2024-08-13

由于提出的查询涉及的内容较多,并且涉及到的技术栈包括Java、MySQL、Vue、Node.js等,我将给出一个概括性的回答,并提供一个简化的代码示例来说明如何实现二手车交易平台的核心功能。

假设我们要实现一个二手车销售的核心功能:查询二手车信息。以下是一个简化的代码示例,展示如何使用Java语言与MySQL数据库进行交互,查询二手车信息:




import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class CarTradingPlatform {
 
    private Connection connectToDatabase() throws Exception {
        // 数据库连接信息,需要根据实际情况配置
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/car_trading_platform";
        String username = "root";
        String password = "password";
 
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        return DriverManager.getConnection(url, username, password);
    }
 
    public List<Car> getCars() {
        List<Car> cars = new ArrayList<>();
        try (Connection conn = connectToDatabase()) {
            String sql = "SELECT * FROM cars";
            PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql);
            ResultSet rs = stmt.executeQuery();
 
            while (rs.next()) {
                Car car = new Car();
                car.setId(rs.getInt("id"));
                car.setModel(rs.getString("model"));
                car.setMake(rs.getString("make"));
                // ... 设置其他属性
                cars.add(car);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return cars;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        CarTradingPlatform platform = new CarTradingPlatform();
        List<Car> cars = platform.getCars();
        // 输出或处理车辆信息
        for (Car car : cars) {
            System.out.println(car);
        }
    }
}
 
class Car {
    private int id;
    private String model;
    private String make;
    // ... 其他属性和方法
 
    // 省略getter和setter方法
}

在这个简化的代码示例中,我们定义了一个CarTradingPlatform类,它连接MySQL数据库,并且提供了一个getCars方法来查询所有二手车的信息。这个方法使用JDBC来执行一个SQL查询,并将结果封装成Car对象列表返回。

请注意,这个示例假定你已经有了一个名为car_trading_platform的数据库,其中有一个名为cars的表,并且表中包含了idmodelmake等字段。实际应用中,你需要根据自己的数据库结构来调整SQL查询语句。

这个简化的代码示例展示了如何使用Java进行数据库交互的基本步骤,但在实

2024-08-13

以下是一个简单的Python多进程爬虫示例,使用multiprocessing库来实现多进程:




import requests
from lxml import etree
from multiprocessing import Pool
 
def fetch_page(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
 
def parse_page(html):
    tree = etree.HTML(html)
    # 假设我们要解析的内容是页面中的标题
    title = tree.xpath('//title/text()')
    return title[0] if title else None
 
def main():
    urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', 'http://example.com/page3']
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(fetch_page, urls)
    
    parsed_results = pool.map(parse_page, results)
    for title in parsed_results:
        print(title)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码定义了一个多进程爬虫的基本框架:

  1. fetch_page 函数负责获取页面内容。
  2. parse_page 函数负责解析页面内容。
  3. main 函数中,我们创建了一个进程池,并使用它来并发地执行页面抓取和解析任务。

请根据实际需求调整fetch_pageparse_page函数中的实现细节。

2024-08-13

由于提出的问题较为宽泛,并未指定具体的实战案例,我将给出一个基于Python的简单网络爬虫实例,用于抓取一个网页上的链接,并进行简单的数据分析。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 目标网页
url = 'https://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解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到所有的链接
    links = soup.find_all('a')
    
    # 提取链接的文本和URL
    data = [[link.get_text(), link.get('href')] for link in links]
    
    # 转换为pandas DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Text', 'URL'])
    
    # 简单的数据分析,比如统计每个域名出现的次数
    domain_counts = df['URL'].str.extract(r'https?:\/\/(?:www\.)?(.+?)[\/:]')
    print(domain_counts.value_counts())
    
    # 保存结果到CSV文件
    df.to_csv('example_links.csv', index=False)
else:
    print('Failed to retrieve the webpage')

这段代码展示了如何使用Python的requests库获取网页内容,使用BeautifulSoup解析网页,提取链接信息,并使用pandas进行数据分析。最后,代码将分析结果打印出来并保存到CSV文件中。这个实例简单直观,适合作为初学者学习网络爬虫的起点。

2024-08-13

以下是一个简化版的京东商城商品信息爬虫的示例代码,使用Python的requests和BeautifulSoup库。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
def crawl_jd(keyword, page_num):
    # 初始化商品列表
    products = []
 
    for i in range(1, page_num+1):
        print(f"正在爬取第{i}页...")
        url = f"https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}&page={i}"
        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:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
            product_list = soup.find_all('div', class_='gl-item')
            for product in product_list:
                # 提取商品名称和价格
                name = product.find('div', class_='p-name').a.text.strip()
                price = product.find('div', class_='p-price').strong.text.strip()
                products.append({'name': name, 'price': price})
        else:
            print("爬取失败")
            break
 
    return products
 
def save_to_csv(products, filename):
    with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['name', 'price'])
        writer.writeheader()
        for product in products:
            writer.writerow(product)
 
if __name__ == '__main__':
    keyword = '手机'  # 替换为你想要搜索的商品关键词
    page_num = 2  # 设置爬取的页数
    products = crawl_jd(keyword, page_num)
    save_to_csv(products, 'jd_products.csv')

这段代码实现了基本的爬虫功能,包括爬取指定关键词的商品信息,并将其保存到CSV文件中。需要注意的是,该代码仅用于学习和测试目的,实际使用时应遵守相关法律法规,并遵守京东的爬虫政策。

2024-08-13

写爬虫的主要区别在于语言特性和库的支持。Python 更适合编写简洁的网络爬虫,而 Go 提供了强大的并发处理能力和语言级别的网络请求库(如net/httphtml/template)。

以下是使用 Python 和 Go 编写简单网络爬虫的比较:

Python 示例(使用requestsbeautifulsoup4):




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def crawl_page(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        return soup.prettify()
    else:
        return "Error: {}".format(response.status_code)
 
url = "https://example.com"
print(crawl_page(url))

Go 示例(使用net/http标准库和golang.org/x/net/html):




package main
 
import (
    "fmt"
    "net/http"
    "golang.org/x/net/html"
    "os"
)
 
func crawlPage(url string) (string, error) {
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        return "", err
    }
    defer resp.Body.Close()
 
    doc, err := html.Parse(resp.Body)
    if err != nil {
        return "", err
    }
 
    return html.NodeFilter(doc), nil
}
 
func main() {
    url := "https://example.com"
    if content, err := crawlPage(url); err != nil {
        fmt.Fprintf(os.Stderr, "Error: %s\n", err)
    } else {
        fmt.Println(content)
    }
}

在 Python 中,你需要使用requests库来发送 HTTP 请求,并使用beautifulsoup4来解析 HTML。Go 标准库net/http用于发送请求,而golang.org/x/net/html用于解析 HTML。

在 Go 中,你可以直接操作解析后的 HTML 文档,而 Python 需要将文档解析为一个可以操作的对象。Go 的标准库和第三方库通常提供了丰富的功能,而 Python 则依赖于beautifulsoup4lxml等第三方库。

在并发处理上,Go 天生支持并发,使用goroutines和channels可以轻松编写并发的网络爬虫。而 Python 需要使用threadingmultiprocessing库,或者使用asyncio(Python 3.4+)和aiohttp库来编写异步代码。

综上所述,Python 更适合快速开发和原型设计,而 Go 更适合大规模的、需要高性能的网络爬虫。

2024-08-13



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
import pandas as pd
 
# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='job_db', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建表
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS job_info")
cursor.execute("CREATE TABLE job_info(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, title VARCHAR(255), company VARCHAR(255), salary VARCHAR(255), city VARCHAR(255), experience VARCHAR(255), education VARCHAR(255), type VARCHAR(255), create_time VARCHAR(255), url VARCHAR(255))")
 
# 指定要爬取的网页
url = 'https://www.lagou.com/jobs/list_%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%B8%88?labelWords=label&fromSearch=true&suginput='
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36',
}
 
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
 
# 提取信息
job_list = soup.find_all('div', class_='job-primary')
 
# 存储数据
for job in job_list:
    title = job.find('div', class_='name').text
    company = job.find('div', class_='company-text').text.strip()
    salary = job.find('div', class_='money').text
    city = job.find('div', class_='address').text
    info = job.find('div', class_='li_com_tag').text
    experience_education = info.split('|')
    experience = experience_education[0].strip()
    education = experience_education[1].strip()
    type = job.find('div', class_='positionType').text
    create_time = job.find('div', class_='pubTime').text
    url = 'https://www.lagou.com' + job.find('a', class_='position_link')['href']
 
    # 插入数据库
    cursor.execute("INSERT INTO job_info(title, company, salary, city, experience, education, `type`, create_time, url) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)", (title, company, salary, city, experience, education, type, create_time, url))
    conn.commit()
 
# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

这段代码修复了原代码中的SQL注入问题,并且使用了参数化的查询来插入数据,这是一种更为安全的方式来处理数据库操作。同时,代码中的变量使用也遵守了Python的命名规范,并且修正了一些可能导致错误的语法问题

2024-08-13



# 导入Python内置的HTML解析库
import html.parser as hp
 
# 创建一个继承自HTMLParser的类,用于解析HTML
class MyHTMLParser(hp.HTMLParser):
    def handle_starttag(self, tag, attrs):
        # 打印出遇到的每一个开始标签
        print("Encountered a start tag:", tag)
 
# 实例化自定义的HTML解析类
parser = MyHTMLParser()
 
# 读取本地HTML文件
with open('example.html', 'r') as file:
    data = file.read()
 
# 使用解析器解析HTML内容
parser.feed(data)

这段代码首先导入了Python内置的HTML解析库html.parser,然后定义了一个名为MyHTMLParser的类,继承自HTMLParser。在这个类中重写了handle_starttag方法,用于打印出HTML中的每一个开始标签。接着实例化这个类,并使用open函数读取本地的HTML文件。最后,使用feed方法将读取的HTML内容交给解析器处理。这个过程展示了如何使用Python内置库进行基本的网络爬虫操作。

2024-08-13

以下是一个简单的Python网络爬虫示例,使用requests库获取网页内容,并使用BeautifulSoup库解析HTML。

首先,需要安装必要的库(如果尚未安装的话):




pip install requests beautifulsoup4

以下是爬虫的示例代码:




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解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取网页内容
    # 例如,提取标题
    title = soup.title.text
    print(title)
    
    # 您可以根据需要提取其他内容,如段落、链接等
    # 例如,提取所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
else:
    print("网页请求失败,状态码:", response.status_code)
 
# 注意:具体提取哪些内容取决于你需要爬取的网站的具体结构

确保替换url变量的值为你想要爬取的网站的URL。根据目标网站的结构,你可能需要调整提取内容的方法。这个例子提取了网页标题和段落文本,你可以根据需要进行修改。

2024-08-13

由于原始代码较为复杂且缺少具体的实现细节,我们无法提供一个完整的解决方案。但是,我们可以提供一个简化版本的Flask应用框架,用于创建一个天气数据的可视化系统。




from flask import Flask, render_template
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    # 假设我们有一个方法来获取天气数据
    weather_data = get_weather_data()
    return render_template('index.html', weather_data=weather_data)
 
def get_weather_data():
    # 这里应该是爬虫获取天气数据的逻辑
    # 为了示例,我们使用模拟数据
    return {
        'temperature': 22,
        'humidity': 65,
        'wind_speed': 2.5,
        'description': 'sunny'
    }
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中,我们创建了一个简单的Flask应用,提供了一个路由/,当访问主页时,它会调用get_weather_data函数获取天气数据,并通过模板index.html显示这些数据。

请注意,这个例子中的get_weather_data函数返回的是一个模拟的天气数据字典。在实际应用中,你需要替换这个函数以及相应的模板文件,以显示更复杂的数据和交互式图表。同时,爬虫采集天气数据的逻辑需要根据实际的API或网站进行编写。

2024-08-13

由于第4章主要讨论数据存储方法,并未涉及具体代码实现,因此我们只需要提供一个概览性的代码实例。




# 假设我们有一个字典类型的数据需要存储
data_to_store = {
    'title': 'Python爬虫实战',
    'author': '张三',
    'publisher': '人民邮电出版社'
}
 
# 将数据存储到TXT文件
with open('book.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
    for key, value in data_to_store.items():
        file.write(f'{key}: {value}\n')
 
# 将数据存储到JSON文件
import json
with open('book.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
    json.dump(data_to_store, file, ensure_ascii=False, indent=4)
 
# 注意:C语言不是Python的一部分,这里我们通常指的是使用C库函数进行文件操作。
# 这通常涉及到使用C语言的标准库函数,如fopen(), fwrite(), fclose()等。
# 由于涉及到C语言,以下代码是伪代码,不是Python代码。
 
/* 使用C语言将数据存储到TXT文件 */
#include <stdio.h>
 
int main() {
    FILE *file = fopen("book.txt", "w");
    if (file != NULL) {
        fprintf(file, "title: Python爬虫实战\n");
        fprintf(file, "author: 张三\n");
        fprintf(file, "publisher: 人民邮电出版社\n");
        fclose(file);
    }
    return 0;
}

这个例子提供了使用Python将数据存储为TXT文件和JSON文件的简单方法,以及使用C语言将数据存储为TXT文件的伪代码示例。在实际应用中,你需要根据具体的数据结构和存储需求来调整代码。