2024-08-13

"SpringBoot-大学班级管理系统"是一个使用Spring Boot框架开发的大学班级管理系统,可以用作计算机毕设。以下是系统的部分功能和技术栈概览:

  1. 用户登录与权限管理:使用Spring Security实现登录和权限控制。
  2. 班级管理:管理员可以添加、修改和删除班级信息。
  3. 学生管理:管理员可以管理学生信息,包括添加、修改和删除。
  4. 课程管理:管理员可以管理课程信息,包括添加、修改和删除。
  5. 成绩管理:管理员可以管理学生成绩,包括录入、修改和查询。
  6. 使用MyBatis作为ORM工具,方便数据库操作。
  7. 使用Thymeleaf作为模板引擎,动态生成页面。
  8. 使用Maven或Gradle作为构建工具,管理依赖。

以下是一个简单的登录接口代码示例:




@Controller
public class LoginController {
 
    @GetMapping("/login")
    public String loginPage() {
        return "login";
    }
 
    @PostMapping("/login")
    public String login(@RequestParam String username, @RequestParam String password,
                        HttpServletRequest request, RedirectAttributes redirectAttributes) {
        // 假设authenticate是一个验证用户名密码的方法
        boolean authenticated = authenticate(username, password);
        if (authenticated) {
            // 登录成功,设置用户信息到session
            request.getSession().setAttribute("username", username);
            return "redirect:/home";
        } else {
            // 登录失败,重定向到登录页面并提示错误
            redirectAttributes.addFlashAttribute("error", "用户名或密码错误");
            return "redirect:/login";
        }
    }
 
    @GetMapping("/logout")
    public String logout(HttpServletRequest request) {
        // 登出操作,清除session信息
        request.getSession().invalidate();
        return "redirect:/login";
    }
 
    // 模拟的用户认证方法
    private boolean authenticate(String username, String password) {
        // 实际应用中这里应该是对用户信息的验证逻辑
        return "admin".equals(username) && "password".equals(password);
    }
}

这个示例展示了如何使用Spring MVC创建登录页面,处理登录请求,以及登出操作。在实际应用中,你需要根据具体需求实现用户认证逻辑和权限控制。

该系统源码可以从提供的免费领码网站上获取,并根据开发文档进行编译和配置。在使用时,请确保遵守相应的版权和授权协议。

2024-08-13

由于第4章主要讨论数据存储方法,并未涉及具体代码实现,因此我们只需要提供一个概览性的代码实例。




# 假设我们有一个字典类型的数据需要存储
data_to_store = {
    'title': 'Python爬虫实战',
    'author': '张三',
    'publisher': '人民邮电出版社'
}
 
# 将数据存储到TXT文件
with open('book.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
    for key, value in data_to_store.items():
        file.write(f'{key}: {value}\n')
 
# 将数据存储到JSON文件
import json
with open('book.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
    json.dump(data_to_store, file, ensure_ascii=False, indent=4)
 
# 注意:C语言不是Python的一部分,这里我们通常指的是使用C库函数进行文件操作。
# 这通常涉及到使用C语言的标准库函数,如fopen(), fwrite(), fclose()等。
# 由于涉及到C语言,以下代码是伪代码,不是Python代码。
 
/* 使用C语言将数据存储到TXT文件 */
#include <stdio.h>
 
int main() {
    FILE *file = fopen("book.txt", "w");
    if (file != NULL) {
        fprintf(file, "title: Python爬虫实战\n");
        fprintf(file, "author: 张三\n");
        fprintf(file, "publisher: 人民邮电出版社\n");
        fclose(file);
    }
    return 0;
}

这个例子提供了使用Python将数据存储为TXT文件和JSON文件的简单方法,以及使用C语言将数据存储为TXT文件的伪代码示例。在实际应用中,你需要根据具体的数据结构和存储需求来调整代码。

2024-08-13

该项目是一个使用Spring Boot框架开发的旅游美食推荐系统。以下是如何运行该项目的简要步骤:

  1. 确保您有Java开发环境和Maven或Gradle构建工具。
  2. 从GitHub或其他源克隆该项目的代码仓库。
  3. 导入项目到您的IDE(如IntelliJ IDEA或Eclipse)。
  4. 配置数据库连接,例如在application.properties文件中设置数据库URL、用户名和密码。
  5. 运行数据库迁移脚本,确保数据库结构是最新的。
  6. 构建并运行项目。

如果您想要参考代码,可以在项目的src目录下找到。

请注意,由于该项目是一个示例,可能需要您自己根据实际需求进行定制化开发。

2024-08-13



import requests
 
# 定义一个函数来登录网站
def login_to_website(login_url, session, headers, login_data):
    response = session.post(login_url, headers=headers, data=login_data)
    print(f"登录结果: {response.status_code}")
 
# 定义一个函数来提取网站的cookies
def extract_cookies(session, url):
    response = session.get(url)
    for cookie in response.cookies:
        print(f"{cookie.name} = {cookie.value}")
 
# 初始化requests会话
session = requests.session()
 
# 目标网站的登录URL
login_url = "http://example.com/login"
 
# 用户提供的headers和登录数据
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0",
    # 其他需要的headers
}
login_data = {
    "username": "user",
    "password": "pass"
    # 其他登录所需的数据
}
 
# 进行登录
login_to_website(login_url, session, headers, login_data)
 
# 提取并打印cookies
extract_cookies_url = "http://example.com"
extract_cookies(session, extract_cookies_url)

这段代码首先定义了两个函数,一个用于登录网站,另一个用于提取和打印网站的cookies。然后,它使用requests库初始化了一个会话对象,并使用这个会话对象来模拟登录,并获取登录后的cookies。最后,它打印出了提取到的cookies。这个例子展示了如何使用Python的requests库来进行基本的网络爬虫工作。

2024-08-13

以下是一个使用Python的requests库、selenium库和beautifulsoup库来爬取百度搜索结果中各网页正文内容的示例代码。请注意,这个例子仅用于学习目的,实际应用中可能需要遵守相关法律法规,并且可能涉及到自动化测试和数据抓取的道德标准。




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time
 
# 初始化webdriver
driver_path = 'path/to/your/chromedriver'  # 替换为你的ChromeDriver路径
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# 设置搜索词
search_term = "Python"
 
# 打开百度首页
driver.get("https://www.baidu.com")
 
# 等待输入框被加载出来
input_box = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, 'kw'))
)
 
# 输入搜索词
input_box.send_keys(search_term)
 
# 提交搜索
submit_button = driver.find_element_by_id('su')
submit_button.click()
 
# 等待搜索结果加载完成
results = WebDriverWait(driver, 20).until(
    EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, '.result.c-container'))
)
 
# 循环遍历搜索结果
for result in results:
    # 获取结果链接
    link = result.find_element_by_css_selector('.t a').get_attribute('href')
    
    # 使用requests获取页面内容
    res = requests.get(link)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    
    # 找到正文
    content = soup.find('div', class_='content')
    if content:
        print(content.get_text())
    else:
        print('正文未找到')
 
    # 为了避免被封,每次循环后暂停一段时间
    time.sleep(5)
 
# 清理webdriver
driver.quit()

请确保在运行代码前已经安装了selenium库(pip install selenium)、beautifulsoup库(pip install beautifulsoup4)以及对应的浏览器驱动程序(如ChromeDriver),并且已经正确配置了driver_path变量。

以上代码实现了以下功能:

  1. 启动一个webdriver(这里以Chrome为例)。
  2. 打开百度首页并输入搜索词。
  3. 提交搜索并等待搜索结果加载完成。
  4. 遍历搜索结果,使用requests库获取每个结果页面的内容。
  5. 使用beautifulsoup解析页面并寻找正文内容。
  6. 打印正文内容或者提示正文未找到。
  7. 循环结束后清理webdriver实例。

注意:为了避免被搜索引擎或网站认为是爬虫,代码中添加了时间延迟。在实际应用中,应当根据需要和网站的政策合理地设置延迟,或者采用更高级的反爬机制处理。

2024-08-13



# 导入必要的模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import re
 
# 设置一些基本的常量
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', index_col=False, sep='\t', quoting=3)
stopwords = stopwords['word'].values.tolist()
 
# 爬取某博文章的热搜标题
def get_baidu_hot_search(date):
    url = 'http://top.baidu.com/buzz?b=1&p=1&d=1'
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    titles = soup.find_all('a', {'class': 'list-title'})
    times = soup.find_all('span', {'class': 'list-num'})
    result = []
    for title, time in zip(titles, times):
        result.append({
            'title': title.get_text(),
            'search_num': time.get_text()
        })
    return result
 
# 获取文本情感倾向
def get_sentiment(text):
    # 这里应该是情感分析的代码,例如调用某个情感分析API或者模型
    # 返回情感分值,例如正面分值和负面分值
    pass
 
# 分析某一天的热搜情感
def analyze_sentiment_on_day(date):
    hot_searches = get_baidu_hot_search(date)
    titles = [hs['title'] for hs in hot_searches]
    results = []
    for title in titles:
        # 这里应该是调用情感分析函数,并将结果添加到results列表中
        pass
    return results
 
# 绘制热搜词云
def draw_word_cloud(text):
    wordlist = jieba.cut(text)
    wordspace_split = ' '.join(wordlist)
    stopwords_list = stopwords
    wordcloud = WordCloud(background_color="white",
                          mask=plt.imread('china_location_map.png'),
                          stopwords=stopwords_list,
                          font_path='simhei.ttf',
                          max_words=200,
                          max_font_size=100,
                          random_state=42)
    mywordcloud = wordcloud.generate(wordspace_split)
    plt.imshow(mywordcloud)
    plt.axis('off')
    plt.show()
 
# 主函数
if __name__ == '__main__':
    date = '2020-01-01'
    results = analyze_sentiment_on_day(date)
    text = ' '.join([result['title'] for result in results])
    draw_word_cloud(text)

这个代码实例提供了一个框架,展示了如何使用Python爬取某博热搜数据,并使用结巴分词、去停用词、绘制词云等方法来分析这些数据。这个过程是构建舆情分析系统的一个基本步骤,它教会用户如何进行基本的文本处理和情感

2024-08-13

为了创建一个高性能的C++爬虫,我们可以使用libcurl库来处理网络请求,使用pugixml库来解析HTML,并且使用boost::asio来处理异步IO操作。以下是一个简化的例子,展示了如何使用这些库来创建一个简单的网页爬虫。




#include <iostream>
#include <string>
#include <curl/curl.h>
#include <pugixml.hpp>
#include <boost/asio.hpp>
 
using namespace std;
using namespace boost::asio;
 
// 这是一个简单的回调函数,用于接收curl请求的响应数据
size_t WriteCallback(void *contents, size_t size, size_t nmemb, void *userp) {
    ((std::string*)userp)->append((char*)contents, size * nmemb);
    return size * nmemb;
}
 
// 发送HTTP GET请求
void sendRequest(const std::string &url, std::string &html) {
    CURL *curl;
    CURLcode res;
 
    curl = curl_easy_init();
    if(curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &html);
        res = curl_easy_perform(curl);
        if(res != CURLE_OK) {
            cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << endl;
        }
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
}
 
// 解析HTML并打印出链接
void parseHtml(const std::string &html) {
    pugi::xml_document doc;
    if (!doc.load_string(html.c_str()).status) {
        cerr << "Failed to parse HTML" << endl;
        return;
    }
 
    for (pugi::xml_node a : doc.select_nodes("//a")) {
        pugi::xml_node href = a.child("href");
        if (href) {
            cout << href.text().get() << endl;
        }
    }
}
 
int main() {
    io_service service;
    ip::tcp::socket socket(service);
 
    // 这里只是示例,实际爬虫可能需要处理多个URL
    std::string url = "http://example.com";
    std::string html;
 
    sendRequest(url, html);
    parseHtml(html);
 
    return 0;
}

这个例子中,sendRequest函数使用libcurl来发送HTTP GET请求,并将响应内容传递给parseHtml函数,后者使用pugixml来解析HTML并打印出所有的链接。这个例子并没有实现完整的爬虫,因为它没有处理多线程、异步IO、URL队列、去重、页面深度控制等高性能爬虫需要考虑的因素。实际的高性能爬虫还需要更复杂的实现,包括并发控制、资源管理和异常处理等。

2024-08-13

以下是一个简单的示例代码,用于爬取东方财富网(http://quote.eastmoney.com/center/grid.html)上某股票(例如“600771”)在2023年12月30日的数据。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 股票代码
stock_code = "600771"
 
# 设置请求头,模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
# 东方财富网股票历史数据URL
url = f'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=1.{stock_code}&start=20231229&end=20231230'
 
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析数据
    data = response.text.split('~')
    data.pop(0)  # 移除数组中的空数据
 
    # 转换数据为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=['日期', '开盘', '收盘', '最高', '最低', '成交量', '成交额'])
 
    # 将日期字段转换为日期格式
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y%m%d')
 
    # 转换其他数字字段为浮点型
    for col in df.columns[1:]:
        df[col] = df[col].astype('float')
 
    # 输出结果
    print(df)
 

这段代码首先设置了股票代码和请求头,然后构造了请求的URL。接着,它发送请求,检查响应状态,并解析返回的文本数据。最后,它将数据转换为Pandas DataFrame,并对其进行了一些清洗工作,如转换日期格式和数据类型,最后打印出来。

注意:

  1. 这个例子假设只获取2023年12月30日的数据,实际上可以通过调整URL中的startend参数来获取不同时间段的数据。
  2. 东方财富网可能有反爬机制,如果代码无法正常工作,可能需要更新或修改请求头信息,以模拟真实的浏览器访问。
2024-08-13



from drission_page import DrissionPage
 
# 初始化DrissionPage对象
dp = DrissionPage()
 
# 打开网易云音乐的热歌榜页面
dp.get('http://music.163.com/#/discover/top')
 
# 等待数据加载完成
dp.wait_for(text='云音乐热歌榜')
 
# 提取所有歌名和对应的歌手
songs_info = dp.selector.select('//ul[@class="f-hide"]/li')
songs_data = [{'name': li.select('./a/text()').extract_first(),
               'artist': li.select('./a/span/text()').extract_first(),
              } for li in songs_info]
 
# 打印提取的数据
for song in songs_data:
    print(song['name'], song['artist'])
 
# 关闭浏览器
dp.close()

这段代码使用了DrissionPage库来快速爬取网易云音乐的热歌榜,并提取了每首歌的名称和歌手。代码简洁明了,注释也有助于理解。

2024-08-13



import random
from fake_useragent import UserAgent
 
# 初始化UserAgent对象
ua = UserAgent()
 
# 定义一个获取随机User-Agent的函数
def get_random_ua():
    return ua.random
 
# 定义一个获取指定类型的User-Agent的函数
def get_specific_ua(type):
    return ua.chrome if type == 'chrome' else ua.firefox if type == 'firefox' else ua.random
 
# 使用示例
print(get_random_ua())  # 获取随机的User-Agent
print(get_specific_ua('chrome'))  # 获取Chrome浏览器的User-Agent

这段代码使用了fake_useragent库来生成随机的User-Agent,并定义了两个函数get_random_uaget_specific_ua来演示如何获取不同类型的User-Agent。get_random_ua函数返回一个随机的User-Agent,而get_specific_ua函数接受一个参数来指定类型,并返回对应类型的User-Agent或者一个随机的User-Agent(如果指定的类型不存在)。最后,代码展示了如何使用这两个函数。