 'utf-8') as f: f.write(s) # 主运行函数,调用其他函数 def main(): url = 'https://movie.douban.com/top250' text = start_requests(url) result = parse(text) write_json(result) if __name__ == '__main__': main() 结果: 函数.JPG 觉得有用的话就给颗小吧~

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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