2024-08-19



# views.py
from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse
 
def task_list(request):
    # 假设这是从数据库获取任务列表的逻辑
    tasks = [
        {'id': 1, 'title': '任务1', 'status': '进行中'},
        {'id': 2, 'title': '任务2', 'status': '已完成'},
    ]
    return render(request, 'tasks.html', {'tasks': tasks})
 
def update_task_status(request):
    # 更新任务状态的逻辑
    data = json.loads(request.body)
    task_id = data['task_id']
    new_status = data['new_status']
    # 假设的数据库更新操作
    # update_db(task_id, new_status)
    return JsonResponse({'status': 'success', 'task_id': task_id, 'new_status': new_status})
 
# tasks.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>任务列表</title>
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script>
    <script>
        function updateTaskStatus(taskId, newStatus) {
            var data = {
                'task_id': taskId,
                'new_status': newStatus
            };
            $.ajax({
                url: '/update-task-status/',
                type: 'POST',
                data: JSON.stringify(data),
                contentType: 'application/json',
                success: function(response) {
                    console.log(response);
                },
                error: function(error) {
                    console.error(error);
                }
            });
        }
    </script>
</head>
<body>
    <h1>任务列表</h1>
    <ul>
        {% for task in tasks %}
        <li>
            {{ task.title }} - 状态: {{ task.status }}
            <button onclick="updateTaskStatus({{ task.id }}, '已完成')">完成</button>
            <button onclick="updateTaskStatus({{ task.id }}, '进行中')">进行中</button>
        </li>
        {% endfor %}
    </ul>
</body>
</html>

这个示例展示了如何在Django中使用Ajax来异步更新任务状态,而不需要刷新页面。在HTML中,我们定义了一个updateTaskStatus函数,它使用jQuery的$.ajax方法来发送POST请求到后端的update_task_status视图。后端视图处理请求,更新任务状态(这里是假设的数据库操作),并返回JSON响应。

2024-08-19

在Python中解密由JavaScript加密的数据,通常需要确定加密的算法和密钥。以下是一个使用PyCryptodome库解密AES算法的示例:

首先,安装PyCryptodome库:




pip install pycryptodome

然后,使用以下代码解密AES加密的数据:




from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Random import get_random_bytes
 
# 假设这是你已知的密钥和初始向量
key = b'1234567890123456'  # 密钥长度必须是16、24或32字节
iv = b'1234567890123456'  # 初始向量长度必须是16字节
 
# 加密的数据样例(16字节的整数倍)
encrypted_data = b'...'
 
# 创建AES解密对象
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
 
# 解密数据
decrypted_data = cipher.decrypt(encrypted_data)
 
# 删除填充(如果有PKCS#7填充)
decrypted_data = pad(decrypted_data)
 
print(decrypted_data)

注意:以上代码假设你已知密钥和初始向量。在实际情况中,你需要从JavaScript代码中分析或猜测这些值。解密过程可能需要对JavaScript加密代码进行详细分析,这涉及到逆向工程JavaScript加密算法。

2024-08-19

由于篇幅限制,我无法在这里提供完整的《Flutter进阶学习指南》一书的内容。但我可以提供一些关键点和概要,帮助你快速了解Flutter的核心概念。

  1. 跨平台框架:Flutter使用Dart语言,结合自身的widgets和渲染系统,可以快速构建iOS和Android应用。
  2. 热重载(Hot Reload):更新代码后,只需要点击保存或者输入命令,就可以直接在正在运行的应用上应用更改,无需重新启动应用。
  3. 状态管理:Flutter提供了一套有状态和无状态widget的概念,widget的状态可以通过StatefulWidgetState对象管理。
  4. 集成原生功能:Flutter提供了平台通道(platform channels),可以用来在Dart代码和原生代码之间进行交互。
  5. 支持Material和Cupertino风格:Flutter提供了Material组件和Cupertino组件,分别对应Material Design和iOS设计语言。
  6. 开发工具:Flutter提供了丰富的命令行工具和可视化的编辑工具,如Android Studio和IntelliJ。
  7. 测试:Flutter提供了widget测试和端到端测试,帮助开发者确保应用的质量。
  8. 性能优化:Flutter提供了一套完整的性能优化工具和建议,帮助开发者优化应用性能。
  9. 持续集成和部署:Flutter支持各种持续集成和部署工具,如Jenkins、Travis CI等。
  10. 学习资源:Flutter官方文档、Flutter中文网、Flutter GitHub项目、Flutter相关的Stack Overflow问答等。

由于篇幅限制,这里只能提供这些关键点和概要。如果你需要更详细的内容,请指出具体的学习路径或者问题,我会尽可能提供详尽的答案和实例代码。

2024-08-19

由于您没有具体说明要编写的实用小程序是关于什么主题,我将提供一个简单的Python程序作为示例,该程序可以计算两个数字的和。




# 简单的加法程序
 
def add_numbers(num1, num2):
    return num1 + num2
 
# 获取用户输入
num1 = float(input("请输入第一个数字:"))
num2 = float(input("请输入第二个数字:"))
 
# 计算和
result = add_numbers(num1, num2)
 
# 输出结果
print(f"两数之和为:{result}")

这个程序首先定义了一个函数add_numbers来处理加法操作,然后通过input函数获取用户输入,计算结果,并将其打印输出。这个程序简单且直接,适合作为编写实用小程序的入门示例。

2024-08-19

在Python中,多重继承可能会导致构造函数(constructor)的复杂问题。当一个子类继承自多个父类,而这些父类又有共同的父类,或者存在不兼容的方法时,可能会遇到构造函数的调用问题。

为了解决这个问题,Python 2.3版本引入了super()函数,它可以用来调用父类的构造方法。super()返回的是一个代理对象,该对象在后台用于在继承链中正确找到下一个类的方法。

以下是一个简单的例子,演示了如何使用super()来解决多重继承中的构造函数问题:




class A(object):
    def __init__(self):
        print("A's constructor called")
 
class B(A):
    def __init__(self):
        super(B, self).__init__()  # 调用A的构造函数
        print("B's constructor called")
 
class C(A):
    def __init__(self):
        super(C, self).__init__()  # 调用A的构造函数
        print("C's constructor called")
 
class D(B, C):
    def __init__(self):
        super(D, self).__init__()  # 调用B和C的构造函数,但只会调用一次A的构造函数
        print("D's constructor called")
 
d = D()
# 输出结果为:
# A's constructor called
# B's constructor called
# C's constructor called
# D's constructor called

在这个例子中,D类同时继承自BC,而BC都继承自A。使用super()可以确保每个父类的构造函数只被调用一次,即便它们有共同的祖先。

2024-08-19

Python 爬虫程序可以用来抓取网页数据,以下是一些常见的Python爬虫框架和示例代码:

  1. 使用requests库和BeautifulSoup库:



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 提取数据
data = soup.find_all('div', {'class': 'my-data'})
  1. 使用Scrapy框架:



# 安装Scrapy
pip install scrapy
 
# 创建Scrapy项目和爬虫
scrapy startproject myproject
cd myproject
scrapy genspider myspider example.com

myspider.py中编写爬虫逻辑:




import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 提取数据
        for div in response.css('div.my-data'):
            yield {
                'data': div.css('a::text').extract_first(),
            }
 
        # 跟进下一页链接
        next_page_url = response.css('a.next::attr(href)').extract_first()
        if next_page_url is not None:
            yield response.follow(next_page_url, self.parse)
  1. 使用Selenium库进行JavaScript渲染的网页爬取:



from selenium import webdriver
 
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://example.com')
 
# 获取JavaScript渲染后的页面源码
html_content = driver.page_source
  1. 使用aiohttp库进行异步爬取:



import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://example.com')
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        # 提取数据
        data = soup.find_all('div', {'class': 'my-data'})
 
# 运行在 asyncio 事件循环中
import asyncio
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
  1. 使用pyspider 框架:



# 安装pyspider
pip install pyspider
 
# 运行pyspider
pyspider all

在Web界面上创建项目,并编写爬虫脚本。

  1. 使用Google的goolgeapis进行爬取
  2. 使用youtube-dl进行视频或音频的爬取

这些方法可以用来爬取网页数据,具体使用哪种取决于网站的结构和你的需求。每种方法都有优点和适用范围,需要根据实际情况选择。

2024-08-19

第三关的爬虫通常涉及到JavaScript动态渲染的内容,这就需要使用像Selenium这样的工具来模拟浏览器行为。以下是一个使用Python和Selenium的示例代码,用于解决黑板课第三关的爬虫问题:




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 初始化WebDriver
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开黑板课第三关的网页
driver.get('https://www.heibanke.com/lesson/crawler_ex03/')
 
# 等待页面加载完成
wait = WebDriverWait(driver, 10)
 
# 输入用户名和密码
input_username = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'username')))
input_password = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'password')))
input_username.send_keys('your_username')
input_password.send_keys('your_password')
 
# 模拟点击登录按钮
login_button = wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'login-button')))
login_button.click()
 
# 等待动态内容加载完成
time.sleep(5)  # 通常这里需要一些时间让页面正确加载,可以通过观察网络请求来优化这个时间
 
# 获取动态渲染后的内容
content = driver.find_element_by_id('content').text
 
# 打印内容
print(content)
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

请确保在运行此代码之前已经安装了Selenium库和ChromeDriver,并且将其放置在系统的PATH中。此外,请替换 'your_username''your_password' 为实际的用户名和密码。这段代码将打开黑板课第三关的登录页面,输入用户名和密码后登录,并获取动态渲染后的内容。

2024-08-19



import requests
import json
import pandas as pd
 
# 微博App榜单API
def get_weibo_ranking(ranking_type, start_index=0, end_index=20):
    url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=107603{}&page={}'
    ranking_data = []
    for page in range((end_index - start_index) // 10 + 1):
        response = requests.get(url.format(ranking_type, page))
        data = json.loads(response.text[18:-1])
        ranking_data.extend(data['data']['cards'])
    return ranking_data
 
# 获取微博用户信息
def get_user_info(user_ids):
    user_info = {}
    for id in user_ids:
        url = f'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=230410{id}'
        response = requests.get(url)
        data = json.loads(response.text[18:-1])
        user_info[id] = data['data']['cards'][0]['user']['screen_name']
    return user_info
 
# 保存数据到CSV文件
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 示例使用
if __name__ == '__main__':
    # 获取原创榜单用户ID列表
    original_ranking = get_weibo_ranking(107603380, 0, 20)
    user_ids = [card['user']['id'] for card in original_ranking]
    
    # 获取用户昵称
    user_nicknames = get_user_info(user_ids)
    
    # 整理数据
    ranking_data = [
        {
            'ranking': index + 1,
            'user_id': user_id,
            'nickname': user_nicknames.get(user_id),
            'weibo_num': card['mblog_num'],
            'follows_num': card['follows_num'],
            'fans_num': card['fans_num'],
        }
        for index, (user_id, card) in enumerate(zip(user_ids, original_ranking))
    ]
    
    # 保存数据到CSV文件
    save_to_csv(ranking_data, 'weibo_original_ranking.csv')

这段代码提供了一个简化版本的微博原创榜单爬取方法,并演示了如何使用Python进行简单的数据爬取和保存。虽然这个例子没有包含完整的爬虫教程,但它展示了如何使用Python进行数据爬取和处理,这对于学习爬虫技术的开发者来说是一个很好的起点。

2024-08-19

在Linux系统中安装谷歌浏览器以及对应版本的驱动程序可以通过以下步骤进行:

  1. 首先,打开终端。
  2. 添加Google Chrome官方提供的仓库:



wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb
  1. 安装下载的.deb文件:



sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb
  1. 如果在安装过程中遇到依赖问题,执行以下命令来修复:



sudo apt-get install -f
  1. 安装ChromeDriver。首先,确定Chrome浏览器的版本:



google-chrome --version
  1. 访问ChromeDriver下载页面,根据Chrome浏览器的版本下载对应版本的ChromeDriver。
  2. 解压下载的ChromeDriver压缩包,并将其放置在系统路径中,例如/usr/local/bin/



sudo mv chromedriver /usr/local/bin/
  1. 给予可执行权限:



sudo chmod +x /usr/local/bin/chromedriver

完成以上步骤后,您应该能够在Linux系统上运行Google Chrome浏览器以及对应版本的ChromeDriver了。

2024-08-19



import requests
import json
import csv
 
# 定义一个函数来解析JSON数据并将其保存到CSV文件中
def save_to_csv(json_data, filename):
    # 打开文件进行写入
    with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        # 创建csv字典写入器
        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=json_data[0].keys())
        # 写入表头
        writer.writeheader()
        # 写入数据
        writer.writerows(json_data)
 
# 定义要获取的URL
url = 'http://example.com/api/data'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 确认请求成功
if response.status_code == 200:
    # 加载JSON数据
    data = json.loads(response.text)
    
    # 解析数据并保存到CSV
    save_to_csv(data, 'output.csv')

这段代码首先定义了一个函数save_to_csv,它接受JSON数据和文件名作为参数,然后将JSON数据写入到CSV文件中。代码中包含了错误处理,以确保在请求数据时如果出现问题可以给出相应的提示。