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Python零基础学习笔记(十八)—— break语句和continue语句

''' break语句: 作用:跳出for和while循环 注意:只能跳出距离他最近的那一层的循环 ''' for i in range(8): if i == 5: break print(i) ''' continue语句: 作用:跳过当前循环中的剩余语句 ''' for a in range(5): print(a) if a >= 3: continue print("$$$") #a += 1 num = 0 while num < 5: print(num) num += 1 if num >= 3: continue print("@@@") 执行结果 0 1 2 3 4 0 $$$ 1 $$$ 2 $$$ 3 4 0 @@@ 1 @@@ 2 3 4

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零基础入门学习Python爬虫必备的知识点!

关于Python有一句名言:不要重复造轮子。 但是问题有三个: 1、你不知道已经有哪些轮子已经造好了,哪个适合你用。有名有姓的的著名轮子就400多个,更别说没名没姓自己在制造中的轮子。 2、确实没重复造轮子,但是在重复制造汽车。包括好多大神写的好几百行代码,为的是解决一个Excel本身就有的成熟功能。 3、很多人是用来抓图,数据,抓点图片、视频、天气预报自娱自乐一下,然后呢?抓到大数据以后做什么用呢?比如某某啤酒卖的快,然后呢?比如某某电影票房多,然后呢? 在学习python中有任何困难不懂的可以加入我的python交流学习q u n:227-435-450,多多交流问题,互帮互助,里有不错的学习教程和开发工具。学习python有任何问题(学习方法,学习效率,如何就业),可以随时来咨询我。 我认为用Python应该能分析出来,这个现实的世界属于政治家,商业精英,艺术家,农民,而绝对不会属于Python程序员,纵使代码再精彩也没什么用。 以下是经过Python3.6.4调试通过的代码,与大家分享: 抓取知乎图片 听两个聊天机器人互相聊天(图灵、青云、小i) AI分析唐诗的作者是李白还是杜 彩票随机生成35选7 自动写检讨书 屏幕录相机 制作Gif动图 1、抓取知乎图片,只用30行代码: import re from selenium import webdriver import time import urllib.request driver = webdriver.Chrome() driver.maximize_window() driver.get("https://www.zhihu.com/question/29134042") i = 0 while i < 10: driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") time.sleep(2) try: driver.find_element_by_css_selector('button.QuestionMainAction').click() print("page" + str(i)) time.sleep(1) except: break result_raw = driver.page_source content_list = re.findall("img src="(.+?)" ", str(result_raw)) n = 0 while n < len(content_list): i = time.time() local = (r"%s.jpg" % (i)) urllib.request.urlretrieve(content_list[n], local) print("编号:" + str(i)) n = n + 1 2、没事闲的时候,听两个聊天机器人互相聊天: from time import sleep import requests s = input("请主人输入话题:") while True: resp = requests.post("http://www.tuling123.com/openapi/api",data={"key":"4fede3c4384846b9a7d0456a5e1e2943", "info": s, }) resp = resp.json() sleep(1) print('小鱼:', resp['text']) s = resp['text'] resp = requests.get("http://api.qingyunke.com/api.php", {'key': 'free', 'appid': 0, 'msg': s}) resp.encoding = 'utf8' resp = resp.json() sleep(1) print('菲菲:', resp['content']) 网上还有一个据说智商比较高的小i机器人,用爬虫的功能来实现一下: import urllib.request import re while True: x = input("主人:") x = urllib.parse.quote(x) link = urllib.request.urlopen( "http://nlp.xiaoi.com/robot/webrobot?&callback=__webrobot_processMsg&data=%7B%22sessionId%22%3A%22ff725c236e5245a3ac825b2dd88a7501%22%2C%22robotId%22%3A%22webbot%22%2C%22userId%22%3A%227cd29df3450745fbbdcf1a462e6c58e6%22%2C%22body%22%3A%7B%22content%22%3A%22" + x + "%22%7D%2C%22type%22%3A%22txt%22%7D") html_doc = link.read().decode() reply_list = re.findall(r'"content":"(.+?)\r\n"', html_doc) print("小i:" + reply_list[-1]) 3、分析唐诗的作者是李白还是杜甫: import jieba from nltk.classify import NaiveBayesClassifier # 需要提前把李白的诗收集一下,放在libai.txt文本中。 text1 = open(r"libai.txt", "rb").read() list1 = jieba.cut(text1) result1 = " ".join(list1) # 需要提前把杜甫的诗收集一下,放在dufu.txt文本中。 text2 = open(r"dufu.txt", "rb").read() list2 = jieba.cut(text2) result2 = " ".join(list2) # 数据准备 libai = result1 dufu = result2 # 特征提取 def word_feats(words): return dict([(word, True) for word in words]) libai_features = [(word_feats(lb), 'lb') for lb in libai] dufu_features = [(word_feats(df), 'df') for df in dufu] train_set = libai_features + dufu_features # 训练决策 classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set) # 分析测试 sentence = input("请输入一句你喜欢的诗:") print(" ") seg_list = jieba.cut(sentence) result1 = " ".join(seg_list) words = result1.split(" ") # 统计结果 lb = 0 df = 0 for word in words: classResult = classifier.classify(word_feats(word)) if classResult == 'lb': lb = lb + 1 if classResult == 'df': df = df + 1 # 呈现比例 x = float(str(float(lb) / len(words))) y = float(str(float(df) / len(words))) print('李白的可能性:%.2f%%' % (x * 100)) print('杜甫的可能性:%.2f%%' % (y * 100)) 4、彩票随机生成35选7: import random temp = [i + 1 for i in range(35)] random.shuffle(temp) i = 0 list = [] while i < 7: list.append(temp[i]) i = i + 1 list.sort() print('[0;31;;1m') print(*list[0:6], end="") print('[0;34;;1m', end=" ") print(list[-1]) 5、自动写检讨书: import random import xlrd ExcelFile = xlrd.open_workbook(r'test.xlsx') sheet = ExcelFile.sheet_by_name('Sheet1') i = [] x = input("请输入具体事件:") y = int(input("老师要求的字数:")) while len(str(i)) < y * 1.2: s = random.randint(1, 60) rows = sheet.row_values(s) i.append(*rows) print(" "*8+"检讨书"+" "+"老师:") print("我不应该" + str(x)+",", *i) print("再次请老师原谅!") 以下是样稿: 请输入具体事件:抽烟 老师要求的字数:200 检讨书 老师: 我不应该抽烟, 学校一开学就三令五申,一再强调校规校纪,提醒学生不要违反校规,可我却没有把学校和老师的话放在心上,没有重视老师说的话,没有重视学校颁布的重要事项,当成了耳旁风,这些都是不应该的。 同时也真诚地希望老师能继续关心和支持我,并却对我的问题酌情处理。 无论在学习还是在别的方面我都会用校规来严格要求自己,我会把握这次机会。 但事实证明,仅仅是热情投入、刻苦努力、钻研学业是不够的,还要有清醒的政治头脑、大局意识和纪律观念,否则就会在学习上迷失方向,使国家和学校受损失。 再次请老师原谅! 6、屏幕录相机,抓屏软件: from time import sleep from PIL import ImageGrab m = int(input("请输入想抓屏几分钟:")) m = m * 60 n = 1 while n < m: sleep(0.02) im = ImageGrab.grab() local = (r"%s.jpg" % (n)) im.save(local, 'jpeg') n = n + 1 7、制作Gif动图: from PIL import Image im = Image.open("1.jpg") images = [] images.append(Image.open('2.jpg')) images.append(Image.open('3.jpg')) im.save('gif.gif', save_all=True, append_images=images, loop=1, duration=1, comment=b"aaabb")

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python爬虫零基础入门——反爬的简单说明

之前在《如何开始写你的第一个python脚本——简单爬虫入门!》中给大家分享了一下写一个爬虫脚本的基本步骤,今天继续分享给大家在初期遇到的一个很烦人的问题——反爬及处理办法! 我们的工具及库为:python3.6、pycharm、requests库 基本步骤:获取网页源代码——匹配需要的内容——提取并保存。 在这中间经常遇到这么几类问题: 脚本中获取的网页源代码和网页右键查看的源代码不同(编码格式的问题除外),或者返回400状态码 需要登录才能获取,不登录不能查看源代码,网页中也是需要登录才可以访问的 有验证码 开始可以获取内容,运行一段时间后报错(具体情况有:服务器拒绝连接,即ip被封等)一般为HTTPError 我们逐条看看 Headers的使用 某些网站反感爬虫的到访,于是直接拒绝所有爬虫的请求,或者返回其他的网页源码比如:连接频繁稍后在访问,或者直接返回403的状态码,比如抓取简书主页的时候出现下图 这是因为我们在访问网站服务器的时候,没有做任何的伪装,就相当于告诉服务器“我是个脚本”,那么服务器当然不客气的拒绝你了! 处理方法其实很简单,我们在代码中伪装自己是个浏览器就可以了,requests库提供了相应的方法,headers参数,我们重新请求简书主页,加入我的headers参数,在看看结果 这样就实现了网页源代码的获取,这里用到了User-Agent这个参数,它的作用就是告诉HTTP服务器, 客户端使用的操作系统和浏览器的名称和版本值,获取它也很简单,比如我用的火狐浏览器,打开网页后,用F12打开开发者工具,然后选择网络,当访问简书主页的时候,会出现很多的情请求,随便找一个点击一下,右边就会出现请求头了,如下图: 而这个请求头中的其他参数也很重要,具体我们在随后的讲解中慢慢解释 requests.session方法 在我们想抓取某些需要登录才可以访问的网页时,就需要带上cookie参数,这个参数在请求头中,它记录了我们的账号信息,具体实现的方法有2个,1就是加入header参数中或者独立写到requests中,代码为requests.get(url,cookie=cookie)。而requests库还提供了另外一个方法: session,自动保存cookies,可以设置请求参数,下次请求自动带上请求参数 session可以用来提供默认数据,函数参数级别的数据会和session级别的数据合并,如果key重复,函数参数级别的数据将覆盖session级别的数据。如果想取消session的某个参数,可以在传递一个相同key,value为None的dict. 也就是说,我们使用session提交cookie后,服务器如果对cookie有变动,那么session也会自动记录,非常方便,代码实现: s = requests.Session() r = s.get(url,cookie=cookie) print(r.text) 验证码的处理 对于一些简单的验证码,可以进行简单的识别,但是有些反人类的比如12306的验证码,要么直接程序中显示并手工验证,要么通过第三方的打码平台进行验证,当然这个是要收费的。 requests.proxies方法、time模块 我们经常会遇到,脚本可以正常运行,但是很快就出现了报错,远程服务器断开连接或者拒绝访问等等情况,这是因为好多网站都有设定访问速度、次数、流量之类的。 同时这里也希望大家控制住自己,不要多线程不限制的下载,那样对网站很不好的! 这种情况下,requests库提供了一个proxies的方法,就是指定ip代理的功能,它的格式是{”http”: “http://10.10.10.10:3128“}这样的,注意key值部分,一定要正确,否则会报错。 而不用代理的话,也可以在程序中人工加入休眠时间的方式来强制脚本不那么快的运行,这就需要用到time库了,比如每次请求间隔0.5秒:time.sleep(0.5),或者加上random库,这样:time.sleep(random.random()*2) 自动化测试工具 selenium 为什么要把selenium放到最后呢,因为用它可以解决大部分的反爬!是的,这个库就是这么厉害! 这里就不详细讲了,随后开个单篇,我们慢慢说!还是那句话,学习本身是一个漫长的过程,我们需要不断的练习来增强我们的学习兴趣,以及学到更扎实的知识!大家加油!

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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