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Python 代码轻松实现 HTML 文件及HTML字符串到 PDF 文档的转换

2024-08-10




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。

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python爬虫基础html内容解析库BeautifulSoup

System

2024-08-10

所有,html

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。

System

2024-08-10

所有,html




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。

System

2024-08-10

所有,css

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：

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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。

System

2024-08-10

所有,javascript

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

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【新闻爬虫】基于python的新闻爬虫网站设计课题背景、目的、意义、研究思路

System

2024-08-09

所有,爬虫

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：

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。
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。
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：

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。
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。
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。
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。
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：

确定爬虫目标网站和需要抓取的新闻文章信息。
设计爬虫算法，包括页面解析、链接追踪、并发请求管理等。
实现爬虫，编写Python代码，运行爬虫进行数据抓取。
数据存储与管理，将抓取的数据存入数据库。
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。
编写报告，展示分析结果，并讨论可能的改进和扩展。

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【爬虫】使用Python爬取百度学术页面的标题、作者、摘要和关键词

System

2024-08-09

所有,爬虫




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_papers(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 初始化列表存储结果
    titles, authors, summaries, keywords = [], [], [], []
 
    # 查找所有的paper列表项
    for paper in soup.select('.paper-list-item'):
        # 提取标题
        title = paper.select_one('.paper-title').text.strip()
        titles.append(title)
        # 提取作者
        authors_text = paper.select_one('.paper-authors').text.strip()
        authors.append(authors_text)
        # 提取摘要
        summary = paper.select_one('.paper-abstract').text.strip()
        summaries.append(summary)
        # 提取关键词
        keyword_text = paper.select_one('.paper-keywords').text.strip()
        keywords.append(keyword_text)
 
    # 创建DataFrame存储结果
    df = pd.DataFrame({
        '标题': titles,
        '作者': authors,
        '摘要': summaries,
        '关键词': keywords
    })
    return df
 
# 设置起始URL
start_url = 'https://xueshu.baidu.com/usercenter/paperlist?uid=1879782445&tab=all&start=0'
# 获取并打印结果
papers_df = get_papers(start_url)
print(papers_df)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML，以及pandas库来存储和打印结果。代码中的get_papers函数接受一个URL作为参数，发送请求，解析页面，提取标题、作者、摘要和关键词，并将它们存储在一个DataFrame中返回。这个例子展示了如何使用Python爬取特定网页上的结构化数据，并且是学习网络爬虫技术的一个很好的起点。

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利用python批量遍历多个Excel表格文件中指定内容并汇总

System

2024-08-09

所有,python

为了解决这个问题，我们可以使用Python的pandas库来处理Excel文件，并使用glob库来遍历文件夹中的所有Excel文件。以下是一个简单的代码示例，它会遍历指定文件夹中的所有Excel文件，搜索指定的内容，并计算出现的次数。




import pandas as pd
import glob
 
# 要搜索的内容
search_term = '特定内容'
 
# Excel文件所在的文件夹路径
folder_path = '路径到文件夹/*.xlsx'
 
# 用于存储每个文件中搜索内容的出现次数
counts = {}
 
# 遍历文件夹中的所有Excel文件
for file_path in glob.glob(folder_path):
    try:
        # 读取Excel文件
        df = pd.read_excel(file_path)
        # 搜索内容，并计算出现的次数
        count = df.applymap(lambda x: x == search_term).any().sum()
        # 将文件名和次数添加到字典中
        counts[file_path] = count
    except Exception as e:
        print(f"无法处理文件 {file_path}: {e}")
 
# 打印出搜索内容出现的总次数
print("搜索内容出现的总次数:")
for file_path, count in counts.items():
    print(f"{file_path}: {count}")

确保你已经安装了pandas和glob库，如果没有安装，可以使用以下命令安装：




pip install pandas xlrd glob

在这个代码中，folder_path需要被设置为包含你的Excel文件的文件夹的路径。代码会遍历该文件夹中所有的Excel文件（.xlsx），并对每个文件执行搜索指定内容的操作。最后，它会打印出每个文件中搜索内容出现的次数以及总和。

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【Python】 Python中带‘b‘前缀的字符串：字节字符串的奥秘

System

2024-08-09

所有,python

在Python中，带有b前缀的字符串是字节字符串（byte string）。它用于表示二进制数据，其中每个字符都是一个字节。

字符串前加上b前缀的好处是可以避免字符串在编码转换时出现的问题，特别是在处理二进制数据时。

示例代码：




# 创建一个字节字符串
byte_string = b"Hello, World!"
 
# 字节字符串可以用在读写文件时
with open("example.txt", "wb") as file:
    file.write(byte_string)
 
with open("example.txt", "rb") as file:
    content = file.read()
 
# 打印读取的内容
print(content)  # 输出: b'Hello, World!'
 
# 字节字符串也可以用于网络数据传输
import socket
 
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect(('www.example.com', 80))
s.send(b"GET / HTTP/1.1\r\nHost: www.example.com\r\n\r\n")

在上述代码中，我们创建了一个字节字符串并写入到文件中，然后从文件中读取并打印出内容。同时，我们也展示了如何在网络编程中使用字节字符串发送数据。

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python:使用scipy及numpy对三维空间点进行插值并可视化

System

2024-08-09

所有,python




import numpy as np
from scipy import interpolate
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 创建一些在三维空间中的点
points = np.array([[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]])
values = np.array([1, 2, 3, 4])
 
# 对这些点进行线性插值
def linear_interpolation(xi, yi, zi):
    # 创建线性插值对象
    interpolator = interpolate.LinearNDInterpolator(points, values)
    # 计算插值点的值
    return interpolator(xi, yi, zi)
 
# 创建一个网格，在三维空间中进行插值
x = np.linspace(0, 3, 100)
y = np.linspace(0, 3, 100)
z = np.linspace(0, 3, 100)
X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z)
 
# 计算网格上的插值
V = linear_interpolation(X, Y, Z)
 
# 可视化结果
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], 'ro', markersize=10)
ax.view_init(elev=20., azim=-35)
surf = ax.plot_surface(X, Y, V, cmap=plt.cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
plt.show()

这段代码首先创建了一些在三维空间中的点，然后使用scipy的LinearNDInterpolator对这些点进行线性插值。接着，我们在三维空间中创建了一个网格，并计算了网格上每个点的插值结果。最后，我们使用matplotlib的pyplot来可视化插值结果，包括原始的点和网格上的插值表面。

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