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Java/Mysql数据库+springboot游戏推荐平台，计算机毕业设计项目推荐

2024-08-15

由于提供源代码和详细的设计文档可能涉及版权问题，我无法直接提供完整的源代码。不过，我可以提供一个概览和核心功能的代码示例。

假设我们只关注一个简单的用户注册功能，以下是一个简化的代码示例：




import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
 
@RestController
public class UserController {
 
    @PostMapping("/register")
    public ResponseEntity<?> registerUser(@RequestBody User user) {
        // 假设这里有一个服务层用于处理用户注册
        boolean userRegistered = userService.register(user);
        if (userRegistered) {
            return ResponseEntity.ok("User registered successfully.");
        } else {
            return ResponseEntity.badRequest().body("Failed to register user.");
        }
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个UserController，它有一个处理用户注册的方法。这个方法接收通过POST请求发送的用户信息，并尝试注册用户。如果注册成功，它返回200 OK响应，否则返回400 Bad Request。

请注意，这只是一个非常简化的示例，实际的系统会涉及更复杂的逻辑，包括安全性（密码散列）、错误处理、数据验证等。

要运行这个示例，你需要一个运行中的Spring Boot应用程序，以及相关的依赖项和配置。这个示例假设你已经有一个User实体类和一个UserService服务层。在实际的项目中，你需要实现这些类和接口。

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2024-08-15

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首先，你的问题似乎是想要在Python中解析HTML文件，并且使用BeautifulSoup库。BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文件的库。它提供了一个简单的Python式的API。

安装BeautifulSoup库：




pip install beautifulsoup4

解析HTML文件的例子：




from bs4 import BeautifulSoup
 
html_doc = """
<html>
<head>
<title>The Dormouse's story</title>
</head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
</body>
</html>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.prettify())

在这个例子中，我们首先导入BeautifulSoup类，然后定义了一个HTML文档。我们将这个文档传递给BeautifulSoup构造器，并指定解析器为'html.parser'。然后我们打印出这个HTML文档的美化版本。

注意：你的问题中提到了一些不存在的库，如lxml、html5lib、requests-html和PyQue。这些库可能是你想要使用的，但是你需要分别安装它们。例如，安装lxml的命令如下：




pip install lxml

安装html5lib的命令如下：




pip install html5lib

requests-html是一个基于requests和beautifulsoup4的库，用于处理html和提取数据，但是它还在开发中，可能不稳定。因此，如果你想要使用它，你可以通过下面的命令安装：




pip install requests-html

PyQue是一个用于Python的HTML解析和操作库，它提供了一种简单的方式来操作HTML文档。你可以通过下面的命令安装：




pip install pyque

但是需要注意的是，PyQue的文档非常稀疏，而且它的最后一次更新是在2015年，所以它可能不再被维护。

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Python爬虫抓取对html进行解析的利器Beautiful Soup

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2024-08-15

所有,html




from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
# 目标URL
url = 'https://www.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html解析器解析响应内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 打印页面的标题
    print(soup.title.text)
    
    # 找到所有的段落<p>并打印它们的内容
    for p in soup.find_all('p'):
        print(p.text)
else:
    print(f"请求页面失败，状态码：{response.status_code}")

这段代码使用了Beautiful Soup库来解析从网页获取的HTML内容。首先，它发送一个HTTP GET请求到指定的URL，然后检查请求是否成功。如果成功，它使用默认的HTML解析器来解析响应内容，并打印网页的标题以及所有段落的文本内容。如果请求失败，它会打印状态码。这是一个简单的示例，展示了如何使用Beautiful Soup来进行基本的网页抓取和解析。

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python赛车游戏代码,html赛车游戏代码

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2024-08-15

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Python 和 HTML 本身并不直接用于制作赛车游戏。但是，你可以使用 Python 的一些库，如 Pygame 或者是使用基于 Web 的技术，如 JavaScript 和 Web 游戏框架，如 Phaser.js，来制作赛车游戏，并可以在 HTML 中嵌入这些游戏。

Python 赛车游戏代码示例（使用 Pygame）:




import pygame
 
# 初始化pygame
pygame.init()
 
# 设置窗口大小
screen = pygame.display.set_mode((600, 300))
 
# 设置游戏时钟
clock = pygame.time.Clock()
 
# 游戏循环标志
running = True
 
# 游戏循环
while running:
    # 处理事件
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False
 
    # 更新屏幕
    pygame.display.flip()
 
    # 控制帧率
    clock.tick(60)
 
# 结束pygame
pygame.quit()

HTML嵌入Python赛车游戏代码（使用 iframe）:




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>车辆游戏</title>
</head>
<body>
    <iframe src="your_pygame_game.py" width="600" height="300"></iframe>
</body>
</html>

HTML赛车游戏代码示例（使用 JavaScript 和 Phaser.js）:




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>车辆游戏</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/phaser@3.55.2/dist/phaser.js"></script>
</head>
<body>
    <script>
        var config = {
            type: Phaser.AUTO,
            width: 800,
            height: 600,
            parent: 'game',
            scene: {
                preload: preload,
                create: create,
                update: update
            }
        };
 
        var game = new Phaser.Game(config);
        var car;
        var speed = 200;
 
        function preload ()
        {
            this.load.image('car', 'car.png');
        }
 
        function create ()
        {
            car = this.add.sprite(400, 500, 'car');
        }
 
        function update ()
        {
            if (this.input.keyboard.isDown(Phaser.Input.Keyboard.KeyCodes.LEFT))
            {
                // 向左移动
                car.x -= speed * this.time.delta;
            }
            else if (this.input.keyboard.isDown(Phaser.Input.Keyboard.KeyCodes.RIGHT))
            {
                // 向右移动
                car.x += speed * this.time.delta;

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2024-08-15

所有,html




from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
def extract_info_from_url(url):
    # 发送HTTP请求获取页面内容
    response = requests.get(url)
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取页面标题
    title = soup.title.text
    print(f'页面标题: {title}')
    
    # 提取页面的H1标签内容
    h1_tag = soup.find('h1')
    if h1_tag:
        print(f'H1标签内容: {h1_tag.text}')
    else:
        print('未找到H1标签')
        
    # 提取所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(f'段落文本: {p.text}')
 
# 示例URL
url = 'https://example.com'
extract_info_from_url(url)

这段代码使用了BeautifulSoup库来解析给定的URL的HTML内容，并提取了页面标题、H1标签内容和所有段落文本。这是一个简单的网页信息抽取的例子，展示了BeautifulSoup库的基本用法。

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2024-08-15

所有,html




import unittest
import HTMLTestRunner
 
class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def test_case1(self):
        self.assertEqual(1 + 1, 2)
 
    def test_case2(self):
        self.assertTrue(isinstance(123, int))
 
# 创建测试套件
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(MyTestCase('test_case1'))
suite.addTest(MyTestCase('test_case2'))
 
# 设置报告路径和文件名
report_path = 'my_test_report.html'
 
# 定义报告标题、描述等信息
title = '自定义测试报告'
description = '这是一个自定义的测试报告示例'
 
# 打开文件用于写入报告
with open(report_path, 'wb') as report_file:
    runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(
        stream=report_file,
        title=title,
        description=description
    )
    # 运行测试套件并写入报告
    runner.run(suite)
 
print(f'测试报告生成在: {report_path}')

这段代码定义了一个简单的测试用例类MyTestCase，并添加了两个测试案例。接着创建了一个测试套件，并向其中添加了这些测试案例。然后，代码定义了报告的路径和标题等信息，并使用with语句安全地打开文件。最后，代码使用HTMLTestRunner运行测试套件并将报告写入文件。

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Python攻破超强防火墙，处理超强反爬并对CSS图片背景偏移定位。

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2024-08-15

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import requests
from pyquery import PyQuery as pq
from urllib.parse import urljoin
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.firefox.options import Options as FirefoxOptions
from selenium.webdriver.chrome.options import Options as ChromeOptions
 
class Spider:
    def __init__(self, url, proxy=None, user_agent=None):
        self.url = url
        self.proxy = proxy
        self.user_agent = user_agent
        self.driver = self.get_driver()
 
    def get_driver(self):
        # 这里假设你有合适的浏览器驱动程序路径
        firefox_driver_path = '/path/to/geckodriver'
        chrome_driver_path = '/path/to/chromedriver'
        # 设置浏览器选项
        firefox_options = FirefoxOptions()
        chrome_options = ChromeOptions()
        if self.user_agent:
            firefox_options.add_argument(f'user-agent={self.user_agent}')
            chrome_options.add_argument(f'user-agent={self.user_agent}')
        if self.proxy:
            firefox_options.add_argument(f'--proxy-server={self.proxy}')
            chrome_options.add_argument(f'--proxy-server={self.proxy}')
        # 返回浏览器驱动实例
        try:
            return webdriver.Firefox(firefox_options=firefox_options, executable_path=firefox_driver_path)
        except Exception:
            return webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options, executable_path=chrome_driver_path)
 
    def get_page(self, url):
        self.driver.get(url)
        return self.driver.page_source
 
    def parse_page(self, html):
        doc = pq(html)
        # 解析CSS中的背景图片URL
        background_urls = doc('style').contents().findall(r'url<span class="katex">\(&quot;(.+?)&quot;\)</span>')
        for url in background_urls:
            print(urljoin(self.url, url))  # 打印完整的图片URL
 
    def close(self):
        self.driver.close()
 
# 使用示例
spider = Spider('http://example.com', 'http://proxy.com', 'Mozilla/5.0')
html = spider.get_page(spider.url)
spider.parse_page(html)
spider.close()

这个示例代码展示了如何使用Selenium和PyQuery来爬取网页，并解析CSS中的背景图片URL。它假设你已经有了合适的浏览器驱动程序路径，并且可以设置代理和用户代理。这个代码片段提供了一个简单的框架，可以根据实际需求进行扩展和定制。

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Python + Selenium —— 网页元素定位之CSS 选择器！

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2024-08-15

所有,css




# 导入webdriver
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
 
# 打开浏览器
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开网页
driver.get('http://www.example.com')
 
# 使用CSS选择器定位元素
element = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'input[name="username"]')
 
# 输入文本
element.send_keys('John Doe')
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

这段代码演示了如何使用CSS选择器来定位网页元素，并在定位到的元素上输入文本。这是一个非常有效的元素定位方法，特别是在处理动态内容和复杂的页面时。

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Python编程—Ajax数据爬取

System

2024-08-15

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由于原始代码中使用的requests库不支持Ajax动态加载的数据，我们需要使用支持JavaScript渲染的工具。在Python中，Selenium和Splash是两个常用的选择。以下是使用Selenium和Chrome浏览器进行数据爬取的示例代码：

首先，安装必要的库：




pip install selenium

确保你有ChromeDriver，并且它在你的系统PATH中。你可以从ChromeDriver - WebDriver for Chrome下载对应版本的ChromeDriver。

接下来，使用Selenium和ChromeDriver来启动浏览器，并进行数据爬取：




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 初始化ChromeDriver
driver_path = 'path/to/your/chromedriver'
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# 打开目标网页
url = 'http://example.com'
driver.get(url)
 
# 等待数据加载完成，这里的'loadMoreButton'是加载更多数据的按钮ID
wait = WebDriverWait(driver, 20)
wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'loadMoreButton'))).click()
 
# 假设数据是以JSON格式返回的，我们可以直接从网页的JavaScript源代码中提取
time.sleep(5)  # 等待数据加载，可以通过更灵活的方式监测数据是否加载完成
html = driver.page_source
 
# 通过正则表达式或者HTML解析库（如BeautifulSoup）来提取数据
# 这里需要根据实际的HTML结构来编写正确的提取逻辑
 
# 清理工作
driver.quit()

请注意，你需要根据实际的网页结构调整正则表达式或HTML解析库的使用方式。此外，为了确保数据爬取的稳定性和效率，可能需要添加更多的等待条件和错误处理。

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【Python爬虫教程】基础篇-16 Ajax数据爬取基本原理

System

2024-08-15

所有,ajax




import requests
import json
 
# 目标URL，这里以一个假设的AJAX API为例
url = 'https://example.com/api/data'
 
# 发送HTTP GET请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = json.loads(response.text)
    # 处理数据，这里简单打印
    print(data)
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

这段代码演示了如何使用Python的requests库来发送HTTP GET请求，并处理返回的JSON数据。在实际应用中，需要根据具体的API文档调整URL、请求头部（Headers）、查询参数等。

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