2024-08-16

该项目是一个基于Spring Boot的校园新闻数据化系统,可以用于计算机毕设。以下是一些可能的功能和代码示例:

  1. 用户登录和注册:



@RestController
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/register")
    public ResponseResult<String> register(@RequestBody UserRegisterRequest request) {
        return userService.register(request);
    }
 
    @PostMapping("/login")
    public ResponseResult<UserDTO> login(@RequestBody UserLoginRequest request) {
        return userService.login(request);
    }
}
  1. 新闻管理:



@RestController
@RequestMapping("/news")
public class NewsController {
 
    @Autowired
    private NewsService newsService;
 
    @PostMapping("/add")
    public ResponseResult<Void> addNews(@RequestBody NewsAddRequest request) {
        return newsService.addNews(request);
    }
 
    @GetMapping("/list")
    public ResponseResult<List<NewsDTO>> listNews(@RequestParam Map<String, String> params) {
        return newsService.listNews(params);
    }
 
    @PostMapping("/delete/{id}")
    public ResponseResult<Void> deleteNews(@PathVariable("id") Long id) {
        return newsService.deleteNews(id);
    }
 
    @PostMapping("/update")
    public ResponseResult<Void> updateNews(@RequestBody NewsUpdateRequest request) {
        return newsService.updateNews(request);
    }
}
  1. 用户权限管理:



@Component
public class UserDetailsServiceImpl implements UserDetailsService {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @Override
    public UserDetails loadUserByUsername(String username) throws UsernameNotFoundException {
        UserDTO user = userService.getUserByUsername(username);
        if (user == null) {
            throw new UsernameNotFoundException("用户不存在");
        }
        return new UserDetailsImpl(user);
    }
}
  1. 新闻数据可视化(使用ECharts):



<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>新闻数据可视化</title>
    <script src="path/to/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
        var option = {
            // ECharts 配置项
        };
        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>

这些代码片段和HTML页面提供了一个基本框架,展示了如何实现用户登录注册、新闻管理、以及用户权限管理等功能。具

2024-08-16



# 导入所需模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 发送网络请求获取页面内容
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析页面内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 打印页面的HTML头部信息
    print(soup.prettify()[:1000])
    
    # 获取并打印标题
    print(soup.title.string)
    
    # 获取并打印所有的段落
    for p in soup.find_all('p'):
        print(p.text)
else:
    print("网络请求失败,状态码:", response.status_code)

这段代码使用了requests库来发送网络请求,获取网页内容,并使用BeautifulSoup库来解析HTML。然后,它打印了页面的前1000个字节以展示HTML的头部信息,标题,以及页面中的所有段落文本。如果请求失败,它会打印状态码。这个例子展示了如何开始使用Python进行网络爬虫,并且是理解和应用网页内容提取的基础。

2024-08-16

以下是一个使用Python的requests和beautifulsoup库爬取豆瓣电影TOP250的示例代码:




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
# 豆瓣电影TOP250的页面URL
def get_pages(url):
    pages = []
    for i in range(10):
        page_url = f'{url}?start={i*25}'
        pages.append(page_url)
    return pages
 
# 解析页面,获取电影信息
def parse_page(url):
    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
 
# 保存数据
def save_data(data, filename):
    with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        writer = csv.writer(file)
        for item in data:
            writer.writerow(item)
 
# 提取电影信息
def extract_data(soup):
    data = []
    for item in soup.find_all('div', class_='info'):
        movie_name = item.find('div', class_='hd').a.text
        rating_score = item.find('div', class_='star').text
        quote = item.find('div', class_='inq').text if item.find('div', class_='inq') else ''
        data.append([movie_name, rating_score, quote])
    return data
 
# 主函数
def main():
    base_url = 'https://movie.douban.com/top250'
    pages = get_pages(base_url)
    movie_data = []
    for page in pages:
        html = parse_page(page)
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        movie_data.extend(extract_data(soup))
    save_data(movie_data, 'douban_top250.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了获取页面URL的函数、页面解析的函数、数据保存的函数以及数据提取的函数。主函数main()则是这些功能的组合使用,实现了爬取豆瓣TOP250电影信息并保存到CSV文件的完整流程。在运行代码前,请确保已安装requests和beautifulsoup4库。

2024-08-16

Scrapy是一个用Python编写的开源爬虫框架,用于抓取网站并提取结构化数据。以下是一个简单的Scrapy项目创建和运行的例子:

首先,安装Scrapy:




pip install scrapy

创建一个新的Scrapy项目:




scrapy startproject myspider

进入项目目录,创建一个爬虫:




cd myspider
scrapy genspider example example.com

这将会创建一个名为example的爬虫,用于抓取example.com

编辑爬虫文件example.py以提取所需数据:




import scrapy
 
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 提取数据的示例方法,需要根据实际网站结构进行修改
        for title in response.css('.product_title::text').getall():
            yield {'title': title}

运行爬虫:




scrapy crawl example

这将会启动爬虫,并将抓取的数据输出到控制台或者保存到指定文件。

2024-08-16

以下是一个简单的Python异步爬虫示例,用于爬取微博上的视频信息。请注意,实际爬取数据时需要遵守相关法律法规及微博的使用条款,避免违规操作。




import asyncio
import aiohttp
import logging
 
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 
async def fetch_video_info(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        video_urls = [
            'https://weibo.com/p/1003061933322349061525',  # 微博视频链接示例
            # ... 其他视频链接
        ]
        tasks = [fetch_video_info(session, url) for url in video_urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        for result in results:
            logging.info('Video info: %s', result)
 
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

这段代码使用了aiohttp库来进行异步HTTP请求,这是处理Python异步操作的一个常用库。代码中的fetch_video_info函数用于获取指定微博视频的信息,main函数中使用列表推导式创建了一系列的异步任务,并使用asyncio.gather协程来并发执行它们。

请根据实际情况替换video_urls列表中的微博视频链接,并确保遵守相关法律法规以及微博平台的使用条款。

2024-08-16

逆向观鸟网Search接口的具体实现涉及到网络请求、反爬虫策略、加密参数处理等技术,并非一两行代码可以完成。以下是一个简化的Python示例,用于演示如何发送请求到一个假设的搜索接口,并解析返回的JSON数据。




import requests
import json
 
# 假设的搜索接口URL
search_api_url = 'http://example.com/api/search'
 
# 查询参数
query = 'Python'
 
# 发送GET请求
response = requests.get(search_api_url, params={'q': query})
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON响应
    data = response.json()
    print(data)
else:
    print('请求失败')
 
# 注意:以上代码只是一个示例,实际的API URL、参数、加密策略和反爬虫策略需要根据实际情况进行调整。

在实际的逆向过程中,你需要分析JS脚本以确定API的实际URL、请求参数、加密策略和如何处理Cookies等。这个过程可能涉及到逆向工程、逆向工程技术、Web开发和网络分析技能。

请记住,未经授权对网站的API进行爬取可能违反其服务条款,并可能违法。始终尊重网站的隐私和版权,并确保你的爬虫活动不会给服务端带来过大压力。

2024-08-16



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置请求头,伪装为浏览器访问
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'}
 
def get_soup(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)  # 发送请求
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  # 解析网页
    return soup
 
def get_data(soup):
    data = []
    for tr in soup.find('tbody').children:
        if isinstance(tr, bs4.element.Tag):  # 确保 tr 是一个标签
            tds = tr('td')
            data.append({
                'Rank': tds[0].text,
                'Name': tds[1].text,
                'Province/Country': tds[2].text,
                'Confirmed': tds[3].text,
                'Recovered': tds[4].text,
                'Deaths': tds[5].text
            })
    return data
 
def save_data(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://www.worldometers.info/coronavirus/'
    soup = get_soup(url)
    data = get_data(soup)
    save_data(data, 'data.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从世界病毒病统计网站爬取2020年COVID-19疫情数据的功能。首先,设置了请求头以伪装成浏览器,防止被网站封禁。然后定义了一个获取网页BeautifulSoup对象的函数get_soup,一个解析数据并返回列表的函数get_data,以及一个保存数据到CSV文件的函数save_data。最后,在main函数中调用这些函数来完成数据的爬取和保存。

2024-08-16



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
 
class MySpider:
    def __init__(self, url):
        self.url = url
        self.driver = webdriver.Chrome()  # 或者其他浏览器
 
    def get_page_source(self):
        self.driver.get(self.url)
        time.sleep(5)  # 等待页面加载,可以使用更健壮的等待方式,如下面的显式等待
        return self.driver.page_source
 
    def close(self):
        self.driver.close()
 
# 使用示例
spider = MySpider('https://www.example.com')
print(spider.get_page_source())
spider.close()

这段代码定义了一个简单的爬虫类MySpider,它使用了Selenium的Chrome驱动打开了指定的URL,并获取了页面源码。在实际使用中,你需要安装Selenium库和ChromeDriver,并确保它们在系统的PATH中。time.sleep(5)用于等待页面加载,这里使用了简单的固定等待,实际应用中应该使用显式等待(WebDriverWait)来更加健壮地等待元素加载。

2024-08-16

使用Python进行网页爬取,最常用的库是requests用于发送HTTP请求,以及BeautifulSoup用于解析HTML页面。以下是一个简单的例子:

  1. 安装所需库(如果尚未安装):



pip install requests beautifulsoup4
  1. 编写Python代码:



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'http://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取页面内容
    # 例如,提取标题
    title = soup.title.text
    print(title)
else:
    print('Failed to retrieve the webpage')
 
# 注意:实际爬取时需要处理更多的情况,例如处理HTTP错误、处理JavaScript渲染的内容、处理AJAX异步加载的数据等。

这段代码会发送一个HTTP GET请求到指定的URL,并尝试提取页面标题。需要注意的是,实际的网站可能会有反爬机制,如cookies、session验证、IP封禁等,因此进行爬取时还需考虑这些问题。

2024-08-16

由于提供的代码已经是一个完整的系统,并且涉及到一些敏感信息,我无法提供整个系统的源代码。但我可以提供一个简化版本的订菜系统核心功能示例,供参考。




# 假设有一个简单的订菜系统,需要包含用户登录、菜品查看、订购等功能
 
# 用户类
class User:
    def __init__(self, name, password):
        self.name = name
        self.password = password
 
# 菜品类
class Dish:
    def __init__(self, name, price, stock):
        self.name = name
        self.price = price
        self.stock = stock
 
# 订菜系统类
class OrderSystem:
    def __init__(self):
        self.users = {}  # 用户字典,key为用户名,value为User对象
        self.dishes = []  # 菜品列表
        self.orders = []  # 订单列表
 
    def add_user(self, name, password):
        self.users[name] = User(name, password)
 
    def add_dish(self, name, price, stock):
        self.dishes.append(Dish(name, price, stock))
 
    def view_dishes(self):
        for dish in self.dishes:
            print(f"菜品名称: {dish.name}, 价格: {dish.price}, 库存: {dish.stock}")
 
    def place_order(self, user_name, dish_name, quantity):
        if user_name in self.users and dish_name in [dish.name for dish in self.dishes]:
            user_order = {
                'user': self.users[user_name],
                'dish': next(dish for dish in self.dishes if dish.name == dish_name),
                'quantity': quantity
            }
            self.orders.append(user_order)
            print("订单成功!")
        else:
            print("用户名或菜品不存在或库存不足!")
 
# 使用示例
order_system = OrderSystem()
order_system.add_user('张三', '123456')
order_system.add_dish('西红柿炒鸡蛋', 10, 50)
order_system.view_dishes()
order_system.place_order('张三', '西红柿炒鸡蛋', 2)

这个简化版本的订菜系统包含了用户注册、菜品查看、订单处理的基本功能。实际的系统还需要考虑用户权限、库存管理、支付等更复杂的因素。