import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_html(url):
    """发送HTTP请求，获取网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
def parse_html(html):
    """解析网页，提取有效信息"""
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
def main():
    url = 'http://example.com'  # 替换为你要爬取的网页地址
    html = get_html(url)
    if html:
        paragraphs = parse_html(html)
        for p in paragraphs:
            print(p)
    else:
        print("Failed to retrieve the webpage content")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用requests库获取网页内容，以及如何使用BeautifulSoup库解析HTML并提取所需信息。代码中的get_html函数负责发送HTTP请求，而parse_html函数负责解析HTML并提取文本。main函数则是程序的入口点，负责组织流程并调用其他函数。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 读取数据
data = pd.read_csv('air_pollution_data.csv')
 
# 查看数据的前几行
print(data.head())
 
# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data['date'], data['pm2.5'], label='PM 2.5')
plt.plot(data['date'], data['pm10'], label='PM 10')
plt.legend()
plt.title('PM 2.5 and PM 10 over Time')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Air Pollution Level')
plt.show()
 
# 分析数据
# 例如，计算每日平均空气质量指数
daily_avg = data.groupby('date').mean()
print(daily_avg)
 
# 保存分析结果到CSV文件
daily_avg.to_csv('daily_avg_air_quality.csv')

这段代码首先导入了必要的Python库，并读取了一个假设的空气质量数据CSV文件。接着，它打印了数据的前几行以便于理解数据结构，并使用matplotlib库对PM2.5和PM10随时间变化的趋势进行了可视化。最后，代码通过对数据进行分组并计算每日平均值，展示了对数据的基本分析方法，并将结果保存到了一个新的CSV文件中。

import requests
import json
import time
 
def query_in_didichuxing(keyword, offset=0, limit=10):
    """
    在企查查网站上，使用API批量查询关于“keyword”的公司信息。
    :param keyword: 查询关键词
    :param offset: 查询结果的偏移量
    :param limit: 查询结果的数量上限
    :return: 返回查询结果的列表
    """
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
        'Referer': 'http://www.didichuxing.com/',
    }
    params = {
        'keyword': keyword,
        'offset': offset,
        'limit': limit,
    }
    response = requests.get('http://api.didichuxing.com/v2/search', headers=headers, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return []
 
# 示例使用
keyword = '酒店'
offset = 0
limit = 10
results = query_in_didichuxing(keyword, offset, limit)
print(json.dumps(results, indent=2))  # 打印格式化的JSON结果

这段代码定义了一个query_in_didichuxing函数，它接受查询关键词、偏移量和查询数量上限作为参数，并返回从企查查网站API获取的查询结果。然后通过一个示例使用展示了如何调用这个函数并打印结果。这个例子简洁明了，并包含了必要的请求头和参数设置，这些都是进行网络爬虫时常用的技巧。

import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
import pytesseract
 
# 设置请求头
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',
    'Referer': 'http://www.renren.com/SysHome.do',
    'Origin': 'http://www.renren.com'
}
 
# 获取验证码图片
def get_captcha(session, username):
    captcha_url = 'http://www.renren.com/PLogin.do'
    data = {
        'email': username,
        'uniqueTimestamp': '1585185145385'
    }
    response = session.post(captcha_url, data=data, headers=headers)
    return response.json()['captchaKey']
 
# 识别验证码
def recognize_captcha(captcha_key, session):
    captcha_img_url = f'http://captcha.renren.com/get?id={captcha_key}&r=0.1585185145385'
    response = session.get(captcha_img_url, headers=headers)
    image = Image.open(BytesIO(response.content))
    captcha_text = pytesseract.image_to_string(image)
    return captcha_text
 
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    with requests.Session() as session:
        username = 'your_username'
        captcha_key = get_captcha(session, username)
        captcha_text = recognize_captcha(captcha_key, session)
        print(f'获取到的验证码是: {captcha_text}')

在这个代码示例中，我们首先定义了请求头，用于模拟浏览器发送请求。然后定义了get_captcha函数来获取验证码的key，以及recognize_captcha函数来识别验证码。最后，在__name__ == '__main__'的代码块中，我们创建了一个requests.Session对象，用于保持会话状态，并且演示了如何使用这两个函数。

注意：在实际使用中，你需要安装requests、Pillow和pytesseract库，并且配置好pytesseract以正确调用Google的OCR服务。此外，你还需要有一个有效的username来获取验证码，以及正确配置了pytesseract.image_to_string函数来识别图片文本。

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'http://example.com/'
 
# 发送请求，获取网页内容
resp = urlopen(url)
html_content = resp.read()
 
# 解析网页内容，生成BeautifulSoup对象
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
 
# 提取数据
# 例如，提取所有的段落文本
paragraphs = soup.find_all('p')
for p in paragraphs:
    print(p.get_text())
 
# 例如，提取所有的链接地址
links = soup.find_all('a')
for link in links:
    print(link.get('href'))

这段代码展示了如何使用urllib.request库来获取网页内容，并使用BeautifulSoup来解析网页，然后提取所有段落文本和链接地址。这是爬虫技术中的基本应用，适用于学习和小型数据抓取任务。

# 使用for循环打印0到4的数字
for i in range(5):
    print(i)
 
# 使用for循环打印0到10的偶数
for i in range(0, 11, 2):
    print(i)
 
# 使用for循环遍历字符串中的每个字符
for char in "Hello":
    print(char)
 
# 使用for循环遍历列表中的每个元素
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

这段代码展示了如何使用Python的for循环来进行不同的操作，包括打印数字、偶数、字符串和列表中的元素。

from fastapi import FastAPI, WebSocket
from fastapi.responses import HTMLResponse
from starlette.websockets import WebSocketDisconnect
import asyncio
import uvicorn
 
app = FastAPI()
 
# 假设minimax_decision函数是一个使用大型Minimax算法的函数
async def minimax_decision(state):
    # 这里应该是Minimax算法的实现
    return "决策结果"
 
# 这里是WebSocket路由的处理函数
@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
    await websocket.accept()
    try:
        while True:
            data = await websocket.receive_text()
            response = await minimax_decision(data)
            await websocket.send_text(response)
    except WebSocketDisconnect:
        print("Client disconnected")
 
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

这个代码示例展示了如何在FastAPI应用中使用WebSocket与客户端进行实时通信，并在服务器端调用一个异步的Minimax算法“大型模型”来生成决策。注意，这里的minimax_decision函数是假设存在的，它应该接收状态信息，并返回基于Minimax算法的决策。在实际应用中，你需要替换这个函数以适应你的具体情况。

import requests
import pandas as pd
import time
 
def get_lng_lat(address, key):
    """
    根据地址获取经纬度
    :param address: 地址
    :param key: 高德开放平台的API Key
    :return: 经纬度列表
    """
    base = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?'
    parameters = {
        'key': key,
        'address': address
    }
    response = requests.get(base, params=parameters)
    data = response.json()
    if data.get('status') == '1':
        geo = data.get('geocodes')[0].get('location')
        return geo.split(',')
    else:
        return ['NA', 'NA']
 
def batch_get_coordinates(df, column, key):
    """
    批量获取经纬度
    :param df: DataFrame对象
    :param column: 地址列名
    :param key: 高德开放平台的API Key
    :return: 包含经纬度的DataFrame
    """
    df['lng'] = df[column].apply(lambda x: get_lng_lat(x, key)[0])
    df['lat'] = df[column].apply(lambda x: get_lng_lat(x, key)[1])
    return df
 
# 示例使用
df = pd.DataFrame({'address': ['北京市朝阳区', '上海市浦东新区', '广州市天河区']})
key = '您的高德开放平台API Key'
df_result = batch_get_coordinates(df, 'address', key)
print(df_result)

这段代码首先定义了一个函数get_lng_lat，它接受一个地址和高德开放平台的API Key，然后向高德地图API发送请求，并返回对应的经纬度列表。接着定义了一个函数batch_get_coordinates，它接受一个DataFrame和地址所在的列名，以及API Key，然后对于DataFrame中的每一行地址，它都会调用get_lng_lat函数来获取对应的经纬度，并将结果添加到DataFrame中。最后，提供了一个使用示例，展示了如何使用这两个函数来批量获取一系列地址的经纬度信息。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
 
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
 
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
# 创建并训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
 
# 在测试集上评估模型
print(knn.score(X_test, y_test))

这段代码展示了如何使用Scikit-learn库加载鸢尾花数据集，划分数据集，创建KNN分类器并在测试集上评估模型性能。这是机器学习的基本流程，对于初学者非常有帮助。

import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到新的DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
 
# 打印新的DataFrame
print(df_from_csv)

这段代码展示了如何使用pandas库创建一个简单的DataFrame，并将其导出为CSV文件，然后再从CSV文件读取数据到新的DataFrame。这个过程是数据处理和分析的常见步骤，pandas库提供了丰富的功能来处理和分析数据。