2024-08-23



import tkinter as tk
from datetime import datetime
import time
 
def time_now():
    time_format = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
    label.config(text=time_format)
    label.after(200, time_now)  # 每0.2秒更新一次时间
 
root = tk.Tk()
root.title("动态时钟")
root.geometry("200x50")
label = tk.Label(root, font=("Arial", 16), fg="blue")
label.pack()
 
time_now()  # 启动动态时钟
root.mainloop()

这段代码使用了tkinter库创建了一个简单的GUI窗口,并通过after方法实现了时间的动态更新。每隔200毫秒(0.2秒)就会调用time_now函数更新时间标签的显示内容。这是一个很好的Python入门级项目,适合学习tkinter图形界面设计和递归函数的使用。

2024-08-23

由于篇幅限制,我无法在这里提供完整的项目列表。但我可以提供一个指向这些项目列表的链接,你可以在这里找到各种编程语言的小程序示例:

https://github.com/kleopatra999/tiny-projects

这个仓库包含了使用多种编程语言编写的小项目,包括Java, Python, PHP, 和UniApp。

如果你想要获取这个列表中的具体项目,你可以在GitHub仓库中查看每个项目的详细信息和源代码。记得在查看项目时阅读它们的README.md文件,了解如何运行和使用这些小程序。

2024-08-23

由于原代码较为复杂且涉及到一些敏感信息,我将提供一个简化版本的示例代码,展示如何使用Django框架创建一个简单的数据可视化大屏。




# views.py
from django.http import JsonResponse
import random
 
def get_data(request):
    # 假设的数据,实际应用中应该从数据库或API获取
    data = {
        'temperature': random.uniform(15, 30),  # 温度随机生成
        'humidity': random.uniform(20, 80),     # 湿度随机生成
        'windspeed': random.uniform(0, 10),     # 风速随机生成
        # 其他数据...
    }
    return JsonResponse(data)
 
# urls.py
from django.urls import path
from .views import get_data
 
urlpatterns = [
    path('get_data/', get_data),
]

这个示例展示了如何在Django视图中生成随机数据,并通过JSON响应发送给前端。在实际应用中,你需要替换随机数据生成逻辑,使用实时数据。同时,你需要设计前端页面,并使用JavaScript来处理数据可视化。

请注意,这只是一个非常基础的示例,实际的项目需要更复杂的后端逻辑和前端设计。

2024-08-23



import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取网页内容
def get_html(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页并提取电影信息
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    movie_data = []
    for div in soup.find_all('div', class_='info'):
        movie = {}
        movie['name'] = div.h4.text
        movie['rating'] = div.find('span', class_='rating_num').text
        movie['votes'] = div.find('span', class_='rating_votes').text.replace(',', '')
        movie_data.append(movie)
    return movie_data
 
# 保存数据到CSV文件
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 分析电影评分数据
def analyze_ratings(dataframe):
    ratings = dataframe['rating']
    ratings = ratings.astype(float)
    plt.hist(ratings, bins=20, color='green', edgecolor='white')
    plt.xlabel('Rating')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.title('Histogram of Movie Ratings')
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://example.com/movies'  # 替换为实际的网址
    html = get_html(url)
    movie_data = parse_html(html)
    save_to_csv(movie_data, 'movies.csv')
    dataframe = pd.read_csv('movies.csv')
    analyze_ratings(dataframe)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码提供了一个简化的示例,展示了如何使用Python爬取网站上的电影数据,并使用Pandas和Matplotlib进行数据分析。需要注意的是,实际应用中应遵循网站的robots.txt协议和法律法规,避免违反网站的使用条款。此外,应该使用合适的headers和适当的爬取策略,避免过度请求导致对网站的服务影响。

2024-08-23

在Python中,常用的HTTP请求库有requestsurllib。为了安装requests库,你可以使用pip命令。

打开终端(在Windows上是命令提示符或PowerShell,在MacOS或Linux上是终端),然后运行以下命令:




pip install requests

这将安装requests库。一旦安装完成,你就可以在你的Python代码中导入并使用它来发送HTTP请求了。

下面是一个使用requests库发送GET请求的简单示例:




import requests
 
url = 'http://httpbin.org/get'
response = requests.get(url)
 
print(response.text)

如果你需要安装urllib库(通常情况下,除非有特殊需求,否则不推荐,因为requests更简洁易用),你可以使用以下命令:




pip install urllib3

这将安装urllib3库,它是一个专注于HTTP请求的模块,但不提供requests库那样的高层级抽象。

2024-08-23

在Python中,requests库是一个非常流行的用于发起网络请求的库。以下是一些requests库的常用方法和示例代码:

  1. 发送GET请求:



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)
  1. 发送POST请求:



import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://www.example.com/post', data=payload)
print(response.text)
  1. 添加请求头:



import requests
 
headers = {'User-Agent': 'My User Agent 1.0'}
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)
print(response.text)
  1. 使用cookies:



import requests
 
cookies = {'cookie_key': 'cookie_value'}
response = requests.get('https://www.example.com', cookies=cookies)
print(response.text)
  1. 处理响应:



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
 
# 状态码
print(response.status_code)
 
# 头部信息
print(response.headers)
 
# 返回的内容
print(response.text)
 
# 二进制内容
print(response.content)
 
# JSON内容
print(response.json())
  1. 超时处理:



import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com', timeout=5)
print(response.text)
  1. 异常处理:



import requests
 
try:
    response = requests.get('https://www.example.com')
    response.raise_for_status()  # 如果不是200,抛出HTTPError异常
except requests.exceptions.HTTPError as errh:
    print(errh)
except requests.exceptions.ConnectionError as errc:
    print(errc)
except requests.exceptions.Timeout as errt:
    print(errt)
except requests.exceptions.RequestException as err:
    print(err)
  1. 使用会话对象:



import requests
 
session = requests.Session()
session.auth = ('user', 'pass')
 
session.get('https://www.example.com/page1')
response = session.get('https://www.example.com/page2')
print(response.text)

以上是requests库的一些常用方法和示例代码,这些代码可以帮助开发者快速发起网络请求,处理响应数据,以及实现简单的爬虫功能。

2024-08-23

以下是一些Python网络爬虫相关的资源列表,这些资源可以帮助你开始网络爬虫的学习和实践:

  1. 官方文档: Python的官方文档对于学习爬虫非常有帮助,因为它提供了丰富的库和工具。
  2. Scrapy: 一个强大的爬虫框架,可以快速、高效地爬取网站。
  3. BeautifulSoup: 一个用于解析HTML和XML文件的简单易用库。
  4. lxml: 一个快速、灵活的XML和HTML解析器。
  5. requests: 一个简单易用的HTTP库,用于发送网络请求。
  6. Selenium: 一个用于网络爬虫的自动化测试工具,可以处理JavaScript渲染的网页。
  7. PySpider: 一个用Python编写的开源网络爬虫系统。
  8. Crawley: 一个分布式的网络爬虫引擎。
  9. Grab: 另一个网络爬虫框架,设计灵活。
  10. ArticleSpider: 一个简单的网络爬虫示例,用于爬取Medium上的文章。
  11. Google's crawling basics: 学习Google如何爬取网站,可以帮助你了解如何写出更容易被Google搜索引擎爬取的网站。
  12. Stack Overflow: 这是一个程序员社区,你可以在这里找到很多关于Python爬虫的问题和答案。
  13. Reddit: 同样是一个程序员社区,你可以在这里找到很多关于网络爬虫的讨论和实践案例。
  14. GitHub: 一个代码库,你可以在这里找到很多开源的爬虫项目。
  15. YouTube: 视频平台,你可以在这里找到很多关于网络爬虫技术的教学视频。
  16. Scrapeasy: 一个提供快速、简单的方法来创建网络爬虫的库。
  17. pyspider: 一个强大的网络爬虫系统,支持多线程、分布式部署。
  18. cola: 一个分布式的爬虫框架。
  19. Newspaper: 用于提取新闻、文章和内容管理的Python库。
  20. Portia: 一个开源的网页爬虫工具,可以帮助你快速找出网页上的数据。

这些资源可以帮助你开始学习和构建Python网络爬虫,选择合适的工具和库,根据你的需求进行学习和实践。

2024-08-23



from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from scrapy.utils.project import get_project_settings
 
# 定义一个Pydantic模型来接收API请求参数
class ScrapeRequest(BaseModel):
    url: str
    callback: str = None
 
# 初始化FastAPI应用
app = FastAPI()
 
@app.post("/scrape/")
async def scrape(request: ScrapeRequest):
    # 使用Scrapy的CrawlerProcess运行爬虫
    process = CrawlerProcess(get_project_settings())
    process.crawl(spider_name='my_spider', start_urls=[request.url], callback=request.callback)
    process.start()  # 这将是异步的,因为Scrapy是异步的
 
    # 这里可以添加代码来获取爬取结果并返回给客户端,但是由于Scrapy是异步的,
    # 我们需要一个方式来异步获取爬取结果,这通常涉及到消息队列或者数据库存储爬取结果。
    # 这里我们暂时跳过这部分,只是运行爬虫。
 
    return {"message": "Scrape request received"}
 
# 注意:这个代码示例假设你已经有一个Scrapy项目,并且定义了一个名为'my_spider'的爬虫。
# 实际使用时,你需要根据你的项目具体情况来调整。

这个代码示例展示了如何使用FastAPI和Scrapy来创建一个简单的API,用户可以通过POST请求发送爬取任务。这个示例只是启动了爬虫,并没有包含获取爬取结果的步骤,这部分通常需要结合消息队列或数据库来异步处理爬取的数据。

2024-08-23

在Windows 11环境下升级Python版本,可以使用Python官方提供的python-m模块。以下是通过命令行升级Python版本的步骤:

  1. 打开命令提示符(CMD)或PowerShell。
  2. 输入以下命令来升级Python的包管理工具pip



python -m pip install --upgrade pip
  1. 使用pip升级Python解释器:



python -m pip install python

如果你想升级到特定版本的Python,可以指定版本号:




python -m pip install python==3.10.0

请注意,升级Python解释器可能需要管理员权限,如果遇到权限问题,请使用管理员权限运行命令提示符或PowerShell。

2024-08-23

在Python中实现复制粘贴功能,可以使用pyperclip库。首先需要安装这个库:




pip install pyperclip

以下是一个简单的示例,展示如何使用pyperclip库复制和粘贴文本:




import pyperclip
 
# 复制文本到剪贴板
pyperclip.copy('这是要复制的文本')
 
# 从剪贴板粘贴文本
pasted_text = pyperclip.paste()
print(pasted_text)

运行这段代码后,文本'这是要复制的文本'将被复制到剪贴板,然后立即从剪贴板中粘贴并打印出来。