import requests
from lxml import etree
 
# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': 'http://用户名:密码@代理服务器地址:端口',
    'https': 'https://用户名:密码@代理服务器地址:端口'
}
 
# 目标网页URL
url = 'https://maoyan.com/cs/boxoffice'
 
# 发送请求
response = requests.get(url, proxies=proxies)
 
# 确保网页请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页
    html = etree.HTML(response.text)
    
    # XPath表达式，提取专业评分数据
    xpath_expr = '//dl[@class="board-wrapper"]//dd/text()'
    scores = html.xpath(xpath_expr)
    
    # 打印专业评分数据
    for score in scores:
        print(score.strip())  # 去除可能的空白字符
else:
    print('网页请求失败，状态码：', response.status_code)

这段代码使用了代理服务器来发送HTTP GET请求到猫眼的专业评分网页，并使用lxml库来解析网页并提取专业评分数据。代码中的XPath表达式用于定位专业评分数据在网页中的位置，并打印出来。需要注意的是，代理服务器的用户名、密码、代理服务器地址和端口需要根据实际情况进行替换。

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModel
 
class Autoformer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6):
        super(Autoformer, self).__init__()
        self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_encoder_layers)
        self.linear = nn.Linear(d_model, 1)
 
    def forward(self, src):
        memory = self.transformer_encoder(src)
        output = self.linear(memory)
        return output
 
class FEDformer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6):
        super(FEDformer, self).__init__()
        self.transformer = AutoModel.from_pretrained('google/electra-small-discriminator', output_loading=True)
        self.linear = nn.Linear(d_model, 1)
 
    def forward(self, src):
        memory = self.transformer(src)[0]  # Transformer output
        output = self.linear(memory)
        return output
 
class PatchTS(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6):
        super(PatchTS, self).__init__()
        self.transformer = AutoModel.from_pretrained('google/electra-small-discriminator', output_loading=True)
        self.linear = nn.Linear(d_model, 1)
 
    def forward(self, src):
        memory = self.transformer(src)[0]  # Transformer output
        output = self.linear(memory)
        return output
 
# 示例：
# 假设 `src` 是一个Tensor，表示输入序列。
src = torch.randn(10, 8, 512)  # 假设batch size为10，序列长度为8，embedding大小为512
autoformer = Autoformer()
fedformer = FEDformer()
patchts = PatchTS()
 
# 预测股价
autoformer_output = autoformer(src)
fedformer_output = fedformer(src)
patchts_output = patchts(src)

在这个例子中，我们定义了三个类，分别代表Autoformer、FEDformer和PatchTS模型。每个类的__init__方法定义了模型的结构，forward方法定义了模型的前向传播过程。这里使用了预训练的Transformer模型google/electra-small-discriminator作为基础模型。在forward方法中，我们通过调用预训练的Transformer模型，获取输入序列的表示，然后将其传递给全连接层进行股价预测。

注意：这个例子假设你已经有了一个预训练的Transformer模型，并且你知道如何加载和使用它。在实际应用中，你可能需要对模型进行适配，或者进行一些其他的预处理步骤。

解释：

PermissionError: [Errno 13] Permission denied 错误表明你的程序试图访问一个文件或资源，但是没有足够的权限。在Python中，这通常发生在尝试写入或修改一个需要特定权限的文件时。

解决方法：

1. 检查你正在尝试操作的文件或目录的权限。你可以使用命令行工具（如ls -l）或者图形界面查看文件属性。
2. 如果你是在尝试写入文件，确保你以正确的用户身份运行程序。如果需要，使用管理员权限运行你的Python脚本。
3. 如果你是在操作系统中修改文件，确保没有其他程序或进程正在使用该文件。
4. 如果可能，更改文件的权限。在Unix-like系统中，你可以使用chmod命令更改文件权限。
5. 如果你是在编写文件，确保你没有以只读模式打开文件。在Python中，确保使用正确的模式打开文件，例如'w'或'r+'而不是'r'。
6. 如果你是在操作目录，确保你没有在没有足够权限的目录中创建文件或进行其他操作。

在实施任何解决方案之前，请确保你理解所做更改的安全性和可能的后果，尤其是如果你改变了文件的权限。

在Python中，获取列表长度有多种方法，最常见的是使用内置函数len()。

例如：

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
length = len(my_list)
print(length)  # 输出列表长度

这段代码会输出列表my_list的长度，即5。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
 
# 生成模拟数据
def make_data(n_samples, n_features, centers=3, random_state=0):
    np.random.seed(random_state)
    centers = np.random.rand(centers, n_features)
    cluster_std = 0.6
    clusters = np.zeros((n_samples, n_features))
    for i in range(centers.shape[0]):
        clusters += np.random.normal(centers[i], cluster_std, size=(n_samples, n_features))
    return clusters
 
# 绘制聚类散点图
def plot_clusters(X, y_pred, title=None):
    # 为不同的聚类分配颜色
    colors = np.array([x for _, x in plt.get_cmap('tab20b').colors])
    for i in range(len(colors)):
        plt.scatter(X[y_pred == i, 0], X[y_pred == i, 1], s=30, c=colors[i])
    plt.title(title)
    plt.show()
 
# 定义 K-means 聚类函数
def kmeans_cluster(X, n_clusters, max_iter=300):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, max_iter=max_iter)
    y_pred = kmeans.fit_predict(X)
    title = f"K-Means Clustering with n_clusters = {n_clusters}, Silhouette Score: {silhouette_score(X, y_pred)}"
    plot_clusters(X, y_pred, title)
 
# 使用函数进行聚类
n_samples = 3000
n_features = 2
n_clusters = 3
random_state = 1
X = make_data(n_samples, n_features, centers=n_clusters, random_state=random_state)
kmeans_cluster(X, n_clusters, max_iter=300)

这段代码首先定义了生成模拟数据和绘制聚类散点图的函数。然后定义了kmeans_cluster函数，它使用scikit-learn库中的KMeans算法对数据进行聚类，并计算和绘制聚类的散点图，其中包括每个样本的聚类预测结果和蒙轮机得分。最后，使用生成的模拟数据调用kmeans_cluster函数进行聚类。

read_csv() 是 pandas 库中用于读取 CSV 文件的函数。以下是该函数的一些常用参数和用法示例：

1. filepath_or_buffer：指定 CSV 文件的路径。
2. sep 或 delimiter：指定分隔符，默认为逗号 ,。
3. header：指定标题行，默认为 0（第一行），如果没有标题行设为 None。
4. index_col：指定用作索引的列。
5. names：指定列名，会覆盖 CSV 文件中的标题。
6. usecols：指定需要读取的列。
7. skiprows：指定需要跳过的行数或者跳过某些行。
8. nrows：指定需要读取的行数。
9. skipfooter：指定需要跳过的文件尾部行数。
10. encoding：指定文件编码，常用如 utf-8。

示例代码：

import pandas as pd
 
# 读取 CSV 文件，默认分隔符为逗号，有标题行，索引为第一列
df = pd.read_csv('example.csv')
 
# 指定分隔符为制表符，没有标题行，第一列作为索引
df = pd.read_csv('example.csv', sep='\t', header=None)
 
# 指定标题行为第二行，第三列作为索引
df = pd.read_csv('example.csv', header=1, index_col=2)
 
# 指定列名
df = pd.read_csv('example.csv', names=['column1', 'column2', 'column3'])
 
# 只读取第一列和第三列
df = pd.read_csv('example.csv', usecols=[0, 2])
 
# 跳过前三行
df = pd.read_csv('example.csv', skiprows=3)
 
# 只读取前三行
df = pd.read_csv('example.csv', nrows=3)
 
# 指定编码为 utf-8
df = pd.read_csv('example.csv', encoding='utf-8')

以上代码展示了 read_csv() 函数的一些常见用法。根据实际情况，您可以根据需要选择适合的参数。

在Python中，向Excel写入内容可以使用多种库，如xlwt、xlsxwriter、openpyxl、pandas等。以下是使用这些库的基本示例：

1. 使用xlwt库（仅限Excel 97-2003格式，.xls）:

import xlwt
 
# 创建一个workbook对象
workbook = xlwt.Workbook()
 
# 添加一个sheet页
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
 
# 往sheet中写入数据
sheet.write(0, 0, 'Hello')
sheet.write(0, 1, 'World')
 
# 保存这个workbook到文件
workbook.save('example.xls')

2. 使用xlsxwriter库：

import xlsxwriter
 
# 创建一个workbook对象
workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx')
 
# 添加一个sheet页
sheet = workbook.add_worksheet()
 
# 往sheet中写入数据
sheet.write('A1', 'Hello')
sheet.write('B1', 'World')
 
# 关闭workbook，保存文件
workbook.close()

3. 使用openpyxl库（可以处理.xlsx格式）：

from openpyxl import Workbook
 
# 创建一个workbook对象
workbook = Workbook()
 
# 获取第一个sheet页
sheet = workbook.active
 
# 往sheet中写入数据
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['B1'] = 'World'
 
# 保存这个workbook到文件
workbook.save('example.xlsx')

4. 使用pandas库（需要安装pandas和openpyxl）：

import pandas as pd
 
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['Hello'],
    'Column2': ['World']
})
 
# 将DataFrame写入到Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

以上代码展示了如何使用不同的库创建一个Excel文件，并在其中写入内容。选择哪个库取决于你的需求，比如是否需要处理.xlsx格式，是否需要处理大规模数据集等。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
def get_page(url):
    try:
        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'}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
def parse_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    title = soup.select('.product_name')[0].text
    price = soup.select('.price_sale')[0].text
    return {
        'title': title,
        'price': price
    }
 
def main(url):
    html = get_page(url)
    if html:
        data = parse_page(html)
        print(f"商品名称: {data['title']}")
        print(f"商品价格: {data['price']}")
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.example.com/product/12345'
    main(url)

这段代码首先定义了一个get_page函数，用于发送HTTP GET请求并获取页面内容。其中使用了请求头来伪装浏览器访问以绕过一些网站的反爬机制。如果请求成功，它会返回页面的HTML内容；如果请求失败，则返回None。

parse_page函数使用BeautifulSoup来解析HTML内容，并提取商品名称和价格信息。

main函数首先调用get_page获取页面内容，然后调用parse_page解析页面，并打印出商品名称和价格。

最后，如果这段代码被直接运行，它将会爬取示例URL指定页面的商品信息。

subprocess模块提供了一种在Python脚本中调用外部程序的方法。Popen是subprocess模块中的一个类，可以用来启动子进程，并与之交互。run是subprocess模块中的一个函数，它封装了Popen，提供了一种简单的方式来运行命令，并等待命令完成后，返回一个包含执行结果的CompletedProcess对象。

解决方案1：使用subprocess.run()

import subprocess
 
# 使用subprocess.run()来运行命令
completed_process = subprocess.run(['ls', '-l'], capture_output=True, text=True)
 
# 打印输出结果
print("stdout:", completed_process.stdout)
 
# 打印错误信息
print("stderr:", completed_process.stderr)

解决方案2：使用subprocess.Popen()

import subprocess
 
# 使用subprocess.Popen()来运行命令
p = subprocess.Popen(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True)
out, err = p.communicate()
 
# 打印输出结果
print("stdout:", out)
 
# 打印错误信息
print("stderr:", err)

subprocess.run()相对于Popen的优势在于它是一个更简单的接口，可以更直接地运行命令并获取命令的输出，而无需处理管道和communicate()。不过，如果你需要更复杂的交互，比如要发送信号或者调整子进程的环境，你可能需要使用Popen。

注意：run()函数在Python 3.5中被引入。如果你使用的是更早的Python版本，只能使用Popen。

在Python中，您可以使用os和shutil模块来删除文件夹及其下所有文件。以下是一个简单的示例代码：

import os
import shutil
 
def delete_folder_contents(folder):
    for filename in os.listdir(folder):
        file_path = os.path.join(folder, filename)
        try:
            if os.path.isfile(file_path) or os.path.islink(file_path):
                os.unlink(file_path)
            elif os.path.isdir(file_path):
                shutil.rmtree(file_path)
        except Exception as e:
            print(f'Failed to delete {file_path}. Reason: {e}')
 
# 使用示例
folder_to_delete = '/path/to/your/folder'
delete_folder_contents(folder_to_delete)

确保替换/path/to/your/folder为您想要删除的文件夹的路径。此代码将删除指定文件夹下的所有文件和子文件夹。请注意，在删除文件和文件夹之前，这些操作是不可逆的，请谨慎使用。