Beautiful Soup中文文档

css_soup = BeautifulSoup ('

id_soup = BeautifulSoup ('

如果转换的文档是XML 格式,那么tag 中不包含多值属性

可以遍历的字符串

字符串常被包含在tag 内.Beautiful Soup 用 NavigableString 类来包装tag 中的字符串:

一个 NavigableString 字符串与Python 中的Unicode 字符串相同,并且还支持包含在 遍历文档树 和 搜索文档树 中的一些特性. 通过 unicode() 方法可以直接将 NavigableString 对象转换成Unicode 字符串:

tag 中包含的字符串不能编辑,但是可以被替换成其它的字符串,用 replace_with() 方法:

NavigableString 对象支持 遍历文档树 和 搜索文档树 中定义的大部分属性, 并非全部.尤其是,一个字符串不能包

含其它内容(tag 能够包含字符串或是其它tag),字符串不支持 .contents 或 .string 属性或 find() 方法.如果想在Beautiful Soup 之外使用 NavigableString 对象,需要调用 unicode() 方法,将该对象转换成普通的Unicode 字符串,否则就算Beautiful Soup 已方法已经执行结束,该对象的输出也会带有对象的引用地址.这样会浪费内存.

rel_soup = BeautifulSoup ('

Back to the homepage

rel_soup .a ['rel'] = ['index', 'contents']print (rel_soup .p )

#

Back to the homepage

xml_soup = BeautifulSoup ('

tag .string # u'Extremely bold'type (tag .string )

#

unicode_string = unicode (tag .string )unicode_string # u'Extremely bold'type (unicode_string )#

tag .string .replace_with ("No longer bold")tag

#

No longer bold

BeautifulSoup

BeautifulSoup 对象表示的是一个文档的全部内容.大部分时候,可以把它当作 Tag 对象,它支持 遍历文档树 和 搜

索文档树 中描述的大部分的方法.

因为 BeautifulSoup 对象并不是真正的HTML 或XML 的tag,所以它没有name 和attribute 属性.但有时查看它的

.name 属性是很方便的,所以 BeautifulSoup 对象包含了一个值为 “[document]” 的特殊属性 .name 注释及特殊字符串

Tag , NavigableString , BeautifulSoup 几乎覆盖了html 和xml 中的所有内容,但是还有一些特殊对象.容易让人

担心的内容是文档的注释部分:

Comment 对象是一个特殊类型的 NavigableString 对象:

但是当它出现在HTML 文档中时, Comment 对象会使用特殊的格式输出:

Beautiful Soup 中定义的其它类型都可能会出现在XML 的文档中: CData , ProcessingInstruction ,

Declaration , Doctype .与 Comment 对象类似,这些类都是 NavigableString 的子类,只是添加了一些额外的方

法的字符串独享.下面是用CDATA 来替代注释的例子:

soup .name # u'[document]'

markup = ""soup = BeautifulSoup (markup )comment = soup .b .string type (comment )

#

comment # u'Hey, buddy. Want to buy a used parser'

print (soup .b .prettify ())#

# #

遍历文档树

还拿”爱丽丝梦游仙境”的文档来做例子:

通过这段例子来演示怎样从文档的一段内容找到另一段内容

子节点

一个Tag 可能包含多个字符串或其它的Tag,这些都是这个Tag 的子节点.Beautiful Soup 提供了许多操作和遍历子节点的属性.

注意: Beautiful Soup 中字符串节点不支持这些属性,因为字符串没有子节点

tag 的名字

操作文档树最简单的方法就是告诉它你想获取的tag 的name.如果想获取 标签,只要用 soup.head :

from bs4 import CData cdata = CData ("A CDATA block")comment .replace_with (cdata )

print (soup .b .prettify ())#

# #

html_doc = """

The Dormouse's story

Once upon a time there were three little sisters; and their names were Elsie,Lacie and Tillie;and they lived at the bottom of a well.

...

from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup (html_doc )

这是个获取tag 的小窍门,可以在文档树的tag 中多次调用这个方法.下面的代码可以获取标签中的第一个标签:

通过点取属性的方式只能获得当前名字的第一个tag:

如果想要得到所有的标签,或是通过名字得到比一个tag 更多的内容的时候,就需要用到 Searching the tree 中描述的方法,比如: ?nd_all()

.contents 和 .children

tag 的 .contents 属性可以将tag 的子节点以列表的方式输出:

BeautifulSoup 对象本身一定会包含子节点,也就是说标签也是 BeautifulSoup 对象的子节点:

soup .head #

soup .title

#

soup .body .b

# The Dormouse's story

soup .a # Elsie

soup .find_all ('a')# [Elsie,# Lacie,# Tillie]

head_tag = soup .head head_tag

#

head_tag .contents

[]

title_tag = head_tag .contents [0]title_tag

# title_tag .contents

# [u'The Dormouse's story']

山东建筑大学计算机网络课程设计基于Python的网络爬虫设计

山东建筑大学 课程设计成果报告 题目：基于Python的网络爬虫设计课程：计算机网络A 院（部）：管理工程学院 专业：信息管理与信息系统 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期：

目录 1 设计目的 0 2 设计任务内容 0 3 网络爬虫程序总体设计 0 4 网络爬虫程序详细设计 0 4.1 设计环境和目标分析 0 4.1.1 设计环境 0 4.1.2 目标分析 (1) 4.2 爬虫运行流程分析 (1) 4.3 控制模块详细设计 (2) 4.3 爬虫模块详细设计 (2) 4.3.1 URL管理器设计 (2) 4.3.2 网页下载器设计 (2) 4.3.3 网页解析器设计 (2) 4.4数据输出器详细设计 (3) 5 调试与测试 (3) 5.1 调试过程中遇到的问题 (3) 5.2测试数据及结果显示 (4) 6 课程设计心得与体会 (4) 7 参考文献 (5) 8 附录1 网络爬虫程序设计代码 (5) 9 附录2 网络爬虫爬取的数据文档 (8)

1 设计目的 本课程设计是信息管理与信息系统专业重要的实践性环节之一，是在学生学习完《计算机网络》课程后进行的一次全面的综合练习。本课程设计的目的和任务： 1．巩固和加深学生对计算机网络基本知识的理解和掌握； 2．培养学生进行对网络规划、管理及配置的能力或加深对网络协议体系结构的理解或提高网络编程能力； 3．提高学生进行技术总结和撰写说明书的能力。 2 设计任务内容 网络爬虫是从web中发现,下载以及存储内容，是搜索引擎的核心部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。 参照开放源码分析网络爬虫实现方法，给出设计方案，画出设计流程图。 选择自己熟悉的开发环境，实现网络爬虫抓取页面、从而形成结构化数据的基本功能，界面适当美化。给出软件测试结果。 3 网络爬虫程序总体设计 在本爬虫程序中共有三个模块： 1、爬虫调度端：启动爬虫，停止爬虫，监视爬虫的运行情况 2、爬虫模块：包含三个小模块，URL管理器、网页下载器、网页解析器。 （1）URL管理器：对需要爬取的URL和已经爬取过的URL进行管理，可以从URL 管理器中取出一个待爬取的URL，传递给网页下载器。 （2）网页下载器：网页下载器将URL指定的网页下载下来，存储成一个字符串，传递给网页解析器。 （3）网页解析器：网页解析器解析传递的字符串，解析器不仅可以解析出需要爬取的数据，而且还可以解析出每一个网页指向其他网页的URL，这些URL被解析出来会补充进URL管理器 3、数据输出模块：存储爬取的数据 4 网络爬虫程序详细设计 4.1 设计环境和目标分析 4.1.1 设计环境

Revolve产品知识

产品名称BOSE SoundLink Revolve 产地墨西哥颜色灰/银 产品尺寸/重量 152×82×82mm/660g 续航时间 12小时 充电时间4小时 供电方式锂电池 音频接口 3.5mm/ USB接口（只限电脑音源）单元尺寸3英寸 NFC功能是 防水级别IPX4防水 通话功能是 语音提示是 APP 是 保修期一年（注册微信会员赠送延保6个月） 包装清单音箱本机x1 USB电源x1USB连接线 x1 交流电源适配器 x1 技术特点1360度全向发声：一个向下发声的全音域单元配合BOSE专利的声波导向技术，可以向四周发出均匀，无死角的声音 技术特点2独特优势：体积小巧 低音震撼 技术特点3优雅的设计：采用高品质阳极氧化铝金属材质配合全新的无缝连接一体成型工艺，是产品更为高雅，耐用 技术特点4蓝牙无线连接：方便，易用，可连接几乎是所有常规的智能手机，平板电脑的蓝牙设 备，可支持与蓝牙设备10米距离的无线连接。技术特点5内置锂电池：更好的便携性，4小时充满电可在正常音量下约12小时的使用时间。 技术特点6IPX4级防水：可以使您在室外环境中放心使用。技术特点7BOSE Connect APP ：轻松实现“派对模式”与“立体声模式”的切换，可以满足您更多声音需求。技术特点8支持有线连接：3.5mm与USB接口可以满足你有线音源的连接，连接更多的设备。 技术特点9可选配充电底座：充电方便，同时为扬声器在家中使用时提供了一个放置的地方。 技术特点10 远程操作：可通过配对的蓝牙设备控制扬声器的各项功能（如音量等）不需要携带其他产品说明

音效表现 Feature令人惊艳的宏亮气势，超乎想象的小巧体积。Benefit体积小巧 低音震撼 Advantage 精巧的外壳下装载了众多技术，展现出扬声器超乎想象的的低音效能，让人深深的沉醉在饱满的动人音色中。 Evidence X先生经常会带着家中的小朋友到户外和同事们野餐，因为有小孩子每次外出都需要随身带很多东西。聚会时大家喜欢拿出手机播放孩子们喜欢的音乐增加气氛，偶尔路过门店体验到我们的产品，十分满意。不仅可以满足了他外出携带需要，还提供了完美的音质 360°音效 Feature 可以向四周发出均匀的，无死角的声音。实现零死角的环绕音效。 Benefit随意摆放，一样可以体验到全方位的声音。 Advantage 一个向下发声的全音域单元配合BOSE专利的声波导向器，营造出全方位，无死角的震撼 Evidence X女士三口之家，每天晚上喜欢在客厅给孩子放放音乐，孩子太小总是跑来跑去，之前的音响固定的放在一个位置声音太大影响邻居，声音太小孩子跑来跑去还听不见。选择了我们产品后放在家里中间的位置不管孩子 精致设计 Feature 一体成型的采用高品质阳极氧化铝金属材质配合全新的无缝连接一体成型工艺。 Benefit使产品更为高雅，耐用。 Advantage 精密的设计，一体成型的阳极氧化铝材质，可以提供全方位的音效，不留一丝缝隙，外 Evidence X小姐喜欢游泳，喜欢做SPA ，喜欢泡温泉，更喜欢听音乐。自从购买了产品，她可以随意带着音响到她喜欢的地方，再也没有任何的顾虑。无论什么环境，我们的产品都可以

python-ctypes模块中文帮助文档

内容： .加载动态链接库 .从已加载的dll中引用函数 .调用函数1 .基本的数据类型 .调用函数2 .用自己的数据类型调用函数 .确认需要的参数类型（函数原型） .返回值 .传递指针 .结构和联合 .结构或联合的对齐方式和字节的顺序 .结构和联合中的位 .数组 .指针 .类型转换 .未完成的类型 .回调函数 .访问dlls导出的值 .可变长度的数据类型 .bugs 将要做的和没有做的事情 注意：本文中的代码例子使用doctest确保他们能够实际工作。一些代码例子在linux和windows以及苹果机上执行有一定的差别 注意：一些代码引用了ctypes的c_int类型。它是c_long在32位机子上的别名，你不应该变得迷惑，如果你期望 的是c_int类型，实事上打印的是c_long，它们实事上是相同的类型。 加载动态链接库 ctypes加载动态链接库，导出cdll和在windows上同样也导出windll和oledll对象。 加载动态链接库后，你可以像使用对象的属性一样使用它们。cdll加载使用标准的cdecl调用约定的链接库， 而windll库使用stdcall调用约定，oledll也使用stdcall调用约定，同时确保函数返回一个windows HRESULT错误代码。这错误 代码自动的升为WindowsError Python exceptions，当这些函数调用失败时。 这有一些windows例子，msvcrt是微软的c标准库，包含大部分的标准c函数，同时使用cdecl调用约定。 注：cdecl和stdcall的区别请见https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html,/log-20.html >>> from ctypes import * >>> print windll.kernel32 # doctest: +WINDOWS

python抓取网页数据的常见方法

https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html, python抓取网页数据的常见方法 很多时候爬虫去抓取数据，其实更多是模拟的人操作，只不过面向网页，我们看到的是html在CSS样式辅助下呈现的样子，但爬虫面对的是带着各类标签的html。下面介绍python抓取网页数据的常见方法。 一、Urllib抓取网页数据 Urllib是python内置的HTTP请求库 包括以下模块：urllib.request 请求模块、urllib.error 异常处理模块、urllib.parse url解析模块、urllib.robotparser robots.txt解析模块urlopen 关于urllib.request.urlopen参数的介绍： urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) url参数的使用 先写一个简单的例子：

https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html, import urllib.request response = urllib.request.urlopen(' print(response.read().decode('utf-8')) urlopen一般常用的有三个参数，它的参数如下： urllib.requeset.urlopen(url,data,timeout) response.read()可以获取到网页的内容，如果没有read()，将返回如下内容 data参数的使用 上述的例子是通过请求百度的get请求获得百度，下面使用urllib的post请求 这里通过https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html,/post网站演示（该网站可以作为练习使用urllib的一个站点使用，可以 模拟各种请求操作）。 import urllib.parse import urllib.request data = bytes(urllib.parse.urlencode({'word': 'hello'}), encoding='utf8')

CAD和TSSD快捷键(含探索者中文键名)

AutoCAD 简化命令 3A, *3DARRAY 3DO, *3DORBIT 3F, *3DFACE 3P, *3DPOLY A, *ARRAY ，阵列ADC, *ADCENTER AD, *ID AE, *AREA AL, *ALIGN AP, *APERTURE ATP, *ATTDISP AT, *DDATTE -AT, *ATTEDIT ATT, *DDATTDEF -ATT, *ATTDEF AV, *DSVIEWER B, *BREAK H, *BHATCH BL, *BMAKE -BL, *BLOCK BO, *BOUNDARY -BO, *-BOUNDARY CO, *COPY CC, *CHAMFER CH, *DDCHPROP -CH, *CHANGE DDC, *DDCOLOR C, *CIRCLE D, *DIM DD, *DDEDIT DDV, *DDVPOINT DI, *DIST DIV, *DIVIDE DO, *DONUT DST, *DIMSTYLE DT, *DTEXT DV, *DVIEW DX, *DDIM DXI, *DXFIN DXO, *DXFOUT E, *ERASE EL, *ELEV ELL, *ELLIPSE EN, *END EP, *EXPLODE EX, *EXTEND F, *FILLET FF, *FILL FI, *FILTER G, *GROUP GR, *DDGRIPS -GR, *GRID HI, *HIDE HE, *HATCHEDIT HT, *HATCH I, *DDINSERT -I, *INSERT IM, *IMAGE -IM, *-IMAGE L, *LINE LA, *LAYER -LA, *-LAYER LE, *LEADER LEN, *LENGTHEN LI, *LIST LS, *LTSCALE LT, *LINETYPE -LT, *-LINETYPE LTS, *LTSCALE M, *MOVE MA, *MATCHPROP ME, *MEASURE MI, *MIRROR ML, *MLINE MO, *DDMODIFY MN, *MENU MS, *MSPACE MT, *MTEXT -MT, *-MTEXT MV, *MVIEW N, *NEW O, *OFFSET OP, *OPEN OS, *OSNAP

Python网络数据采集笔记

1.BeautifulSoup简介 from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup html = urlopen('https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html,')#打开一个网址 bsObj = BeautifulSoup(html.read(),'html.parser') #建立了一个美丽汤对象，以网页内容为参数 #调用html.read获取网页的HTML内容 #这样就可以把HTML内容传到美丽汤对象 print (bsObj.h1) #提取h1标签 导入urlopen，然后调用html.read()获取网页的HTML内容，这样就可以把HTML内容传到BeautifulSoup对象 用bsObj.h1从对象里提取h1标签 任何HTML文件的任意节点的信息都可以被提取出来 处理异常 html = urlopen('https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html,/pages/page1.html') 这一句可能出现两种异常： 网页在服务器上不存在（提取网页时出现错误）——返回HTTP错误，urlopen函数抛出HTTPError异常 处理：try: html = urlopen('https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html,/pages/page1.html') except HTTPError as e:

print(e)#返回空值，中断程序，或者执行另一个方案 else： #程序继续 服务器不存在（连接打不开、写错了），urlopen就会返回一个None对象，可以增加一个判断语句检测返回的html是不是None： if html is None: print(‘URL is not found’) else: #程序继续 第一个爬虫： from urllib.request import urlopen from urllib.error import HTTPError,URLError from bs4 import BeautifulSoup def getTitle(url): try: html = urlopen(url) except (HTTPError,URLError) as e: return None try: bsObj = BeautifulSoup(html.read(),'html.parser') title = bsObj.html.head.title

南开20春学期《网络爬虫与信息提取》在线作业满分答案

南开20春学期《网络爬虫与信息提取》在线作业满分答案 1 浏览器用来记录用户状态信息的数据叫 A session B cookies C moonpies D selenium 答案：B 2 ()是一个传递信息的通道。它负责将爬取博文列表页获取到的信息传递给负责爬取正文页的方法中。 A meta B head C header D body 答案：A 3 如果使用Python的数据结构来做类比的话,MongoDB中集合相当于一个() A 列表 B 元组 C 字典 D 集合 答案：A 4 下列关于mitmproxy的安装说法错误的是() A 对于Mac OS系统，使用Homebrew安装mitmproxy，命令为：brew install mitmproxy B 在Ubuntu中，要安装mitmproxy，首先需要保证系统的Python为Python 3.5或者更高版本 C 在windows系统中无法使用linux的命令，只能通过下载安装包来安装 D UBUNTU中执行命令sudo pip3 install mitmproxy 进行安装 答案：C 5 ()是Scrapy官方开发的,用来部署、运行和管理Scrapy爬虫的工具 A Scrapyd B ScrapyDeploy C Deploy D Scrapy_Deploy 答案：A 6 PyMongo中逻辑查询表示大于的符号是() A $gt B $lt C $gte$$lte 答案：A

7 Python中把列表转换为集合需要使用1 函数 A set B list C convert D change 答案：A 8 Redis中往集合中添加数据,使用关键字() A sadd B add C append D sappend 答案：A 9 下面Python代码输出为(): def default_para_without_trap(para=[], value=0): if not para: para = [] para.append(value) return para print('第一步:{}'.format(default_para_trap(value=100))) print('第二步:{}'.format(default_para_trap(value=50))) A 第一步:[100] 第二步:[100,50] B 第一步:[100] 第二步:[50] C 第一步:[100] 第二步:[] D 第一步:[100] 第二步:[100] 答案：B 10 Python写CSV文件需要哪个方法() A CSVWriter B CsvWriter C DictWriter D FileWriter 答案：C 11 使用python定制mitmproxy,下面的语句请求的是()。{req.headers["User-Agent"]} A headers B 文本内容 C 目标网站

python-os模块中文帮助文档

注此模块中关于unix中的函数大部分都被略过，翻译主要针对WINDOWS,翻译速度很快，其中很多不足之处请多多包涵。 这个模块提供了一个轻便的方法使用要依赖操作系统的功能。如何你只是想读或写文件，请使用open() ,如果你想操作文件路径，请使用os.path模块，如果你想在命令行中，读入所有文件的所有行，请使用 fileinput模块。使用tempfile模块创建临时文件和文件夹，更高级的文件和文件夹处理，请使用shutil模块。 os.error 内建OSError exception的别名。 https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html, 导入依赖操作系统模块的名字。下面是目前被注册的名字：'posix', 'nt', 'mac', 'os2', 'ce', 'java', 'riscos'. 下面的function和data项是和当前的进程和用户有关 os.environ 一个mapping对象表示环境。例如，environ['HOME'] ，表示的你自己home文件夹的路径(某些平台支持，windows不支持) ，它与C中的getenv("HOME")一致。 这个mapping对象在os模块第一次导入时被创建，一般在python启动时，作为site.py处理过程的一部分。在这一次之后改变environment不 影响os.environ，除非直接修改os.environ. 注：putenv()不会直接改变os.environ，所以最好是修改os.environ 注：在一些平台上，包括FreeBSD和Mac OS X，修改environ会导致内存泄露。参考putenv()的系统文档。 如果没有提供putenv()，mapping的修改版本传递给合适的创建过程函数，将导致子过程使用一个修改的environment。 如果这个平台支持unsetenv()函数，你可以删除mapping中的项目。当从os.environ使用pop()或clear()删除一个项目时，unsetenv()会自动被调用（版本2.6）。 os.chdir(path) os.fchdir(fd) os.getcwd() 这些函数在Files和Directories中。

【资料】Airpak中文帮助文档(1.7部分)

Airpak中文帮助文档（1.7部分） 此文翻译来自Airpak帮助文档1.7部分 通过1.7部分，你将使用Airpak 建立一个问题、解决一个问题以及输出结果。这是 对Airpak 特点的基础介绍。 如有疑问可参考Airpak帮助文档的相关部分

1.7 示例 在下面的示例中，你将使用Airpak建立一个问题、解决一个问题以及输出结果。这是对Airpak特点的基础介绍。使用指南中的例子将提供更完整的程序特点。 1.7.1 问题描述 图1.7.1显示的所要解决的问题。房间中包含了一个开放的进风口、一个排气口和一个恒定温度的墙。房间的长是4.57 m，宽是 2.74 m，高是2.74m。房间外测量值是0.92 m ×0.46 m，同时引入一个冷空气射入房间使得空气流动。排气口的尺寸是0.91 m×0.45 m。惯性的力量、浮力的力量以及湍流混合的相互作用对所提供的空气的渗透及路径有着重要的影响。 1.7.2 主要的过程 图1.7.1显示的问题是一个稳定通风的情形。边界温度以及速度是被定义的。示例中的步骤简要如下： z打开和定义一项工作 z调整默认房间大小 z对于一个房间生成一个进风口（opening）、排气口（vent）以及墙 z生成网格 z计算

z检查结果 1.7.3 开始一个新工作 启动Airpak（1.5节）。图1.7.2.显示的是【Open job】面板。 在【Select the job to open】文本显示框中路径的最后将/sample写上。点击【Accept】打开一个新工作。Airpak将生成一个10 m×3 m×10 m默认房间，同时在图形窗口显示房间。 你可以使用鼠标左键围绕一个中心点旋转房间，或者使用鼠标中间键你可以将房间转移到屏幕的任意一点上。使用右键放大或缩小房间。为了将房间回复的默认方位，点击【Options】菜单下【Orient】，在下拉菜单中选择【Home】。 1.7.4 定义工作 通过定义房间的种类和设置环境温度来开始工作。这些参数在【Problem setup】面板中具体指明了。在【File】菜单中选择【Problem】可以打开【Problem setup】面板（如图1.7.3）。

Python数据可视化的应用研究

第35卷 第5期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.5 2019年5月 Journal of Fujian Computer May 2019 ——————————————— 陈嘉发，男，1985年生，工程硕士，网络工程师，主要研究领域为计算机校园信息化建设、计算机网络应用。E-mail: texchan@https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html, 。 Python 数据可视化的应用研究 陈嘉发 (惠州卫生职业技术学院 广东 惠州 516025) 摘 要 教育领域与数据可视化紧密联系。结合Python 数据分析技术，使用Pandas 库和Matplotlib 库，对学习日志和学习成绩进行可视化分析，有利于教师发现学生的网络学习规律和实现对教学效果的综合分析，帮助教师调整教学手段和指导学生改善学习效率，促进教育决策科学化。 关键词 Python ；数据分析；可视化 中图法分类号 TP39 DOI:10.16707/https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html,ki.fjpc.2019.05.039 Study on Applications Based on Python Data Visualization CHEN Jiafa (Huizhou Health Sciences Polytechnic, Huizhou, China, 516025) 1 引言 数据可视化促进教育决策科学化，《教育信息 化“十三五”规划》提出的“网络学习空间人人通”进一步推动了教育模式和教学资源的创新，强调了数据分析服务的重要性，使得教育领域和数据可视化的融合应用变得极其重要。当前，基于Moodle 技术建立的网络学习平台，除了单点科技公司开发的付费主题集成的插件以外，只能提供日志、课程活动报表、活动进度统计等简单的可视化功能[1]。为了更好地帮助教师分析学生学习行为，促进教学方法的调整，本文借助Python 丰富的第三方库和数据分析功能，实现了网络学习数据的可视化。 2 Python 及其发展 Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设 计语言，被称为胶水语言，能够和其他语言如C++、Java 等结合。它具有语法简洁、数据结构高效等特点，开源且能够跨Windows 、Linux 、MacOS 平台使用。据编程语言流行指数PYPL 官方公布的二月榜单， Python 语言超越Java 成为了最流行的编程 语言。与传统的数据处理、制图、计算的软件 R 语言相比，Python 只需解释器便可执行，具有运算速度快和内存管理效率高的优势[2]，被广泛应用在web 开发、游戏脚本、网页爬虫、数据分析等领域。 图1 PYPL 编程语言排行榜 3 Python 数据分析应用的优势 Python 数据可视化分析的优势在于其强大的集成性和丰富的第三方库，Anaconda 和PyCharm 可以帮助用户实现Python 的高效开发，把数据读取、数据清洗、数据分析和数据展示都集成在Python IDE ，无需添加额外的开发程序。

pyevolve中文帮助文档

Pyevolve的用户手册中文版 1.1.6基本概念 Raw score:表示由适应度函数返回的还未进行比例换算的适应值。 Fitness score :对Raw score进行比例换算后的适应值，如果你使用线性的比例换算(Scaling.LinearScaling()),fitness score将会使用线性方法进行换算，fitness score代表个体与种群的相关程度。 Sample genome : 是所有genome进行复制的基础 1.2.3对pyevolve进行扩展 对pyevolve进行扩展首先要查看GenomeBase.GenomeBase类的源码。 扩展的基本步骤 1）创建染色体类 2）创建染色体的初始化函数 3）创建遗传算子：选择算子，交叉算子，和变异算子等。 1.3模块 1.3.2基本模块 a) Consts :常量模块 Pyevolve 提供了所有的默认遗传算子，这是为了帮助用户方便的使用API，在常量模块中，你可以找到这些默认的设置，最好的情况是查看常量模块，但是不改变常量模块中的内容。 b)Util :公用模块 公用模块中提供了一些公用的函数，比如列表项的交换，随机功能等。 list2DSwapElement(lst, indexa, indexb):交换矩阵中的元素项。 listSwapElement(lst, indexa, indexb)：交换列表中的元素项。 c)FunctionSlot :函数分片模块 Pyevolve中广泛使用函数分片的概念;这个想法是很简单的，每个遗传操作或者说是任何遗传操作能够被分配到一个片，按照这种想法，我们能够添加不止一种的遗传操作，比如说同时进行两种或者更多的变异操作，或者两种或更多的计算操作等，函数分片模块是以FunctionSlot.FunctionSlot类来实现的。 例子： Def fit_fun(genome): …. Def fit_fun2(genome): …. Genome.evaluator.set(fit_fun) Genome.evaluator.add(fit_fun2) Print Genome.evaluator #the result is “slot [evaluator] (count:2)” Print Genome.evaluator[0] # the result is “function fit_fun at <....>” Print Genome.evaluator[1] # the result is “function fit_fun2 at <...>”

【IT专家】如何使用Python抓取需要首先登录的网站

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 如何使用Python抓取需要首先登录的网站First of all, I think it’s worth saying that, I know there are a bunch of similar questions but NONE of them works for me... ?首先,我认为值得一提的是,我知道有很多类似的问题但是没有一个对我有用...... I’m a newbie on Python, html and web scraper. I’m trying to scrape user information from a website which needs to login first. In my tests I use scraper my email settings from github as examples. The main page is ‘https://github/login’ and the target page is ‘https://github/settings/emails’ ?我是Python,html和web scraper的新手。我正试图从需要先登录的网站上抓取用户信息。在我的测试中,我使用来自github的刮刀我的电子邮件设置作为示例。主页是“https://github/login”,目标页面是“https://github/settings/emails” Here are a list of methods I’ve tried ?以下列出了我尝试过的方法 ?##################################### Method 1import mechanizeimport cookielibfrom BeautifulSoup import BeautifulSoupimport html2textbr = mechanize.Browser()cj = cookielib.LWPCookieJar()br.set_cookiejar(cj)# Browser optionsbr.set_handle_equiv(True)br.set_handle_gzip(True)br.set_handle_redirect(True)br. set_handle_referer(True)br.set_handle_robots(False)br.set_handle_refresh(mechanize._htt p.HTTPRefreshProcessor(), max_time=1)# The site we will navigate into, handling it’s sessionbr.open(‘https://github/login’)for f in br.forms(): print fbr.select_form(nr=0)# User credentialsbr.form[‘login’] = ‘myusername’br.form[‘password’] = ‘mypwd’# Loginbr.submit()br.open(‘github/settings/emails’).read()cj = cookielib.CookieJar()opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))login_data = urllib.urlencode({‘username’ : username, ‘j_password’ : password})opener.open(‘https://github/login’, login_data)resp = opener.open(‘https://github/settings/emails’)print resp.read()opener =

什么是BeautifulSoup

什么是BeautifulSoup？ Beautiful Soup 是用Python写的一个HTML/XML的解析器，它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(parse tree)。它提供简单又常用的导航（navigating），搜索以及修改剖析树的操作。它可以大大节省你的编程时间。 直接看例子： #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """

The Dormouse's story

Once upon a time there were three little sisters; a nd their names were Elsie, Lacie and Tillie; and they lived at the bottom of a well.

... """ soup = BeautifulSoup(html_doc) print soup.title print https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html, print soup.title.string print soup.p print soup.a print soup.find_all('a') print soup.find(id='link3') print soup.get_text() 结果为：

python爬虫技术 动态页面抓取超级指南_光环大数据Python培训

https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html, python爬虫技术:动态页面抓取超级指南_光环大数据Python培训 当我们进行网页爬虫时，我们会利用一定的规则从返回的 HTML 数据中提取出有效的信息。但是如果网页中含有 JavaScript 代码，我们必须经过渲染处理才能获得原始数据。此时，如果我们仍采用常规方法从中抓取数据，那么我们将一无所获。浏览器知道如何处理这些代码并将其展现出来，但是我们的程序该如何处理这些代码呢？接下来，我将介绍一个简单粗暴的方法来抓取含有JavaScript 代码的网页信息。 大多数人利用lxml和BeautifulSoup这两个包来提取数据。本文中我将不会介绍任何爬虫框架的内容，因为我只利用最基础的lxml包来处理数据。也许你们会好奇为啥我更喜欢lxml。那是因为lxml利用元素遍历法来处理数据而不是像BeautifulSoup一样利用正则表达式来提取数据。本文中我将介绍一个非常有趣的案例——之前我突然发现我的文章出现在最近的 Pycoders weekly issue 147中，因此我想爬取 Pycoders weekly 中所有档案的链接。 很明显，这是一个含有 JavaScript 渲染的网页。我想要抓取网页中所有的档案信息和相应的链接信息。那么我该怎么处理呢？首先，我们利用 HTTP 方法无法获得任何信息。 import requestsfrom lxml import html# storing responseresponse = requests.get('https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html,/archive')# creating lxml tree from response bodytree = html.fromstring(response.text)# Finding all anchor tags in responseprint tree.xpath('//div[@class="campaign"]/a/@href') 当我们运行上述代码时，我们无法获得任何信息。这怎么可能呢？网页中明明显示那么多档案的信息。接下来我们需要考虑如何解决这个问题？ 如何获取内容信息？

Beautiful Soup中文文档

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from BeautifulSoup import BeautifulSoup # For processing HTML from BeautifulSoup import BeautifulStoneSoup # For processing XML import BeautifulSoup# To get everything 下面的代码是Beautiful Soup基本功能的示范。你可以复制粘贴到你的python文件中，自己运行看看。from BeautifulSoup import BeautifulSoup import re doc = ['', '

This is paragraph one.', '

This is paragraph two.', ''] soup = BeautifulSoup(''.join(doc)) print soup.prettify() # # # # # #

# This is paragraph # # one # # . # #

# This is paragraph # # two # # . # # # navigate soup的一些方法: soup.contents[0].name # u'html' soup.contents[0].contents[0].name # u'head' head = soup.contents[0].contents[0] https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html, # u'html' head.next # https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html, # u'body' head.nextSibling.contents[0] #

This is paragraph one. head.nextSibling.contents[0].nextSibling #

This is paragraph two. 下面是一些方法搜索soup，获得特定标签或有着特定属性的标签： titleTag = soup.html.head.title titleTag # titleTag.string # u'Page title' len(soup('p')) # 2 soup.findAll('p', align="center") # [

This is paragraph one. ] soup.find('p', align="center") #

This is paragraph one. soup('p', align="center")[0]['id'] # u'firstpara' soup.find('p', align=https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html,pile('^b.*'))['id'] # u'secondpara' soup.find('p').b.string # u'one' soup('p')[1].b.string # u'two' 修改soup也很简单： titleTag['id'] = 'theTitle' titleTag.contents[0].replaceWith("New title") soup.html.head # soup.p.extract() soup.prettify() # #

北大青鸟：你需要的python爬虫笔记

〇. python 基础 先放上python 3 的官方文档:https://https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html,/3/ (看文档是个好习惯) 关于python 3 基础语法方面的东西,网上有很多,大家可以自行查找. 一. 最简单的爬取程序 爬取百度首页源代码: 来看上面的代码: ?对于python 3来说,urllib是一个非常重要的一个模块，可以非常方便的模拟浏览器访问互联网,对于python 3 爬虫来说, urllib更是一个必不可少的模块,它可以帮助我们方便地处理URL. ?urllib.request是urllib的一个子模块,可以打开和处理一些复杂的网址The urllib.requestmodule defines functions and classes which help in opening URLs (mostly HTTP) in a complex

world —basic and digest authentication, redirections, cookies and more. ?urllib.request.urlopen()方法实现了打开url,并返回一个http.client.HTTPResponse对象,通过http.client.HTTPResponse的read()方法,获得response body,转码最后通过print()打印出来. urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]***, cafile=None, capath=None, cadefault=Fals e, context=None)For HTTP and HTTPS URLs, this function returns a http.client.HTTPResponseobject slightly modified.< 出自: https://https://www.sodocs.net/doc/7f7311811.html,/3/library/urllib.request.html > ?decode('utf-8')用来将页面转换成utf-8的编码格式，否则会出现乱码二模拟浏览器爬取信息 在访问某些网站的时候，网站通常会用判断访问是否带有头文件来鉴别该访问是否为爬虫，用来作为反爬取的一种策略。 先来看一下Chrome的头信息（F12打开开发者模式）如下：