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npm ERR! gyp verb check python checking for Python executable “python2“ in the PATH

2024-08-16

报错信息不完整，但从给出的部分来看，这是一个npm错误，与node-gyp相关。node-gyp是一个用于编译Node.js原生模块的跨平台命令行工具，它依赖于Python环境。

错误信息提示npm ERR! gyp verb check python checking for Python executable “python2“表明npm在尝试检查系统中是否存在名为python2的Python可执行文件。

解决方法：

确保Python 2.x已安装，并且python2命令可以在终端中运行。如果只安装了Python 3.x，则可能需要安装Python 2.x。
如果你的系统中默认的Python版本是Python 3.x，则可能需要设置环境变量以指向Python 2.x。
配置node-gyp以使用正确的Python版本。可以在npm config中设置Python路径：
```
npm config set python /path/to/python2.7
```
或者，在执行npm install时添加--python选项：
```
npm install --python=/path/to/python2.7
```
如果你的系统是Windows，并且上述步骤不适用，可以尝试安装windows-build-tools：
```
npm install --global --production windows-build-tools
```
这将会自动安装Python和其他必要的编译工具。

确保在解决问题后重新运行npm install来确认问题已经解决。

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【Python】Python 转换 Html 为 Markdown

System

2024-08-16

所有,html

要将HTML转换为Markdown，可以使用html2textile库，它可以将HTML转换为Textile格式，然后再转换为Markdown。首先需要安装库：




pip install html2textile

然后使用以下代码进行转换：




import html2textile
import markdown
 
def convert_html_to_markdown(html_content):
    # 将HTML转换为Textile
    textile_content = html2textile.convert(html_content)
    # 将Textile转换为Markdown
    markdown_content = markdown.markdown(textile_content, extensions=['textile'])
    return markdown_content
 
# 示例HTML内容
html_content = """
<h1>标题</h1>
<p>这是一个段落。</p>
<ul>
<li>列表项1</li>
<li>列表项2</li>
</ul>
"""
 
# 转换HTML为Markdown
markdown_content = convert_html_to_markdown(html_content)
print(markdown_content)

请注意，这个方法依赖于html2textile库和markdown库。html2textile用于将HTML转换为Textile，然后markdown库的Markdown扩展用于将Textile转换为Markdown。这个方法可能不是完全准确的，特别是对于复杂的HTML结构，但它提供了一个基本的转换方法。

System

2024-08-16

所有,css

在上一节中，我们学习了如何使用Gradio库创建一个简单的机器学习模型demo，并且自定义了demo的页面布局。在这一节中，我们将学习如何使用CSS来进一步自定义我们的demo页面。

Gradio允许你添加自定义的CSS代码来进一步美化你的demo。你可以通过interface函数的css参数来添加CSS代码。

下面是一个简单的例子，我们将为demo页面的标题添加自定义的CSS样式：




import gradio as gr
 
def predict(sentence):
    return f"You entered: {sentence}"
 
interface = gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="My Custom Demo",
    css="""
    .gradio-title {
        color: blue;
        font-size: 24px;
        font-weight: bold;
    }
    """
)
 
interface.launch()

在这个例子中，我们定义了一个输入文本框和一个输出文本框的接口。我们通过css参数添加了一段CSS代码，这段代码将改变页面标题的颜色、大小和粗细。

当你运行这段代码并访问生成的demo页面时，你会看到页面标题的样式已经变成了蓝色、24像素大小、加粗。

这只是CSS定制的一个简单例子，Gradio允许你添加更多复杂的CSS规则来进一步美化你的demo页面。你可以通过查阅Gradio官方文档来了解更多关于CSS定制的信息。

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python flask框架实现AJAX数据传输

System

2024-08-16

所有,ajax




from flask import Flask, render_template, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/get_data', methods=['POST'])
def get_data():
    # 假设这里从request.form或者request.args中获取参数
    param = request.form['param']
    # 处理数据，这里只是打印出参数作为示例
    print(param)
    # 假设处理后得到的数据是response_data
    response_data = {'result': 'processed data'}
    return jsonify(response_data)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

HTML 文件 (index.html):




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Flask AJAX Example</title>
    <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div>
        <input type="text" id="param_input" />
        <button id="send_btn">Send</button>
    </div>
    <div id="response_div"></div>
 
    <script>
        $(document).ready(function(){
            $('#send_btn').click(function(){
                var param = $('#param_input').val();
                $.ajax({
                    type: 'POST',
                    url: '/get_data',
                    data: {
                        'param': param
                    },
                    success: function(response) {
                        $('#response_div').text(response.result);
                    },
                    error: function(xhr, status, error) {
                        console.error("An error occurred: " + status + "\nError: " + error);
                    }
                });
            });
        });
    </script>
</body>
</html>

在这个例子中，我们使用了Flask框架和jQuery实现了一个简单的AJAX请求。当用户点击按钮时，输入框中的值会通过AJAX POST请求发送到服务器，服务器处理完数据后，将结果以JSON格式返回给客户端，客户端接收到响应后将数据显示在页面上。

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〖Python网络爬虫实战㉕〗- Ajax数据爬取之Ajax 案例实战

System

2024-08-16

所有,ajax




import requests
import json
import pandas as pd
 
# 设置请求头信息
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',
    'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    'Host': 'www.aqistudy.cn',
    'Referer': 'http://www.aqistudy.cn/historydata/'
}
 
# 设置请求的URL
url = 'http://www.aqistudy.cn/apinew/aqistudyapi.php'
 
# 设置请求参数
params = {
    'city': '北京',
    'month': '2019-12',
    'type': '1',
    '_': '1585935878778'
}
 
# 发送请求
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = json.loads(response.text)
    # 提取数据并转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data['data'])
    # 打印前几行数据
    print(df.head())
    # 保存数据到CSV文件
    df.to_csv('beijing_air_quality_2019-12.csv', index=False)
else:
    print("请求失败")

这段代码首先设置了请求头和请求的URL，然后定义了请求参数，并发送了一个GET请求。如果请求成功，它会解析返回的JSON数据，将其转换为Pandas DataFrame，打印出前几行数据，并将数据保存到CSV文件中。如果请求失败，它会打印出错误信息。这个实战案例展示了如何处理Ajax请求和解析JSON数据，是学习Python网络爬虫的一个很好的实践。

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Python 爬虫：获取 JS 动态内容—，一个回答引发热烈讨论

System

2024-08-16

所有,javascript




import requests
from pyppeteer import launch
 
async def get_js_content(url):
    browser = await launch()
    page = await browser.newPage()
    await page.goto(url)
    content = await page.content()
    await browser.close()
    return content
 
# 使用方法
url = 'http://example.com'
content = asyncio.run(get_js_content(url))
print(content)

这段代码使用了pyppeteer库来模拟浏览器环境，获取JavaScript动态内容。首先，我们定义了一个异步函数get_js_content，它启动了一个新的浏览器页面，导航到指定的URL，然后获取页面内容。最后，关闭浏览器，并返回页面内容。使用asyncio.run()函数运行异步函数。这是一个简单而有效的方法来获取JavaScript动态生成的内容。

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Python实现Mysql数据字典导出

System

2024-08-15

所有,mysql

要在Python中导出MySQL数据字典，可以使用pymysql库来连接MySQL数据库，并使用SQL查询来获取数据库的元数据信息。以下是一个简单的脚本，用于导出MySQL数据库的数据字典：




import pymysql
 
# 数据库连接配置
config = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'database': 'your_database'
}
 
# 连接数据库
connection = pymysql.connect(**config)
 
try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 获取所有表名
        cursor.execute("SHOW TABLES")
        tables = cursor.fetchall()
 
        # 获取每个表的列信息
        for table in tables:
            cursor.execute(f"SHOW FULL COLUMNS FROM `{table[0]}`")
            columns = cursor.fetchall()
            
            print(f"Table: {table[0]}")
            for column in columns:
                print(f"    {column[0]}: {column[1]:10} | {column[2]} | {column[4]} | {column[5]}")
            print()
 
finally:
    connection.close()

确保替换your_username、your_password和your_database为你的实际数据库连接信息。

这个脚本会连接到MySQL数据库，列出所有表的名称，然后为每个表列出列的名称、类型、是否允许为空，以及默认值。这个简单的数据字典可以作为数据库设计文档的一部分，帮助理解数据库结构。

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Python 连接 MySQL 数据库

System

2024-08-15

所有,mysql

要在Python中连接MySQL数据库，你可以使用mysql-connector-python库。首先，确保已经安装了这个库，如果没有安装，可以通过pip安装：




pip install mysql-connector-python

以下是一个简单的示例，展示了如何连接到MySQL数据库并执行一个查询：




import mysql.connector
 
# 连接到MySQL数据库
config = {
  'user': 'your_username',
  'password': 'your_password',
  'host': 'localhost',
  'database': 'your_database'
}
cnx = mysql.connector.connect(**config)
 
# 创建一个游标对象
cursor = cnx.cursor()
 
# 执行一个查询
query = ("SELECT * FROM your_table")
cursor.execute(query)
 
# 获取查询结果
for (column1, column2) in cursor:
  print("{}, {}".format(column1, column2))
 
# 关闭游标和连接
cursor.close()
cnx.close()

请确保替换your_username, your_password, localhost, your_database, 和your_table为你的MySQL数据库的实际登录凭据和你想要查询的表名。

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如何解决python安装mysqlclient失败问题

System

2024-08-15

所有,mysql

解决Python安装mysqlclient库失败的问题，通常需要确保你的系统上安装了MySQL开发库和头文件。以下是解决方法：

如果你使用的是Linux系统，可以通过包管理器安装必要的库。例如，在Ubuntu或Debian系统上，你可以使用以下命令：




sudo apt-,get install python3-dev default-libmysqlclient-dev

然后尝试重新安装mysqlclient：




pip install mysqlclient

如果你使用的是Windows系统，你需要下载MySQL的二进制安装包或者是从MySQL官网下载MySQL的Connector/C库，并在安装时选择包含开发库的选项。
如果你使用的是Mac OS X，可以通过Homebrew安装MySQL和它的开发库：




brew install mysql
brew link --force mysql

然后尝试安装mysqlclient：




pip install mysqlclient

如果你遇到权限问题，可以尝试使用sudo或者使用虚拟环境来避免权限问题。

如果上述方法都不适用，可能需要查看具体的错误信息，并根据错误信息进行相应的解决。例如，如果是编译错误，可能需要安装编译工具或者库文件。如果是版本兼容性问题，可能需要安装与Python版本相匹配的mysqlclient版本。

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Go语言与Python语言的性能比较

System

2024-08-15

所有,golang

在比较Go语言和Python语言的性能时，通常会关注它们在执行相同任务时的运行速度。以下是一个简单的例子，使用这两种语言编写的简单函数，这个函数会计算一个大整数的平方，并将其打印出来。

Go语言版本:




package main
 
import (
    "fmt"
    "math"
    "time"
)
 
func bigSquare(n int) int {
    return n * n
}
 
func main() {
    start := time.Now()
    result := bigSquare(1_000_000)
    elapsed := time.Since(start)
    fmt.Printf("结果: %d, 耗时: %s\n", result, elapsed)
}

Python语言版本:




import time
 
def big_square(n):
    return n ** 2
 
start = time.perf_counter()
result = big_square(1000000)
elapsed = time.perf_counter() - start
print(f"结果: {result}, 耗时: {elapsed}秒")

在比较性能时，我们通常会多次运行每个程序，并取平均结果。然而，为了简化回答，上述例子中的代码直接给出了运行结果和运行时间。

在实际的基准测试中，你可能需要使用更专业的工具和方法来准确评估和对比两种语言的性能。例如，使用标准库中的testing包在Go中进行基准测试，或者使用timeit模块在Python中进行基准测试。

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