2024-08-08



import requests
 
def crawl_web(keyword, max_pages):
    base_url = "https://www.baidu.com/s?wd="
    response = requests.get(base_url + keyword)
    print(f"Status code: {response.status_code}")
 
    if response.status_code == 200:
        print("Successfully connected to the webpage.")
        # 此处省略处理response的代码,因为问题中没有提及具体的处理逻辑
    else:
        print("Failed to connect to the webpage.")
 
keyword = "Python"  # 替换为你想搜索的关键词
max_pages = 10  # 设置你想要获取搜索结果的最大页数
crawl_web(keyword, max_pages)

这段代码使用了requests模块来发送HTTP GET请求到百度搜索引擎,并将搜索关键词和页数作为参数传递。如果请求成功,它会打印出响应的状态码,然后可以进一步处理响应的内容。如果请求失败,它会打印出错误信息。这个简单的例子展示了如何使用Python进行基本的网络爬虫操作。

2024-08-08



import requests
 
# 定义一个函数来发送HTTP请求
def send_request(method, url, **kwargs):
    try:
        if method == 'GET':
            response = requests.get(url, **kwargs)
        elif method == 'POST':
            response = requests.post(url, **kwargs)
        elif method == 'PUT':
            response = requests.put(url, **kwargs)
        elif method == 'DELETE':
            response = requests.delete(url, **kwargs)
        elif method == 'PATCH':
            response = requests.patch(url, **kwargs)
        else:
            raise ValueError('Unsupported HTTP method: ' + method)
        
        # 打印请求的URL和响应状态码
        print(f'{method} Request to {url} with status code: {response.status_code}')
        
        # 返回响应对象
        return response
    
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'An error occurred: {e}')
        return None
 
# 使用示例
url = 'https://api.example.com/data'
response = send_request('GET', url)
 
# 打印响应文本
if response is not None:
    print(response.text)

这段代码定义了一个send_request函数,它接受一个HTTP方法和URL,以及任何需要传递给requests库的额外关键字参数。函数会根据传入的HTTP方法发送相应的请求,并打印出请求的URL和响应的状态码。如果请求成功,它还会返回响应对象;如果发生错误,它会捕获异常并返回None。这个简单的函数可以作为编写爬虫或者调用API接口的基础,提高代码的模块化程度和可读性。

2024-08-08



import requests
 
# 要上传的文件路径
file_path = '/path/to/your/file.txt'
 
# API的URL
url = 'http://example.com/api/upload'
 
# 使用with打开文件,这样可以确保文件在上传后被正确关闭
with open(file_path, 'rb') as file:
    # 使用requests.post发送文件
    response = requests.post(url, files={'file': file})
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    print('文件上传成功')
else:
    print('文件上传失败')

这段代码演示了如何使用Python的requests库来上传文件。在上传文件时,我们使用了requests提供的files参数,它允许你指定一个字典,字典的key为表单中字段的名称,value为文件对象或者文件的路径。这种方法适用于发送multipart/form-data类型的POST请求。

2024-08-08



import subprocess
import json
 
# 执行命令并获取输出
def execute_command(command):
    # 使用subprocess.run来执行命令
    result = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True, shell=True)
    
    # 如果命令执行成功
    if result.returncode == 0:
        # 尝试解析JSON输出
        try:
            json_output = json.loads(result.stdout)
            return json_output
        except json.JSONDecodeError:
            # JSON解析失败,返回原始输出
            return result.stdout
    else:
        # 命令执行失败,返回错误信息
        return result.stderr
 
# 示例命令
command = "echo '{\"key\": \"value\"}'"
 
# 执行命令
output = execute_command(command)
 
# 打印结果
print(output)

这段代码使用subprocess.run来执行一个命令,并且尝试将输出解析为JSON。如果解析成功,则返回解析后的JSON对象;如果解析失败,则返回原始输出。错误处理包括当命令执行失败时返回错误信息。

2024-08-08

报错信息 "Fatal error in launcher: Unable to create process using" 通常表示 Python 启动器无法创建一个新的进程来运行 Python 程序。这可能是由于多种原因造成的,包括但不限于:

  1. 环境变量问题:系统的环境变量配置错误或者不正确,导致无法找到或启动 Python 解释器。
  2. Python 安装损坏:Python 安装本身可能已损坏,导致启动器无法正常工作。
  3. 权限问题:没有足够的权限来创建新进程,尤其是在需要以管理员身份运行时。
  4. 系统资源不足:系统资源有限,如内存不足,导致无法创建新进程。

解决方法:

  1. 检查并修复环境变量:确保 PATH 环境变量中包含了 Python 的安装路径。
  2. 重新安装 Python:如果 Python 安装已损坏,尝试重新下载并安装最新版本的 Python。
  3. 以管理员身份运行:如果是权限问题,尝试以管理员身份运行 Python 或相关程序。
  4. 释放系统资源:关闭不必要的程序,释放内存,或者增加系统资源。

在解决问题时,请根据实际情况逐一排查,直至找到并解决根本原因。

2024-08-08



# 导入pytest插件allure的装饰器
import allure
import pytest
 
# 定义测试用例,使用@allure.feature标记用例的功能
@allure.feature("功能测试")
class TestExample:
 
    # 定义测试用例,使用@allure.story标记用例的场景
    @allure.story("正常场景")
    def test_normal(self):
        # 使用allure.description添加详细描述
        allure.description("这是一个正常执行的测试用例")
        assert 1 == 1
 
    # 定义测试用例,使用@allure.story标记用例的场景
    @allure.story("异常场景")
    def test_error(self):
        allure.description("这是一个预期抛出错误的测试用例")
        with pytest.raises(ZeroDivisionError):
            1 / 0
 
# 如果这是主程序入口,执行测试用例
if __name__ == '__main__':
    # 使用--alluredir选项指定Allure报告生成的目录
    pytest.main(['-s', '--alluredir=./allure-results'])

在命令行中执行上述代码,会生成Allure报告。执行后的命令如下:




pytest --alluredir=./allure-results

然后使用Allure命令生成报告网页:




allure generate ./allure-results -o ./allure-report --clean

最后,打开生成的报告文件夹 ./allure-report/index.html 查看详细的测试报告。

2024-08-08



# 假设慢查询日志文件为 /var/lib/mysql/mysql-slow.log
pt-query-digest /var/lib/mysql/mysql-slow.log --review h=localhost,u=root,p=your_password

这个命令会打开 pt-query-digest 工具,并且分析指定的慢查询日志文件。--review 选项会让 pt-query-digest 以交互模式显示慢查询的摘要,并允许用户对每个慢查询进行标记、分类和提供反馈。在这里,h=localhost,u=root,p=your_password 指定了连接到 MySQL 服务器所需的主机名、用户名和密码。请将 your_password 替换为实际的 MySQL 用户密码。

2024-08-08

这个错误信息通常表明你的MySQL客户端尝试与服务器建立一个SSL加密的连接,但是客户端的SSL配置不满足MySQL服务器的最低版本要求。

解决方法:

  1. 升级MySQL客户端和服务器到支持SSL的较新版本。
  2. 如果你不需要SSL连接,可以在连接字符串中指定ssl=false或者在MySQL配置文件中设置ssl-mode=DISABLED
  3. 如果你的环境中有多个MySQL版本,确保客户端和服务器版本兼容。

具体步骤取决于你的环境和需求。如果你不是数据库管理员,你可能需要联系你的数据库管理员来解决这个问题。

2024-08-08

报错信息 "error: subprocess-exited-with-error" 表示在执行 pip install mysqlclient 时,子进程异常退出。这通常是由于缺少依赖或者编译环境配置不正确导致的。

解决方法:

  1. 确保你已经安装了 Xcode Command Line Tools。在终端运行以下命令来安装:

    
    
    
    xcode-select --install
  2. 安装 Homebrew(如果尚未安装)。它可以帮助你安装一些编译依赖:

    
    
    
    /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  3. 使用 Homebrew 安装 MySQL 开发库:

    
    
    
    brew install mysql-connector-c
  4. 再次尝试安装 mysqlclient:

    
    
    
    pip install mysqlclient

如果仍然遇到问题,请检查是否有其他依赖未满足,比如 Python 开发头文件等。如果是在虚拟环境中,请确保你的虚拟环境是激活状态。如果你使用的是特定版本的 Python,确保使用的 pip 对应该版本。

2024-08-08

在C++中连接各种数据库,需要使用相应的数据库驱动。以下是使用ODBC连接数据库的例子:

  1. 安装数据库驱动。
  2. 包含头文件 #include <odbcinst.h>
  3. 使用SQLAllocHandle分配环境句柄,SQLConnect连接数据库。

以下是连接SQL Server、MySQL、Oracle、ACCESS、SQLite 和 PostgreSQL的示例代码:

SQL Server:




// 需要安装SQL Server ODBC驱动
#include <odbcinst.h>
 
int main() {
    SQLHENV hEnv = NULL;
    SQLHDBC hDbc = NULL;
    SQLRETURN retcode;
 
    // 分配环境句柄
    SQLAllocHandle(SQL_HANDLE_ENV, SQL_NULL_HANDLE, &hEnv);
    SQLSetEnvAttr(hEnv, SQL_ATTR_ODBC_VERSION, (void*)SQL_OV_ODBC3, 0);
 
    // 分配连接句柄
    SQLAllocHandle(SQL_HANDLE_DBC, hEnv, &hDbc);
 
    // 连接数据库
    retcode = SQLConnect(hDbc, (SQLCHAR*)"DSN=mydsn", SQL_NTS, (SQLCHAR*)"user", SQL_NTS, (SQLCHAR*)"password", SQL_NTS);
 
    // 断开连接和释放句柄
    SQLDisconnect(hDbc);
    SQLFreeHandle(SQL_HANDLE_DBC, hDbc);
    SQLFreeHandle(SQL_HANDLE_ENV, hEnv);
 
    return 0;
}

MySQL:




// 需要安装MySQL ODBC驱动
#include <odbcinst.h>
 
int main() {
    // MySQL的ODBC连接类似SQL Server
    // 只是DSN的名称和认证信息会有所不同
    // ...
}

Oracle:




// 需要安装Oracle ODBC驱动
#include <odbcinst.h>
 
int main() {
    // Oracle的ODBC连接类似SQL Server
    // 只是DSN的名称和认证信息会有所不同
    // ...
}

ACCESS:




// 需要安装Microsoft Access ODBC驱动
#include <odbcinst.h>
 
int main() {
    // Access的ODBC连接类似SQL Server
    // 只是DSN的名称和认证信息会有所不同
    // ...
}

SQLite:




#include <sqlite3.h>
 
int main() {
    sqlite3* db;
    int res = sqlite3_open("database.db", &db);
    if (res){
        std::cerr << "Error opening database: " << sqlite3_errmsg(db) << std::endl;
        sqlite3_close(db);
        return 1;
    }
 
    // 执行SQL语句...
 
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

PostgreSQL:




// 需要安装PostgreSQL ODBC驱动
#include <odbcinst.h>
 
int main() {
    // PostgreSQL的ODBC连接类似SQL Server
    // 只是DSN的名称和认证信息会有所不同
    // ...
}

每种数据库连接的具体实现细节可能会有所不同,包括DSN(数据源名称)的配置、连接字符串的构建以及可能需要的额外参数。安装对应数据库的ODBC驱动后,可以参照上述模板代码进行连接。