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2024-08-08

CSS 是一种用来描述网页样式并定义其布局的标准。CSS 主要分为三个部分：CSS2，CSS2.1 和 CSS3。

CSS注释

CSS 注释是用来在 CSS 代码中解释样式规则的。浏览器会忽略注释，所以它们对于理解代码是做什么的非常有用。




/* 这是一个 CSS 注释，它不会影响样式 */

CSS的导入方式

CSS 可以通过以下三种方式导入 HTML 文件：

外部样式表：创建一个单独的 CSS 文件，然后在 HTML 文件中通过 link 标签引入。




<head>
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css">
</head>

内部样式表：在 HTML 文件的 head 标签中使用 style 标签直接书写 CSS 代码。




<head>
  <style>
    body {background-color: powderblue;}
    h1   {color: blue;}
    p2   {color: red;}
  </style>
</head>

内联样式：直接在元素的 style 属性中书写 CSS 代码。




<p style="color: red;">This is a paragraph.</p>

CSS的选择器

CSS 选择器用于选择需要添加样式的元素。常见的选择器有：

类选择器：以 "." 开头，后跟类名。




.center {text-align: center;}

ID 选择器：以 "#" 开头，后跟 ID 名。




#myID {font-size: 20px;}

元素选择器：直接使用 HTML 元素作为选择器。




p {color: red;}

属性选择器：用于选择具有特定属性的元素。




input[type="text"] {width: 150px;}

伪类选择器：用于选择元素的特定状态。




a:hover {color: red;}

CSS的盒模型

CSS 盒模型定义了元素如何显示以及如何处理元素的内边距，边框和外边距。

标准盒模型：元素的宽度和高度只包含内容区域。
IE盒模型：元素的宽度和高度包含内容区域、边框和内边距。




/* 设置为标准盒模型 */
box-sizing: content-box;
 
/* 设置为 IE 盒模型 */
box-sizing: border-box;

CSS的布局

CSS 提供了多种布局方式，包括浮动布局、绝对定位布局、相对定位布局、固定定位布局等。

浮动布局：可以让块元素并排显示。




img {
  float: right;
}

定位布局：可以精确控制元素的位置。




div {
  position: absolute;
  top: 100px;
  left: 100px;
}

CSS的特性

CSS 的特性包括层叠性、继承性、特殊性和优先级。

层叠性：多个样式可以应用于同一元素，最终样式由各个样式叠加决定。
继承性：一些 CSS 属性可以从父元素继承到子元素。
特殊性：ID 选择器比类选

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2024-08-08

所有,css

这是一个基于Python的Web开发项目，主要使用了HTML、CSS、Bootstrap、Javascript和JQuery等技术。以下是一个简单的HTML页面示例，展示了如何使用Bootstrap和JQuery来创建一个响应式网页。




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Python Web 1 Example</title>
    <!-- 引入Bootstrap CSS -->
    <link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.3.1/css/bootstrap.min.css">
</head>
<body>
    <div class="container mt-4">
        <h1 class="text-center">欢迎来到我的网站</h1>
        <div class="row">
            <div class="col-md-6">
                <h2>Bootstrap 组件示例</h2>
                <div class="alert alert-primary" role="alert">
                    这是一个警告示例
                </div>
                <button class="btn btn-primary">按钮</button>
            </div>
            <div class="col-md-6">
                <h2>JQuery 事件示例</h2>
                <button id="toggle-button" class="btn btn-primary">切换按钮可见性</button>
                <button id="hidden-button" class="btn btn-secondary" style="display: none;">隐藏的按钮</button>
            </div>
        </div>
    </div>
 
    <!-- 引入jQuery -->
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.3.1.slim.min.js"></script>
    <!-- 引入Bootstrap JS -->
    <script src="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.3.1/js/bootstrap.min.js"></script>
    <script>
        $(document).ready(function(){
            $('#toggle-button').click(function(){
                $('#hidden-button').toggle();
            });
        });
    </script>
</body>
</html>

这个HTML页面使用了Bootstrap的警告框和按钮样式，以及JQuery的toggle方法来切换一个按钮的可见性。页面通过设置viewport来实现响应式设计，适应不同屏幕尺寸。这个示例展示了如何将Bootstrap和JQuery集成到项目中去，并简单演示了它们的功能。

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Python 网络爬虫的常用库汇总（建议收藏）

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2024-08-08

所有,python

Python网络爬虫中常用的库有：

requests：一个简单易用的HTTP库，用于发送网络请求。
beautifulsoup4：用于解析HTML和XML文档的库，提供简单易用的导航、搜索和修改解析树的API。
lxml：一个快速、灵活的XML和HTML解析器，提供XPath和CSS选择器支持。
scrapy：一个用于爬取网站并提取结构化数据的高效爬虫框架，可以轻松地开发出强大的爬虫。
pyspider：一个强大的爬虫系统，它能够进行调度、分配、监控，并且支持编写网页表单提交、模拟登陆等操作。
selenium：一个自动化测试工具，但它也可以用来进行网络爬虫，通过模拟人的行为来爬取动态加载的网页。
aiohttp：一个异步的HTTP客户端，支持异步网络请求和响应。

以下是安装这些库的示例代码：




# 安装requests
pip install requests
 
# 安装beautifulsoup4
pip install beautifulsoup4
 
# 安装lxml
pip install lxml
 
# 安装scrapy
pip install scrapy
 
# 安装pyspider
pip install pyspider
 
# 安装selenium
pip install selenium
 
# 安装aiohttp
pip install aiohttp

请根据实际需求选择合适的库进行网络爬虫开发。

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加速 Python 编程：深入研究 Multiprocessing 库

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2024-08-08

所有,elasticsearch




import time
from multiprocessing import Process, Queue
 
# 子进程执行的任务
def worker(queue, number):
    queue.put(number**2)
 
# 主进程
def main():
    # 创建一个队列
    queue = Queue()
    processes = []
 
    # 创建并启动子进程
    for i in range(10):
        p = Process(target=worker, args=(queue, i))
        p.start()
        processes.append(p)
 
    # 获取子进程的结果
    results = []
    for _ in range(10):
        result = queue.get()
        results.append(result)
 
    # 等待所有子进程完成
    for process in processes:
        process.join()
 
    # 输出结果
    print(results)
 
if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    main()
    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time
    print(f"Execution Time: {execution_time} seconds")

这段代码使用了multiprocessing库创建了多个子进程来执行一个简单的计算任务（计算数字的平方），并通过Queue对象来收集结果。主进程等待所有子进程完成后，输出执行的时间。这是一个典型的使用多进程来提高程序运行效率的例子。

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2024-08-08

所有,elasticsearch

在Python中，使用matplotlib库进行数据可视化时，我们可能需要获取已有图表中的线对象（Line2D）列表。这可以通过使用matplotlib.axes.Axes.get_lines()方法实现。

以下是一个简单的例子，演示如何获取并打印出一个图表中所有线对象的信息：




import matplotlib.pyplot as plt
 
# 绘制一个简单的折线图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.plot([1, 2, 3, 4], [2, 8, 18, 32])
 
# 获取当前Axes对象中的所有线对象
lines = plt.gca().get_lines()
 
# 打印每条线的一些属性
for i, line in enumerate(lines):
    print(f"Line {i+1}:")
    print(f" Color: {line.get_color()}")
    print(f" Linewidth: {line.get_linewidth()}")
    print(f" Antialiased: {line.get_antialiased()}")
    # 更多属性可以通过调用 `line.get_<property>()` 获取
 
# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用plt.plot()函数绘制了两条线。然后，我们通过plt.gca()获取当前的Axes对象，并调用get_lines()方法获取所有线对象。最后，我们遍历这些线对象，打印出每条线的颜色、线宽和抗锯齿设置等属性。这种方式可以帮助我们理解和控制图表中线对象的各种属性。

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python如何做抢东西软件,python爬虫小程序抢购

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2024-08-08

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Python可以通过编写爬虫程序来自动化抢购过程。以下是一个简单的Python爬虫示例，用于自动登录、浏览商品信息，并模拟点击事件以进行购买：




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 登录信息，需要根据实际网站进行修改
login_url = '网站登录URL'
login_data = {
    'username': '你的用户名',
    'password': '你的密码'
}
 
# 模拟浏览器
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'}
 
# 登录
session = requests.session()
session.post(login_url, data=login_data, headers=headers)
 
# 商品页URL
item_url = '商品页URL'
 
# 获取商品页
item_page = session.get(item_url, headers=headers)
 
# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(item_page.text, 'html.parser')
 
# 寻找购买按钮或其他触发购买的元素
buy_button = soup.find('button', {'class': 'buy-button'})  # 根据实际网站HTML结构修改选择器
 
# 检查是否存在购买按钮
if buy_button:
    # 模拟点击购买按钮
    buy_url = item_url + '/buy'  # 假设购买链接是商品页的子路径，根据实际情况修改
    buy_response = session.post(buy_url, headers=headers)
    
    # 根据实际情况，可能需要处理购买后的响应
    print('购买结果:', buy_response.text)
else:
    print('未找到购买按钮')

请注意，此代码仅为示例，实际使用时需要根据目标网站的具体情况进行调整。例如，登录数据、请求头、选择器等都需要根据目标网站的实际情况进行修改。此外，自动化抢购软件通常违反网站使用条款，使用时需要确保你有权限，并且不会违反任何法律规定。

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【Python】爬虫-基础入门

System

2024-08-08

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 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BeautifulSoup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}')
    
    # 提取所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
else:
    print('请求失败')

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，使用了BeautifulSoup库来解析HTML内容，并提取了页面标题和段落文本。这是爬虫开发中最基础的步骤，适合作为入门级教程。在实际应用中，你可能还需要处理更复杂的情况，如处理AJAX请求、应对反爬机制、处理动态内容等。

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Python中的爬虫实战：猫眼电影爬虫

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2024-08-08

所有,爬虫

以下是一个简化的示例代码，展示了如何使用Python的requests和BeautifulSoup库来爬取猫眼电影TOP100的电影名和评分。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 请求URL
url = 'https://maoyan.com/board/4'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 确保请求成功，并获取页面内容
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析页面
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到包含电影信息的表格
    movie_table = soup.find('table', class_='movie-list')
    
    # 遍历电影信息，提取电影名和评分
    for row in movie_table.find_all('tr')[1:]:
        movie_name = row.find('a', class_='name').text
        movie_score = row.find('p', class_='score').text
        print(f'电影名称: {movie_name}, 评分: {movie_score}')
 
# 出现错误时打印错误信息
else:
    print('请求失败，状态码:', response.status_code)

这段代码首先导入了requests和BeautifulSoup库，然后向指定的URL发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup解析返回的页面。代码中提取了电影名和评分，并打印输出。注意，实际爬取数据时应遵守网站的robots.txt规则，并尽量减少对服务器的请求频率，以免对网站服务造成影响。

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python优雅地爬虫

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2024-08-08

所有,爬虫




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_soup(url):
    """
    获取网页内容并返回BeautifulSoup对象
    """
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    else:
        return None
 
def extract_news(soup):
    """
    从BeautifulSoup对象中提取新闻信息
    """
    news_list = soup.find('ul', class_='news-list').find_all('li')
    for news in news_list:
        title = news.find('a').text
        link = news.find('a')['href']
        # 输出新闻标题和链接
        print(f"标题: {title}\n链接: {link}\n")
 
url = 'https://www.example.com/news'
soup = get_soup(url)
if soup:
    extract_news(soup)
else:
    print("网页获取失败")

这个简单的示例展示了如何使用Python的requests库获取网页内容，并使用BeautifulSoup进行解析。然后从解析后的内容中提取新闻列表的标题和链接，并以一种优雅的方式输出。这个例子教会开发者如何结构化地进行网络爬虫，并在实践中展示了如何处理可能的错误。

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Python 项目代码写完了，然后怎么打包和发布？

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2024-08-08

所有,python

在Python中，将代码打包并发布通常有两种方法：使用setup.py脚本和使用pip。

方法一：使用setup.py

创建setup.py文件。
在setup.py中定义打包信息。
使用python setup.py sdist命令生成源代码包（.tar.gz）。
使用python setup.py bdist_wheel命令生成wheel包（.whl）。
使用twine upload dist/*上传到PyPI。

示例setup.py：




from setuptools import setup, find_packages
 
setup(
    name='your_package_name',
    version='0.1',
    packages=find_packages(),
    description='Your package description',
    author='Your name',
    author_email='your.email@example.com',
    url='http://your.package.home.page',
    install_requires=[
        # list of your package dependencies
    ],
)

方法二：使用pip

确保你的项目有requirements.txt文件列出所有依赖。
使用pip freeze > requirements.txt生成依赖列表。
使用pip install -r requirements.txt安装依赖。
使用pip install --editable .或者python setup.py develop进行本地开发安装。

发布到PyPI的话，还需要创建.pypirc文件来配置PyPI的访问权限。

示例.pypirc：




[distutils]
index-servers = pypi
 
[pypi]
repository: https://upload.pypi.org/legacy/
username: your_username
password: your_password

发布时，确保你的代码已经提交到版本控制系统（如Git），并且README.rst或README.md文件已经准备好，包含必要的安装和使用说明。

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