2024-08-09

这个问题看起来是在询问如何使用提到的技术栈来构建一个应用程序,该应用程序可以爬取数据,并在Vue3和Leaflet地图上显示。这里提供一个简化的解决方案,假设我们只需要实现数据爬取和简单的数据展示。

  1. 使用爬虫(如Python的Scrapy)来爬取数据,并将数据存储到SQL Server数据库中。
  2. 使用Node.js(可能是Express框架)来创建一个API服务,该服务可以与SQL Server数据库交互,从而允许前端应用程序获取数据。
  3. 使用Vue3来构建前端应用程序,并使用Leaflet来展示地图,可能还会使用SuperMap iClient库来集成一些地图功能。

以下是一个非常简单的示例,展示如何使用Node.js和Express创建一个API服务器,以及如何使用Vue3和Leaflet创建一个简单的前端应用程序。

Node.js (Express) 后端代码示例:




const express = require('express');
const sql = require('mssql');
 
const app = express();
const port = 3000;
 
app.get('/hospitals', async (req, res) => {
  try {
    const pool = new sql.ConnectionPool({
      server: 'your_server',
      database: 'your_database',
      user: 'your_username',
      password: 'your_password',
    });
 
    await pool.connect();
    const result = await pool.request().query('SELECT * FROM Hospital');
    res.json(result.recordset);
  } catch (err) {
    res.status(500).send({ message: err.message });
  }
});
 
app.listen(port, () => {
  console.log(`Server is running on port ${port}`);
});

Vue3 前端代码示例:




<template>
  <div id="app">
    <div id="map" style="height: 400px;"></div>
  </div>
</template>
 
<script>
import { onMounted } from 'vue';
import L from 'leaflet';
import 'leaflet/dist/leaflet.css';
 
export default {
  name: 'App',
  setup() {
    const map = L.map('map').setView([51.505, -0.09], 13);
    L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', {
      attribution: '&copy; OpenStreetMap contributors'
    }).addTo(map);
 
    onMounted(() => {
      fetch('/hospitals')
        .then(response => response.json())
        .then(hospitals => {
          hospitals.forEach(hospital => {
            L.marker([hospital.latitude, hospital.longitude]).addTo(map);
          });
        });
    });
  }
};
</script>
 
<style>
/* Leaflet styles */
#map {
  width: 100%;
}
</style>

请注意,这只是一个非常简单的示例,实际应用中你需要处理更多的细节,例如数据库连接、错误处理、数据加载、地图初始化等。此外,这里没有包含爬虫的实现细节,只是假设数据已经通过某种方式被存储到了SQL Server数据库中。

2024-08-09



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
def get_pages(url):
    # 获取页面内容
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
def parse_page(html):
    # 解析页面,提取所需信息
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    titles = soup.find_all('h2', class_='post-title')
    for title in titles:
        print(title.a.text)
        # 提取详细链接
        detail_url = title.a['href']
        print(detail_url)
 
def main():
    # 主函数,控制爬取流程
    base_url = 'http://example.com/page/'
    for page in range(1, 11):  # 假设网站只有10页
        url = base_url + str(page)
        html = get_pages(url)
        if html:
            parse_page(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例代码展示了如何爬取一个URL模式不变的网站的多个页面。在这个例子中,我们假设网站只有10页,因此我们爬取页码从1到10的页面。代码中的get_pages函数负责获取页面内容,parse_page函数负责解析页面并提取信息,最后在main函数中控制爬取流程。

2024-08-09

在微店中,获取商品详情数据通常需要通过调用微店提供的API接口来实现。由于没有提供具体的API文档链接,以下是一个通用的示例,使用Python和requests库来调用一个假设的商品详情数据接口。

首先,确保安装了requests库:




pip install requests

然后,使用以下代码来获取商品详情数据:




import requests
 
# 假设的商品链接
item_url = "https://weidian.com/item.html?itemID=12345678"
 
# 构造请求头,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'
}
 
# 发送GET请求到商品链接
response = requests.get(item_url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 处理响应数据
    item_data = response.json()
    print(item_data)
else:
    print("请求失败")
 
# 注意:以上代码是假设的,实际使用时需要替换item_url和headers中的User-Agent,并且确保微店提供了可调用的API接口。

请注意,实际使用时需要替换item_urlheaders中的User-Agent,并且确保微店提供了可调用的API接口。如果微店有API文档,请参照文档提供的接口说明进行调用。如果没有API文档,可能需要联系微店的技术支持获取API信息。

2024-08-09



import scrapy
 
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
        'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
    ]
 
    def parse(self, response):
        # 提取每一页的所有引用信息
        quotes = response.css('div.quote')
        for quote in quotes:
            yield {
                'author': quote.css('small.author::text').extract_first(),
                'text': quote.css('span.text::text').extract_first(),
            }
 
        # 提取并跟踪下一页的链接
        next_page_url = response.css('li a.next::attr(href)').extract_first()
        if next_page_url:
            next_page_url = response.urljoin(next_page_url)
            yield scrapy.Request(next_page_url, callback=self.parse)

这段代码定义了一个名为quotes的爬虫,它将从两个指定的URL(每个页面的引用页)开始爬取数据。在parse方法中,它提取了每个页面上的所有引用,并且如果当前页之后有下一页,它会提取下一页的URL并跟踪进入下一轮的爬取。这个例子展示了如何使用Scrapy进行简单的多页面数据爬取。

2024-08-09

报错解释:

这个错误表示requests库在尝试连接到指定的URL时超过了最大重试次数。默认情况下,requests会在连接失败时重试几次,如果在指定的重试次数内都无法成功连接到服务器,则会抛出此错误。

解决方法:

  1. 增加重试次数:



import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
 
session = requests.Session()
retries = Retry(total=5, backoff_factor=0.1, status_forcelist=[500, 502, 503, 504])
session.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
 
response = session.get('http://example.com')

在这个例子中,我们通过Retry类设置了最大重试次数为5次,并且在遇到500, 502, 503, 504这几个错误码时会自动重试。

  1. 检查网络连接:

    确保你的网络连接没有问题,如果是暂时的网络问题导致的连接失败,增加重试次数可能会解决问题。

  2. 检查URL:

    确认你尝试访问的URL是正确的,并且服务器是可达的。

  3. 检查服务器状态:

    如果你有权限访问服务器,检查服务器的状态,确认服务器没有宕机或正在维护。

  4. 使用代理:

    如果你在一个网络环境中,可能需要设置代理来访问外部服务器。

  5. 调整超时时间:

    有时候网络延迟导致的连接超时也会引起这个错误,可以尝试增加请求的超时时间。




response = requests.get('http://example.com', timeout=10)
  1. 异常处理:

    在代码中加入异常处理,以便在遇到此类错误时能够优雅地处理。




try:
    response = requests.get('http://example.com')
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(e)

根据具体情况选择合适的解决方法。

2024-08-09

NumPy是Python中一个非常流行的库,它提供了一个强大的N维数组对象,以及许多工具,用于对数组进行快速的操作。

以下是一些常用的NumPy操作和代码示例:

  1. 创建数组:



import numpy as np
 
# 使用np.array()创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
  1. 数组的维度:



# 使用.shape属性获取数组的维度
print(arr.shape)
  1. 改变数组的维度:



# 使用.reshape()方法改变数组的维度
arr_new = arr.reshape(1,5)
print(arr_new)
  1. 数组的算术运算:



# 对数组进行算术运算
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([1, 1, 1, 1, 1])
print(arr1 + arr2)  # 加法
print(arr1 - arr2)  # 减法
print(arr1 * arr2)  # 乘法
print(arr1 / arr2)  # 除法
  1. 使用函数操作数组:



# 使用np.sqrt()函数对数组进行开方运算
arr = np.array([1, 4, 9, 16, 25])
print(np.sqrt(arr))
  1. 条件筛选:



# 使用布尔索引对数组进行条件筛选
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[arr > 3])
  1. 排序:



# 使用np.sort()方法对数组进行排序
arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5])
print(np.sort(arr))
  1. 创建特殊数组:



# 使用特定函数创建特殊数组,如全一数组,全零数组等
print(np.zeros((2, 3)))  # 全零数组
print(np.ones((2, 3)))   # 全一数组
print(np.eye(3))        # 单位矩阵
print(np.random.random((2, 3)))  # 随机数组

以上是一些基本的NumPy操作,更复杂的操作可以参考NumPy官方文档。

2024-08-09

要在Python中调用Ollama API模型,您需要使用HTTP客户端库(如requests)来发送API请求。以下是一个使用requests库调用名为llama2-chinese:latest的Ollama模型的示例代码:

首先,安装requests库(如果尚未安装):




pip install requests

然后,使用以下Python代码调用Ollama API:




import requests
 
# 设置API端点
api_endpoint = "https://api.ollama.ai/v1/complete"
 
# 设置API密钥
api_key = "您的API密钥"
 
# 设置模型名称
model_name = "llama2-chinese:latest"
 
# 设置提示信息
prompt = "中国的首都是哪里?"
 
# 设置API参数
params = {
    "model": model_�name,
    "prompt": prompt,
}
 
# 发送POST请求
response = requests.post(api_endpoint, params=params, headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"})
 
# 检查响应并打印结果
if response.status_code == 200:
    print(response.json())
else:
    print("调用API时发生错误:", response.status_code)

请确保将api_key替换为您的Ollama API密钥,并将prompt变量设置为您想要查询的内容。

注意:实际的API请求可能需要更多的参数或不同的方法来进行身份验证和使用更复杂的请求体。上述代码是一个基本示例,用于调用Ollama API的基本功能。

2024-08-09



import json
 
# 假设我们有一个JSON文件,名为"data.json",内容如下:
# {
#     "name": "John",
#     "age": 30,
#     "city": "New York"
# }
 
# 读取JSON文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)
 
# 打印读取到的数据
print(data)
 
# 解析JSON数据
name = data['name']
age = data['age']
city = data['city']
 
# 打印解析后的数据
print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")

这段代码展示了如何使用Python的json模块来读取和解析JSON数据。首先,使用json.load()函数读取文件中的JSON数据,然后将其转换为Python字典。接着,可以直接通过键来访问字典中的数据。

2024-08-09

在Python中,可以使用以下几种方式来表示换行:

  1. 使用字符串的换行符\n
  2. 使用三引号的多行字符串("""..."""'''...''').
  3. 使用 print() 函数自动在每次调用后加入换行符。

例子:




# 使用换行符
print("第一行\n第二行")
 
# 使用三引号的多行字符串
print("""第一行
第二行""")
 
# 使用print函数的end参数
print("第一行", end="\n")
print("第二行")
 
# 使用print函数默认的换行行为
print("第一行")
print("第二行")

以上每种方法都可以在Python代码中产生换行效果,具体使用哪一种取决于具体的场景和需求。

2024-08-09

Python 的 Abstract Syntax Tree (AST) 是 Python 语言的抽象语法树表示,它可以用来表示 Python 代码的结构。

在 Python 中,我们可以使用 ast 模块来解析和转换 Python 代码的 AST。

解析 Python 代码并创建 AST 的方法如下:




import ast
 
code = """
def hello_world():
    print("Hello, world!")
"""
 
# 使用 ast.parse 方法解析代码,并返回一个模块对象
tree = ast.parse(code)

上述代码将创建一个表示 Python 代码的 AST,然后我们可以使用 ast.dump 方法打印出 AST 的文本表示,或者使用 ast.Module 对象的属性来访问 AST 的不同部分。




print(ast.dump(tree))

如果我们想要修改 AST,我们可以使用 ast.NodeTransformer 类。例如,我们可以创建一个修改器,它将所有的 print 函数调用替换为 print("Modified!")




class ModifyPrint(ast.NodeTransformer):
    def visit_Print(self, node):
        print("Found a print statement.")
        return ast.fix_missing_locations(ast.Print(values=[ast.Str(s='Modified!')], nl=node.nl))
 
tree = ModifyPrint().visit(tree)
print(ast.dump(tree))

最后,我们可以使用 compile 函数将修改后的 AST 编译回代码字符串,并执行或 eval 它。




code = compile(tree, '<string>', 'exec')
exec(code)

以上就是如何使用 Python 的 AST 进行代码的解析、转换和生成的基本步骤。