import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 
# 初始化一些变量
job_descriptions = []
job_titles = []
jobs = []
 
# 定义一个函数来获取招聘信息
def get_job_info(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    jobs_on_page = soup.find_all('div', class_='job-card-container')
    for job in jobs_on_page:
        job_title = job.find('h2', class_='title').text
        job_description = job.find('div', class_='description').text
        job_descriptions.append(job_description)
        job_titles.append(job_title)
        jobs.append({'title': job_title, 'description': job_description})
 
# 获取招聘信息
get_job_info('https://www.seek.com.au/jobs/in-all-jobs?page=1')
 
# 将工作描述和标题转换为TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(job_descriptions)
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix)
 
# 定义一个函数来获得相似工作的标题
def get_similar_jobs(job_title, cosine_sim):
    idx = job_titles.index(job_title)
    similar_job_indices = cosine_sim[idx].argsort()[::-1][1:6]
    return [jobs[i] for i in similar_job_indices]
 
# 获取与特定工作描述相似的工作
similar_jobs = get_similar_jobs('Data Scientist', cosine_sim)
 
# 打印出相似的工作
for job in similar_jobs:
    print(job['title'])

这个简化的代码实例展示了如何使用Python爬取招聘信息，并使用TF-IDF和cosine相似性来找出相似的工作描述。这个系统可以作为一个基础来进行工作相关性的研究和推荐。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from fbprophet import Prophet
 
# 假设我们有以下函数来获取智慧交通数据
def get_data(city, date):
    # 这里应该是获取数据的代码，但由于数据不公开，我们模拟一些数据返回
    return pd.DataFrame({
        'time': pd.date_range(start=date, periods=24*7, freq='H'),
        'car_count': np.random.randint(1000, 10000, size=24*7)
    })
 
# 获取数据
city = '北京'
date = '2021-01-01'
data = get_data(city, date)
 
# 数据预处理
data['hour'] = data['time'].dt.hour
data = data.set_index('time')
 
# 使用fbprophet进行时间序列预测
model = Prophet(daily_seasonality=True, weekly_seasonality=True)
model.fit(data)
future = model.make_future_dataframe(periods=24*7)
forecast = model.predict(future)
 
# 画出预测图
fig1 = model.plot(forecast)
 
# 保存图表
fig1.savefig(f'prophet_prediction_{city}.png')
 
# 输出预测结果
print(forecast[['ds', 'yhat']])

这个示例展示了如何使用Prophet模型进行时间序列预测，并将预测结果保存为图片文件。注意，这里的数据是模拟的，实际应用中需要替换为实际的交通数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
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_data(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    data = soup.find_all('div', class_='title')
    rank = [i.span.get_text() for i in soup.find_all('div', class_='num')]
    names = [i.a.get_text() for i in data]
    hrefs = ['https://www.toutiao.com' + i.a.get('href') for i in data]
    return rank, names, hrefs
 
def main(url):
    rank, names, hrefs = get_data(url)
    data = pd.DataFrame(list(zip(rank, names, hrefs)), columns=['排名', '名称', '链接'])
    print(data)
    data.to_csv('今日头条热榜.csv', index=False, encoding='utf-8')
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.toutiao.com/hotwords/'
    main(url)

这段代码首先定义了请求头，用于模拟浏览器访问网页。get_data 函数用于获取网页数据，并通过BeautifulSoup进行解析。main 函数则是程序的主要逻辑，它调用get_data函数获取数据，并将数据存储在一个DataFrame中，最后将数据保存到CSV文件中。最后，在__name__为__main__时，执行主函数，开始爬取数据。

要使用Python构建一个企业级的高可用海量爬虫调度系统，可以选择使用Kubernetes和Python的第三方库如Celery来实现分布式任务调度，以及Scrapy来实现爬虫。

以下是一个基本的架构示例：

1. Kubernetes：负责整个系统的部署、扩缩容和服务发现。
2. Celery：负责分布式任务调度。
3. Scrapy：用于实现爬虫。

以下是一个简单的Celery配置示例：

# celery_tasks.py
from celery import Celery
 
app = Celery('my_crawler', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')
 
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

在Kubernetes中部署Celery：

# celery-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: celery-worker
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      component: celery-worker
  template:
    metadata:
      labels:
        component: celery-worker
    spec:
      containers:
      - name: celery-worker
        image: my_celery_worker_image
        command: celery worker -A my_crawler -l info

在Scrapy中创建爬虫项目，并配置为在Celery中运行：

# myspider.py
import scrapy
from celery_tasks.tasks import add
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
 
    def parse(self, response):
        # 假设爬取到的数据为item
        item = ...
        # 将爬取的数据提交给Celery进行异步处理
        add.delay(item)

这个例子展示了如何使用Celery和Scrapy来构建一个简单的分布式爬虫系统。在实际部署中，你需要考虑更多的细节，如错误处理、日志记录、监控、安全性等。此外，你还需要搭配Kubernetes的服务发现和自动扩缩容功能来保证系统的高可用性和扩展性。

要使用Python爬取豆瓣电影评论，你可以使用requests库获取网页内容，然后用BeautifulSoup解析网页。以下是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
 
# 设置HTTP请求头部，模拟浏览器访问
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_comments(url):
    # 获取网页内容
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')  # 解析网页
 
    # 提取评论内容
    comments = soup.find_all('div', class_='comment')
    for comment in comments:
        content = comment.find('div', class_='comment-content').text.strip()
        author = comment.find('span', class_='comment-info').text.strip()
        print(f'评论内容：{content}\n作者：{author}\n')
 
# 主函数
def main(url):
    # 循环抓取多页评论
    for page in range(1, 11):  # 假设只抓取前10页
        print(f'正在抓取第{page}页评论...')
        page_url = f'{url}&page={page}'
        get_comments(page_url)
        time.sleep(2)  # 暂停2秒，减少对服务器的请求频率
 
if __name__ == '__main__':
    movie_url = 'https://movie.douban.com/subject/1292720/comments?sort=new_score'
    main(movie_url)

请注意，由于豆瓣网站可能有反爬机制，实际运行时可能需要处理登录验证、反爬机制等问题。此外，频繁的爬取数据可能会对豆瓣服务器造成压力，应遵守豆瓣的爬虫政策。

# 导入必要的库
import pandas as pd
 
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [5, 4, 3, 2, 1],
    'C': [10, 20, 30, 40, 50]
})
 
# 1. 查看DataFrame的前几行和后几行数据
print(df.head())  # 默认显示前5行
print(df.tail(3))  # 显示后3行
 
# 2. 查看DataFrame的统计信息
print(df.describe())
 
# 3. 对DataFrame进行排序
sorted_df = df.sort_values(by='A')
print(sorted_df)
 
# 4. 选择特定列
print(df[['A', 'B']])
 
# 5. 使用条件过滤数据
filtered_df = df[df['A'] > 2]
print(filtered_df)
 
# 6. 分组聚合
grouped_df = df.groupby('A').sum()
print(grouped_df)
 
# 7. 合并DataFrame
df1 = df.copy()
df1['D'] = [100, 200, 300, 400, 500]
merged_df = pd.merge(df, df1, on='A')
print(merged_df)
 
# 8. 重塑和填充DataFrame
reshape_df = df.stack()
padded_df = df.pad()
print(reshape_df)
print(padded_df)
 
# 9. 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('data.csv', index=False)
 
# 10. 将CSV文件导入到DataFrame
loaded_df = pd.read_csv('data.csv')
print(loaded_df)

这段代码展示了如何使用Pandas库中的常用函数来处理DataFrame数据。从查看数据、统计信息、排序和过滤，到分组聚合、合并和重塑以及导入导出操作，涵盖了数据处理的常用步骤。

在Python中，取余、取整、四舍五入、向上取整和向下取整可以使用内置的函数或运算符。

取余：使用 % 运算符

remainder = number % divisor

取整：

• 向下取整：使用 math.floor() 函数

import math
floor = math.floor(number)

• 向上取整：使用 math.ceil() 函数

import math
ceil = math.ceil(number)

四舍五入：使用 round() 函数

rounded = round(number)

向上取整和向下取整也可以使用内置的 int() 函数，但它会根据传入的浮点数返回它的整数部分（向零取整）。

例子：

number = 3.6
 
# 取余
remainder = number % 2  # 结果是 1
 
# 向下取整
import math
floor = math.floor(number)  # 结果是 3
 
# 向上取整
import math
ceil = math.ceil(number)  # 结果是 4
 
# 四舍五入
rounded = round(number)  # 结果是 4
 
# 向零取整
int_val = int(number)  # 结果是 3

解释：

ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_um' 错误表明 Python 无法找到名为 numpy.core._multiarray_um 的模块。这通常是因为 NumPy 没有正确安装，或者安装的 NumPy 版本有问题。

解决方法：

1. 确认 NumPy 是否已安装：在命令行中运行 pip show numpy 查看 NumPy 是否已安装以及其版本信息。
2. 如果未安装，使用 pip install numpy 安装 NumPy。
3. 如果已安装，但问题仍然存在，可以尝试更新 NumPy 到最新版本：pip install --upgrade numpy。
4. 确保你的 Python 环境（如虚拟环境）中安装了 NumPy，如果你使用的是虚拟环境，确保你已激活该环境。
5. 如果问题依旧，可能是 Python 环境的问题，检查你的 PYTHONPATH 环境变量是否正确设置，或者尝试重置/修复你的 Python 环境。

要在Python中把多帧图片合成视频，可以使用moviepy库。首先需要安装这个库：

pip install moviepy

然后使用以下代码合成视频：

from moviepy.editor import ImageSequenceClip
 
# 图片列表，确保图片是相同的尺寸
image_files = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']
# 设置每秒显示图片的速度
fps = 15
 
# 创建视频剪辑
clip = ImageSequenceClip(image_files, fps=fps)
 
# 输出视频文件
output_file = 'output_video.mp4'
clip.write_videofile(output_file)

确保所有图片的尺寸相同，否则合成的视频中图片可能会变形。fps参数决定了视频的帧率。最后，使用write_videofile方法将视频文件输出到指定路径。

zip 函数在 Python 中被广泛使用，它可以将可迭代的对象打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的迭代器。如果各个迭代器的元素个数不一致，zip 函数会在最短的迭代器结束后停止。

以下是一些使用 zip 函数的示例：

# 使用 zip 函数打包元素
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
zipped = zip(list1, list2)
print(list(zipped))  # 输出: [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
 
# 使用 zip 函数解包元素
unzipped = zip(*zipped)
print(list(unzipped))  # 输出: [(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')]
 
# 使用 zip 函数和字典理解一起使用
keys = ['name', 'age', 'gender']
values = ['Alice', 30, 'Female']
dictionary = {key: value for key, value in zip(keys, values)}
print(dictionary)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30, 'gender': 'Female'}
 
# 使用 zip 函数和列表推导式一起使用
squares = [x**2 for x in range(10)]
cubes = [x**3 for x in range(10)]
squares_and_cubes = list(zip(squares, cubes))
print(squares_and_cubes)  # 输出: [(0, 0), (1, 1), (4, 8), ..., (81, 27)]

zip 函数在处理多个列表或迭代器的元素时非常有用，它可以有效地将它们组合成一个个配对，特别是在需要同时处理多个数据源时。