2024-08-11

在Python中,有多种方式可以用来创建和使用函数。以下是一些常见的函数使用方法:

  1. 定义一个简单的函数:



def greetings():
    print("Hello, World!")
 
greetings()
  1. 带有参数的函数:



def greetings(name):
    print(f"Hello, {name}!")
 
greetings("Alice")
  1. 默认参数的函数:



def greetings(name="Alice"):
    print(f"Hello, {name}!")
 
greetings()
greetings("Bob")
  1. 带有多个参数的函数:



def sum_numbers(a, b):
    print(a + b)
 
sum_numbers(5, 10)
  1. 带有关键字参数的函数:



def greetings(name, greeting="Hello"):
    print(f"{greeting}, {name}!")
 
greetings(name="Alice")
  1. 使用不定长参数的函数:



def sum_numbers(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total += num
    print(total)
 
sum_numbers(1, 2, 3)
  1. 使用字典不定长参数的函数:



def greetings(**kwargs):
    print(f"{kwargs['greeting']}, {kwargs['name']}!")
 
greetings(greeting="Hello", name="Alice")
  1. 函数的返回值:



def sum_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = sum_numbers(5, 10)
print(result)
  1. 递归函数:



def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)
 
print(factorial(5))
  1. 高阶函数(装饰器):



def make_bold(fn):
    def wrapped():
        return "<b>" + fn() + "</b>"
    return wrapped
 
@make_bold
def greetings():
    return "Hello, World!"
 
print(greetings())

这些是Python中函数使用的基本方法,涵盖了函数定义、参数传递、返回值、递归和高阶函数等重要概念。

2024-08-11

在Python中,你可以使用Selenium库来模拟操作Edge浏览器进行问题采集。首先,确保你已经安装了Selenium库和对应Edge浏览器的WebDriver。以下是一个基本的示例代码,展示了如何使用Selenium在Edge浏览器中打开一个网页并采集数据:




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.edge.service import Service
from selenium.webdriver.common.by import By
 
# 确保Edge WebDriver的路径正确
edge_driver_service = Service('path/to/msedgedriver')
 
# 初始化Edge WebDriver
driver = webdriver.Edge(service=edge_driver_service)
 
# 打开网页
driver.get('http://www.example.com')
 
# 采集数据,例如获取页面标题
page_title = driver.title
print(f"Page Title: {page_title}")
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

请替换 'path/to/msedgedriver' 为你的Edge WebDriver实际的存放路径。

确保你的Edge浏览器和Edge WebDriver版本兼容,并且都是最新的。如果你的Edge浏览器是自定义安装,请确保WebDriver支持这些自定义设置。

这段代码会启动Edge浏览器,打开指定的网址,然后打印出网页的标题。你可以根据需要采集其他数据,例如查询元素、提交表单等。

2024-08-11



# 使用官方Python镜像作为基础镜像
FROM python:3.8-slim
 
# 设置环境变量,使得pip使用国内源以加速下载
ENV PIP_DEFAULT_TIMEOUT 60
ENV PIP_INDEX_URL https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
ENV PIP_TRUSTED_HOST pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
 
# 其他Dockerfile指令...

这段代码示例中,我们使用了清华大学的 Python 包镜像作为 PIP 源,这是一个非常快速的镜像源。设置了环境变量后,当运行 pip install 命令时,PIP 将会自动使用这个国内源来加速包的下载。这是一个加速 Python 包安装的简单而有效的方法。

2024-08-11



import logging.handlers
import os
import time
 
# 创建日志文件的路径
log_file_path = '/path/to/your/log/directory/app.log'
 
# 创建TimedRotatingFileHandler,日志按时间轮转,每天轮转一次
rotating_handler = logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(
    log_file_path,
    when='midnight',  # 每天午夜轮转
    backupCount=30,   # 保留30个备份
    encoding='utf-8'  # 日志文件编码
)
 
# 创建日志记录的格式
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
rotating_handler.setFormatter(formatter)
 
# 创建一个日志器,并设置日志级别
logger = logging.getLogger('myapp')
logger.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(rotating_handler)
 
# 测试日志记录
for i in range(10):
    logger.info(f'This is a test log message {i}')
    time.sleep(10)  # 等待10秒,确保时间超过午夜

这段代码演示了如何在Python中使用TimedRotatingFileHandler来创建日志文件,并且每天午夜自动轮转日志文件。同时,展示了如何在多进程环境中安全地使用日志模块,避免文件操作冲突。

2024-08-11

下面是一个简单的Python代码示例,用于输出一个小型的玫瑰花图案:




# 绘制一个小玫瑰花
# 使用字符串和循环来构建图案
 
# 设定玫瑰花的颜色
red = '\033[31m'
yellow = '\033[33m'
end = '\033[0m'
 
# 先绘制花瓣
print(yellow + "     " + end)
print(yellow + "     " + end)
print(yellow + "  " + red + "     " + yellow + "  " + end)
print(yellow + "     " + end)
print(yellow + " " + red + "       " + yellow + " " + end)
print(yellow + " " + red + "       " + yellow + " " + end)
print(yellow + "     " + end)
print(yellow + "   " + red + "   " + yellow + "   " + end)
print(yellow + "     " + end)
 
# 再绘制叶子
print(yellow + "            " + end)
print(yellow + "          " + red + "   " + yellow + "          " + end)
print(yellow + "        " + red + " " + yellow + " " + red + " " + yellow + "        " + end)
print(yellow + "      " + red + " " + yellow + "       " + red + " " + yellow + "      " + end)
print(yellow + "     " + red + " " + yellow + "         " + red + " " + yellow + "     " + end)
print(yellow + "    " + red + " " + yellow + "           " + red + " " + yellow + "    " + end)
print(yellow + "     " + red + " " + yellow + "           " + red + " " + yellow + "     " + end)
print(yellow + "      " + red + " " + yellow + "           " + red + " " + yellow + "      " + end)
print(yellow + "       " + red + " " + yellow + "           " + red + " " + yellow + "       " + end)
print(yellow + "        " + red + " " + yellow + "           " + red + " " + yellow + "        " + end)
print(yellow + "         " + red + " " + yellow + "           " + red + " " + yellow + "         " + end)
print(yellow + "          " + red + "   " + yellow + "          " + end)
print(yellow + "            " + end)

这段代码使用了ANSI颜色代码来改变字符串的颜色,并通过循环打印出了一个简单的玫瑰花图案。每个颜色部分都用不同的变量表示,使得代码更易于阅读和维护。

2024-08-11



import os
import subprocess
 
# 创建虚拟环境
def create_venv(venv_name: str, python_executable: str = 'python3'):
    subprocess.check_call([python_executable, '-m', 'venv', venv_name])
 
# 激活虚拟环境
def activate_venv(venv_name: str):
    script_name = 'Scripts\\activate' if os.name == 'nt' else 'bin\\activate'
    activate_path = os.path.join(venv_name, script_name)
    print(f"激活虚拟环境: {activate_path}")
    os.system(f". {activate_path}")
 
# 退出虚拟环境
def deactivate_venv():
    print("退出虚拟环境")
    os.system("deactivate")
 
# 删除虚拟环境
def delete_venv(venv_name: str, python_executable: str = 'python3'):
    subprocess.check_call([python_executable, '-m', 'venv', '--clear', venv_name])
    os.rmdir(venv_name)
 
# 示例使用
create_venv('my_venv')
activate_venv('my_venv')
# 在虚拟环境中进行操作...
deactivate_venv()
delete_venv('my_venv')

这段代码提供了创建、激活、退出及删除Python虚拟环境的函数。使用标准库中的subprocess.check_call来创建虚拟环境,并通过调用对应的激活脚本来激活环境。退出虚拟环境通过运行deactivate命令,删除虚拟环境时使用python3 -m venv --clear命令清除环境状态后,再删除文件夹。

2024-08-11



import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 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'}
 
# 获取豆瓣电影的id
def get_movie_id(url):
    return url.split('/')[-2]
 
# 爬取影评
def crawl_comments(url):
    movie_id = get_movie_id(url)
    comments = []
    for i in range(0, 25):
        # 拼接请求的URL
        url_with_start = f'https://movie.douban.com/subject/{movie_id}/comments?start={i*20}&limit=20'
        # 发送请求
        res = requests.get(url_with_start, headers=headers)
        # 解析HTML
        soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
        # 提取评论内容
        for comment in soup.find_all('p', class_='comment-content'):
            comments.append(comment.text)
    return comments
 
# 保存到Excel文件
def save_to_excel(comments, filename):
    df = pd.DataFrame(comments, columns=['Comment'])
    df.to_excel(filename + '.xlsx', index=False)
 
# 主函数
def main(movie_url):
    comments = crawl_comments(movie_url)
    save_to_excel(comments, 'douban_comments')
 
if __name__ == '__main__':
    movie_url = 'https://movie.douban.com/subject/12927214/'  # 例如,这是豆瓣上一个电影的URL
    main(movie_url)

这段代码首先定义了请求头,用于模拟浏览器访问豆瓣网站。get_movie_id函数用于从电影页面的URL中提取电影的ID。crawl_comments函数用于爬取影评,它通过循环请求不同的URL来获取页面上的所有评论。最后,将爬取的评论保存到一个Excel文件中。在主函数main中,调用这些函数,并传入豆瓣电影页面的URL。

2024-08-11



# 神器 VS Code,超详 Python 配置指南
 
## 前言
VS Code(Visual Studio Code)是微软推出的一款轻量且强大的代码编辑器,对Python提供了强大的支持。以下是如何配置和使用VS Code进行Python开发的指南。
 
## 安装
1. 下载并安装VS Code。
2. 安装Python扩展。打开VS Code,按`Ctrl+P`(或`Cmd+P` on Mac),输入`ext install python`,然后选择安装微软的Python扩展。
 
## 配置
1. 打开VS Code,然后打开文件->首选项->设置(或使用快捷键`Ctrl+,`),搜索`python.pythonPath`,设置Python解释器的路径。
2. 配置`launch.json`文件以启动调试。可以通过调试->打开配置(`Ctrl+Shift+D`)来生成一个默认的`launch.json`文件,然后根据需要进行修改。
 
## 使用
1. 创建一个Python文件,比如`hello.py`,并输入以下代码:
   ```python
   print("Hello, VS Code!")
  1. 右键点击该文件,选择“在终端中运行Python文件”(Run Python File in Terminal)。
  2. 使用快捷键Ctrl+F5开始无调试模式运行,或者点击调试工具栏运行按钮开始调试。

进阶配置

  • 自动格式化代码:安装autopep8black插件,并在设置中配置自动保存。
  • 代码检查:安装flake8pylint插件以进行静态代码分析。
  • 测试支持:安装pytest插件,可以直接在VS Code中运行和调试测试。

结语

VS Code是一款强大的编辑器,配合Python扩展可以高效地进行Python开发。通过上述步骤,你可以配置一个功能齐全的Python开发环境。

2024-08-11



from datetime import datetime, timedelta, timezone
import time
 
# 获取当前日期和时间
now = datetime.now()
print(f"当前日期和时间: {now}")
 
# 获取当前时间戳(UTC)
timestamp = int(datetime.now(timezone.utc).timestamp())
print(f"当前UTC时间戳: {timestamp}")
 
# 将时间戳转换为日期和时间
dt_from_timestamp = datetime.fromtimestamp(timestamp)
print(f"时间戳转换的日期和时间: {dt_from_timestamp}")
 
# 获取前一天的日期
yesterday = now - timedelta(days=1)
print(f"前一天的日期: {yesterday.date()}")
 
# 时区转换示例
# 假设要将当前时间转换为东京时间
tokyo_tz = timezone(timedelta(hours=9))
tokyo_time = now.replace(tzinfo=tokyo_tz)
print(f"当前时间转换为东京时间: {tokyo_time}")

这段代码展示了如何在Python中处理日期和时间,包括获取当前日期和时间、获取当前UTC时间戳、时间戳与日期时间之间的转换、计算前一天的日期以及如何处理时区。代码简洁且注重教学,适合初学者学习和理解日期时间操作的相关概念。

2024-08-11

报错解释:

subprocess-exited-with-error 表示在Python程序中使用了subprocess模块来执行一个子进程,但该子进程以异常方式退出,也就是说子进程执行失败。

解决方法:

  1. 检查子进程执行的命令和参数是否正确。
  2. 确认子进程依赖的环境(如路径、权限等)是否正确设置。
  3. 捕获并打印子进程的输出和错误信息,以便调试。
  4. 如果是调用外部程序,确保该程序可执行,并且所有必要的依赖都已安装。

示例代码:




import subprocess
 
try:
    result = subprocess.run(['your_command', 'arg1', 'arg2'], check=True, capture_output=True, text=True)
    # 使用result.stdout获取标准输出,result.stderr获取错误输出
except subprocess.CalledProcessError as e:
    print(f"Command error: {e.stderr}")
    # 处理错误,例如重试或者根据错误输出决定下一步行动

在这个例子中,your_command 是你尝试运行的命令,arg1arg2 是参数。check=True 会在子进程退出代码非零时抛出 subprocess.CalledProcessError 异常,capture_output=True 会捕获子进程的输出,text=True 会将输出解码为字符串。捕获到 subprocess.CalledProcessError 异常后,可以通过 e.stderr 查看错误输出。