PyMySQL 和 mysql-connector-python 都是Python中用于连接和操作MySQL数据库的客户端库。以下是两者的主要区别：

1. 兼容性：mysql-connector-python 更加现代，它遵循最新的 MySQL 协议，并且提供了更好的性能。而PyMySQL 相对较旧，可能不支持某些 MySQL 服务器的最新特性。
2. 安装：mysql-connector-python 的安装通常更加直接，只需使用 pip 安装即可。而PyMySQL 的安装需要首先通过pip安装 setuptools，然后再通过 easy\_install 安装 PyMySQL。
3. 使用方式：两者的使用方法类似，但mysql-connector-python 提供了更多的高级功能和配置选项。
4. 文档和支持：mysql-connector-python 有更详细的官方文档，并且通常会得到官方更及时的支持。
5. 兼通性：两者都是开源的，并且都是在 LGPL 或 MPL 许可下可用。

示例代码比较：

使用 mysql-connector-python 连接数据库：

import mysql.connector
 
cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password', host='127.0.0.1', database='test')
cursor = cnx.cursor()
 
cursor.execute('SELECT * FROM some_table')
for row in cursor:
    print(row)
 
cursor.close()
cnx.close()

使用 PyMySQL 连接数据库：

import pymysql
 
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='passwd', db='test', charset='utf8mb4')
 
cursor = connection.cursor()
 
cursor.execute('SELECT * FROM YOUR_TABLE')
 
for row in cursor.fetchall():
    print(row)
 
cursor.close()
connection.close()

在选择库时，可以根据具体需求和项目的兼容性要求来决定使用哪一个。通常情况下，推荐使用 mysql-connector-python，因为它提供了更好的性能和更多的特性。

import mysql.connector
from mysql.connector import Error
 
def connect_to_database(host, database, user, password):
    try:
        connection = mysql.connector.connect(host=host,
                                             database=database,
                                             user=user,
                                             password=password)
        if connection.is_connected():
            print("连接成功！")
            # 这里可以添加你的代码来执行数据库操作
            # 例如：操作数据库，执行SQL语句等
    except Error as e:
        print("连接失败：", e)
    finally:
        if connection.is_connected():
            cursor = connection.cursor()
            cursor.close()
            connection.close()
            print("连接已关闭。")
 
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    host = 'localhost'
    database = 'test_database'
    user = 'testuser'
    password = 'testpassword'
    connect_to_database(host, database, user, password)

这段代码展示了如何使用mysql-connector库连接到MySQL数据库，并在成功连接后执行相关操作。在connect_to_database函数中，我们尝试连接到数据库，并在成功连接后关闭连接。在使用该函数时，你需要传入正确的数据库配置信息。

题目描述：

给定两个大小分别为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。

示例：

输入：nums1 = [1,3], nums2 = [2]

输出：2.00000

解释：合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2

提示：

nums1.length == m

nums2.length == n

0 <= m <= 1000

0 <= n <= 1000

1 <= m + n <= 2000

-106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106

进阶：

你能设计一个时间复杂度为 O(log(m + n)) 的算法解决此问题吗？

Python 解法：

class Solution:
    def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float:
        nums = nums1 + nums2
        nums.sort()
        n = len(nums)
        if n % 2 == 1:
            return nums[n // 2]
        else:
            return (nums[n // 2 - 1] + nums[n // 2]) / 2.0

Go 解法：

package main
 
import (
    "sort"
)
 
func findMedianSortedArrays(nums1 []int, nums2 []int) float64 {
    nums := append(nums1, nums2...)
    sort.Ints(nums)
    n := len(nums)
    if n%2 == 1 {
        return float64(nums[n/2])
    } else {
        return float64(nums[n/2-1]+nums[n/2]) / 2.0
    }
}
 
func main() {
    // 测试用例
}

这两个解法都是将两个数组合并，然后排序，最后根据排序后数组的长度是奇数还是偶数来计算中位数。如果是奇数，中位数就是中间的元素；如果是偶数，中位数是中间两个元素的平均值。

下面是一个简单的Python Flask博客网站的骨架代码，包括数据库模型、基本路由和表单。

from flask import Flask, render_template, url_for, redirect, request
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_wtf import FlaskForm
from wtforms import StringField, TextAreaField, SubmitField
 
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///blog.db'
db = SQLAlchemy(app)
 
class Post(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    title = db.Column(db.String(50))
    content = db.Column(db.Text)
 
    def __repr__(self):
        return f"Post('{self.title}', '{self.content[:15]}...')"
 
class PostForm(FlaskForm):
    title = StringField('Title')
    content = TextAreaField('Content')
    submit = SubmitField('Submit')
 
@app.route('/')
def home():
    return render_template('home.html')
 
@app.route('/posts')
def posts():
    posts = Post.query.all()
    return render_template('posts.html', posts=posts)
 
@app.route('/create', methods=['GET', 'POST'])
def create_post():
    form = PostForm()
    if form.validate_on_submit():
        post = Post(title=form.title.data, content=form.content.data)
        db.session.add(post)
        db.session.commit()
        return redirect(url_for('posts'))
    return render_template('create.html', form=form)
 
if __name__ == '__main__':
    db.create_all()
    app.run(debug=True)

在这个代码示例中，我们定义了一个简单的博客网站，包括首页、博客列表页、创建博客页面和编辑博客页面。我们使用了Flask-SQLAlchemy来管理数据库和模型，并且使用了Flask-WTF来处理表单和提交。这个示例提供了一个起点，开发者可以根据需要添加更多的功能，例如用户认证、分页、搜索等。

import pdfkit
 
# 将HTML文件转换为PDF
def html_to_pdf(input_path, output_path):
    pdfkit.from_file(input_path, output_path)
 
# 将HTML字符串转换为PDF
def html_string_to_pdf(html_string, output_path):
    pdfkit.from_string(html_string, output_path)
 
# 示例使用
html_content = """
<html>
    <head><title>PDF 示例</title></head>
    <body><h1>Hello, world!</h1></body>
</html>
"""
html_to_pdf('example.html', 'example.pdf')  # 假设example.html是存在的文件
html_string_to_pdf(html_content, 'example_from_string.pdf')

这段代码演示了如何使用pdfkit库将HTML文件和HTML字符串转换为PDF文档。html_to_pdf函数接收HTML文件的路径作为输入，并生成PDF文档。html_string_to_pdf函数接收HTML字符串作为输入，并生成PDF文档。两个函数都使用pdfkit.from_file和pdfkit.from_string来完成转换。

BeautifulSoup是一个Python库，用于解析HTML和XML文档。它提供了一种简单的方法来导航、搜索和修改解析树。

以下是一个使用BeautifulSoup库解析HTML内容的基本示例：

from bs4 import BeautifulSoup
 
# 示例HTML内容
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<div class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</div>
<p class="story">...</p>
"""
 
# 用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
 
# 获取并打印标题
title = soup.title.string
print(title)
 
# 获取所有链接
for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))
 
# 查找特定的标签和属性
div = soup.find('div', {'class': 'story'})
print(div.text)

这段代码首先导入了BeautifulSoup模块，并定义了一个HTML文档的字符串。然后，它使用html.parser解析器实例化了一个BeautifulSoup对象。接下来，我们通过访问.title直接获取标题，使用.find_all()方法获取所有的链接，并且使用.find()方法查找特定的div标签内容。最后，我们打印出标题、链接和文本内容。

import os
import subprocess
 
def convert_pdf_to_html(pdf_path, output_dir, output_name):
    """
    使用pdf2htmlEX将PDF文件转换为HTML。
    :param pdf_path: 输入PDF文件的路径。
    :param output_dir: 输出HTML文件的目录。
    :param output_name: 输出HTML文件的名称。
    """
    # 确保输出目录存在
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    
    # 构建pdf2htmlEX命令
    html_output_path = os.path.join(output_dir, f"{output_name}.html")
    pdftohtml_cmd = [
        "pdf2htmlEX",
        pdf_path,
        html_output_path,
        "--dest-dir", output_dir,
        "--zoom", "1.34",  # 可根据需要调整缩放比例
    ]
    
    # 执行命令
    try:
        subprocess.run(pdftohtml_cmd, check=True)
        print(f"PDF转换成HTML成功: {html_output_path}")
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        print(f"PDF转换成HTML失败: {e}")
 
# 示例使用
pdf_path = "example.pdf"
output_dir = "output"
output_name = "example"
convert_pdf_to_html(pdf_path, output_dir, output_name)

这段代码使用了subprocess模块来调用外部命令pdf2htmlEX，它需要在系统中预先安装。代码中的convert_pdf_to_html函数接受PDF文件路径、输出目录和输出文件名作为参数，然后调用pdf2htmlEX将PDF转换为HTML。如果转换成功，它会输出一条成功的消息，如果失败，它会捕获异常并输出失败的消息。

报错解释：

FastAPI 使用了 Swagger UI 来提供 API 文档，如果你在浏览器中访问 Swagger UI 时遇到了 swagger-ui.css、swagger-ui-bundle.js 文件无法加载的问题，很可能是因为这些静态资源文件没有被正确地提供或者路径配置不正确。

解决方法：

1. 确认你的 FastAPI 应用程序已经配置了静态文件的路由。通常，FastAPI 会自动处理这部分。如果你自定义了静态文件路由，请检查是否正确设置了静态文件夹的路径。
2. 确认你没有更改过 Swagger UI 的静态文件存储位置。如果更改了默认的位置，需要在 FastAPI 的配置中指定正确的路径。
3. 检查是否有任何网络问题，如防火墙、代理服务器或者网络配置导致资源无法正确加载。
4. 如果你使用的是 CDN 或者其他第三方服务来提供静态资源，请确保你的服务配置是正确的，资源URL是可访问的。
5. 确认你没有使用任何中间件或者代理服务来拦截或者修改了这些资源的请求。
6. 如果你是在本地开发环境中遇到这个问题，尝试重启你的应用服务器，有时候缓存或者临时文件可能会导致问题。
7. 查看浏览器的控制台（Console），查找任何可能的错误信息，它们可能会提供更多线索。
8. 如果你使用了自定义的 Swagger UI 配置，请确保所有必要的资源都已经正确引入。

如果以上步骤都不能解决问题，可以考虑查看 FastAPI 的官方文档或者相关社区的支持，以获取更多帮助。

题目描述：

在一个虚拟的游戏中，有一个财库系统，用户可以存钱或者消费。系统会记录每一笔交易，包括交易时间和交易金额。现在给你一系列的交易记录，请你计算在给定时间范围内，用户的财富变化情况。

输入描述：

第一行包含两个整数n和m，表示交易记录的数量和询问的时间范围数量。

接下来n行，每行包含两个整数ti和vi，表示第i笔交易的时间和金额。

接下来m行，每行包含两个整数ai和bi，表示查询的时间范围，[ai, bi]。

输出描述：

对于每个查询时间范围，输出一个整数，表示在该时间范围内用户的财富总变化。

示例输入：

5

2 6

3 7

4 8

5 9

6 10

1 5

4 6

示例输出：

-15

解决方案：

这是一个典型的动态规划问题，可以通过维护一个前缀和数组来解决。

Java代码示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
 
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = scanner.nextInt();
        int m = scanner.nextInt();
        int[][] transactions = new int[n][2];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            transactions[i][0] = scanner.nextInt(); // ti
            transactions[i][1] = scanner.nextInt(); // vi
        }
        scanner.close();
 
        // 对交易按时间进行排序
        Arrays.sort(transactions, (a, b) -> a[0] - b[0]);
 
        long[] prefixSum = new long[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (i > 0) {
                prefixSum[i] = prefixSum[i - 1] + transactions[i][1];
            } else {
                prefixSum[i] = transactions[i][1];
            }
        }
 
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int start = scanner.nextInt();
            int end = scanner.nextInt();
            // 二分查找确定时间范围内的交易下标
            int left = 0, right = n - 1;
            while (left < right) {
                int mid = left + (right - left) / 2;
                if (transactions[mid][0] >= start) {
                    right = mid;
                } else {
                    left = mid + 1;
                }
            }
            int startIndex = left;
            left = 0;
            right = n - 1;
            while (left < right) {
                int mid = left + (right - left + 1) / 2;
                if (transactions[mid][0] <= end) {
                    left = mid;
                } else {
                    right = mid - 1;
                }
            }
            int endInd

课题背景：

在当前信息爆炸的时代，获取及处理新闻数据具有重要的实际和理论价值。设计一个新闻爬虫系统可以帮助我们自动化地抓取和分析新闻数据，为相关研究和决策提供支持。

课题目的：

设计一个新闻爬虫系统，能够自动抓取特定新闻网站的新闻文章，存储在本地或数据库中，并进行必要的数据处理和分析。

课题意义：

1. 数据获取：自动化抓取新闻数据，方便进行大规模的新闻数据分析。
2. 信息处理：对新闻内容进行文本挖掘、情感分析等，获取隐藏的信息，如热点话题、社会趋势等。
3. 决策支持：新闻数据可用于市场调研、公司新闻分析、政策分析等，为决策者提供参考。

研究纲要：

1. 网络爬虫技术：使用Python的爬虫库（如BeautifulSoup、Scrapy）来分析网页结构和抓取新闻。
2. 数据存储与管理：选择合适的数据库（如SQLite、MySQL、MongoDB）存储爬取的数据。
3. 数据清洗与预处理：进行数据的去重、去噪等，以保证数据质量。
4. 文本处理与分析技术：使用自然语言处理库（如NLTK）进行文本挖掘和情感分析。
5. 可视化与报告：使用图形化方式展示数据分析结果，如新闻热图、词云等。

研究方法：

1. 确定爬虫目标网站和需要抓取的新闻文章信息。
2. 设计爬虫算法，包括页面解析、链接追踪、并发请求管理等。
3. 实现爬虫，编写Python代码，运行爬虫进行数据抓取。
4. 数据存储与管理，将抓取的数据存入数据库。
5. 数据分析与挖掘，使用文本处理工具进行情感分析、关键词提取等。
6. 编写报告，展示分析结果，并讨论可能的改进和扩展。