import pandas as pd
from jqdata import *
 
# 初始化函数，设定可交易日期等
def initialize(context):
    set_option('use_real_price', True)
    set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')
    set_benchmark('000300.XSHG')
    # 设定我们要分析的股票池
    g.security = '000001.XSHE'
 
# 每天开始时执行的函数
def handle_data(context, data):
    # 获取当前可用资金
    cash = context.portfolio.cash
    # 获取当前 security 的价格
    price = data[g.security].mavg(20, 'day')
    # 如果可以买入
    if cash > 10000:
        order_value(g.security, 10000 // price)
    # 如果股票持有量大于0，且当前价格低于20日均线，可以卖出
    if context.portfolio.positions[g.security].holding_quantity > 0 and price < data[g.security].mavg(20, 'day'):
        order_target(g.security, 0)
 
# 运行函数，初始化并运行回测
if __name__ == '__main__':
    run_backtest(initialize=initialize, handle_data=handle_data, start_date='2015-01-01', end_date='2020-01-01')

这个简易的例子展示了如何使用jqdata库来进行股票的价格平均线交易策略回测。在这个例子中，我们设定了一个基准股票池，并在每天开始时检查当前的可用资金和股票价格。如果可以购买并且当前资金大于10000，我们就买入股票。如果持有股票并且价格落到了20日线以下，我们就清空股票位置。这个例子简单明了，但是它展示了如何将实际的交易策略嵌入到一个自动化的回测环境中。

import requests
from lxml import etree
import csv
 
def get_content(url):
    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:
        return response.text
    return None
 
def parse_content(html):
    html = etree.HTML(html)
    job_list = html.xpath('//ul[@class="item_con_list"]/li')
    for job in job_list:
        job_title = job.xpath('./div[1]/h3/a/@title')[0]
        job_link = job.xpath('./div[1]/h3/a/@href')[0]
        job_company = job.xpath('./div[2]/div[1]/a[1]/text()')[0]
        job_location = job.xpath('./div[2]/div[1]/span[1]/text()')[0]
        job_salary = job.xpath('./div[2]/div[2]/div[1]/text()')[0]
        job_info = job.xpath('./div[2]/div[2]/div[2]/p/text()')[0]
        job_info = job_info.strip().replace('\n', '').replace(' ', '')
        yield {
            'title': job_title,
            'link': job_link,
            'company': job_company,
            'location': job_location,
            'salary': job_salary,
            'info': job_info
        }
 
def save_to_csv(data):
    with open('58_jobs.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'link', 'company', 'location', 'salary', 'info'])
        writer.writerow(data)
 
def main(offset):
    url = f'https://www.58.com/jobs/?&cl=1&cityId=489&offset={offset}'
    html = get_content(url)
    for job in parse_content(html):
        print(job)
        save_to_csv(job)
 
if __name__ == '__main__':
    for i in range(0, 30, 30):  # 分页参数，这里只抓取3页的数据，实际可以根据需要抓取更多
        main(i)

这段代码实现了58同城招聘信息的爬取，并将抓取的数据保存到CSV文件中。代码中使用了requests库来发送HTTP请求，使用lxml库来解析HTML内容，并通过XPath表达式来提取特定的元素。数据爬取的过程被封装在parse_content函数中，该函数返回一个生成器，它能够高效地生成每一个职位的信息，并通过save_to_csv函数保存到CSV文件中。最后，在main函数中通过一个循环来迭代不同的分页，完成对多页数据的爬取。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置请求头信息，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_price_history(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 找到价格历史数据所在的表格
    table = soup.find('table', class_='tb_list')
    # 提取表格中的数据
    rows = table.find_all('tr')[1:]  # 跳过表头
    data = [[td.text.strip() for td in row.find_all('td')] for row in rows]
    # 将数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=['日期', '价格', '销售商'])
    return df
 
# 示例URL
url = 'https://www.hh360.com/product/293460.html'
# 获取价格历史数据
price_history = get_price_history(url)
print(price_history)

这段代码首先导入了必要的模块，设置了请求头信息，定义了一个函数get_price_history来获取商品的价格历史。然后发送GET请求，解析网页，提取出价格历史数据，并将其转换为pandas的DataFrame格式，最后打印出价格历史数据。这个例子展示了如何使用Python进行网页数据抓取，并处理数据以供分析使用。

import requests
 
# 要上传的文件路径
file_path = '/path/to/your/file.txt'
 
# API的URL
url = 'http://example.com/api/upload'
 
# 使用with打开文件，这样可以确保文件在上传后被正确关闭
with open(file_path, 'rb') as file:
    # 使用requests.post发送文件
    response = requests.post(url, files={'file': file})
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    print('文件上传成功')
else:
    print('文件上传失败')

这段代码演示了如何使用Python的requests库来上传文件。在上传文件时，我们使用了requests提供的files参数，它允许你指定一个字典，字典的key为表单中字段的名称，value为文件对象或者文件的路径。这种方法适用于发送multipart/form-data类型的POST请求。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import os
 
def download_image(image_url, directory):
    """
    下载图片到指定目录
    """
    response = requests.get(image_url)
    image_name = image_url.split('/')[-1]
    with open(os.path.join(directory, image_name), 'wb') as file:
        file.write(response.content)
 
def crawl_images(url, directory):
    """
    爬取指定网页中的图片链接，并下载到本地目录
    """
    if not os.path.exists(directory):
        os.makedirs(directory)
 
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    image_urls = [image['src'] for image in soup.find_all('img') if re.match(r'http[s]?://', image['src'])]
 
    for image_url in image_urls:
        print(f"Downloading image: {image_url}")
        download_image(image_url, directory)
 
if __name__ == '__main__':
    base_url = 'http://example.webscraping.com/places/default/view/Afghanistan-1'
    directory = 'images'
    crawl_images(base_url, directory)

这段代码实现了一个简单的网络爬虫，用于下载特定网页上的所有图片。首先，定义了一个下载图片的函数download_image，它接受图片链接和保存目录作为参数，然后使用requests库获取图片内容，并将其写入到指定目录。

其次，定义了一个爬取图片的函数crawl_images，它接受网页链接和保存目录作为参数，调用requests获取网页内容，使用BeautifulSoup解析网页，并通过正则表达式筛选出完整的图片链接。然后遍历这些链接，调用download_image函数进行下载。

最后，在if __name__ == '__main__':块中，设置了基础网页链接和图片保存目录，并调用crawl_images函数开始爬取过程。

# 导入Django模型
from django.db import models
 
# 定义哈尔滨二手房数据模型
class HrljHouseData(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=255, verbose_name="标题")
    size = models.CharField(max_length=50, verbose_name="面积")
    floor = models.CharField(max_length=50, verbose_name="楼层")
    direction = models.CharField(max_length=50, verbose_name="方向")
    year = models.CharField(max_length=50, verbose_name="年份")
    decorate = models.CharField(max_length=50, verbose_name="装修情况")
    house_type = models.CharField(max_length=50, verbose_name="房屋类型")
    address = models.CharField(max_length=255, verbose_name="地址")
    total_price = models.CharField(max_length=50, verbose_name="总价")
    unit_price = models.CharField(max_length=50, verbose_name="单价")
    publish_date = models.DateField(verbose_name="发布日期")
 
    class Meta:
        verbose_name = "哈尔滨二手房数据"
        verbose_name_plural = verbose_name
 
    def __str__(self):
        return f"{self.title} - {self.publish_date}"

这段代码定义了一个用于存储哈尔滨二手房数据的Django模型。它包含了标题、面积、楼层、方向、年份、装修情况、房屋类型、地址、总价和单价等字段，并有一个发布日期字段。代码示例中的字段和类名需要根据实际需求进行调整。这个模型可以用于数据库的创建和数据的存储。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import json
 
def get_weather_data(city):
    # 设置代理，避免被服务器识别为爬虫
    proxies = {
        'http': 'http://120.77.252.146:80',
        'https': 'https://120.77.252.146:80',
    }
 
    # 天气API接口
    api_url = 'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=' + city
 
    # 发送请求
    response = requests.get(api_url, proxies=proxies)
 
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析JSON数据
        data = json.loads(response.text)
        return data
    else:
        return None
 
def print_weather(data):
    if data:
        # 获取天气信息
        forecast = data.get('data').get('forecast')
        # 打印城市和今天的天气
        print(f"城市：{data.get('data').get('city')}")
        print(f"今天天气：{forecast[0].get('type')}，温度：{forecast[0].get('low')} ~ {forecast[0].get('high')}")
 
# 调用函数获取北京市的天气信息
weather_data = get_weather_data('北京')
print_weather(weather_data)

这段代码使用了一个公开的天气API接口，并通过GET请求发送城市名称来获取天气数据。然后，它使用json模块解析响应并打印出北京市的天气信息。这个例子简单明了，展示了如何使用Python网络爬虫获取天气信息的基本方法。

import subprocess
import json
 
# 执行命令并获取输出
def execute_command(command):
    # 使用subprocess.run来执行命令
    result = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True, shell=True)
    
    # 如果命令执行成功
    if result.returncode == 0:
        # 尝试解析JSON输出
        try:
            json_output = json.loads(result.stdout)
            return json_output
        except json.JSONDecodeError:
            # JSON解析失败，返回原始输出
            return result.stdout
    else:
        # 命令执行失败，返回错误信息
        return result.stderr
 
# 示例命令
command = "echo '{\"key\": \"value\"}'"
 
# 执行命令
output = execute_command(command)
 
# 打印结果
print(output)

这段代码使用subprocess.run来执行一个命令，并且尝试将输出解析为JSON。如果解析成功，则返回解析后的JSON对象；如果解析失败，则返回原始输出。错误处理包括当命令执行失败时返回错误信息。

要在没有网络连接的情况下使用pip离线安装Python包，你需要在有网络连接的机器上下载包及其依赖，然后将它们传输到目标机器上进行安装。以下是步骤和示例代码：

1. 在有网络的机器上，使用pip下载包及其依赖：

pip download -d /path/to/downloaded-packages some_package

这将下载some_package及其所有依赖到指定的目录。

2. 将下载的包的目录/path/to/downloaded-packages整个传输到离线的Python环境中的机器上。
3. 在离线机器上，使用pip从本地目录安装包：

pip install --no-index --find-links=/path/to/downloaded-packages some_package

这将从本地目录/path/to/downloaded-packages安装some_package，而不是从在线仓库下载。

确保在离线机器上的目录/path/to/downloaded-packages对pip可读。如果需要，可以将这个目录压缩成一个归档文件，然后通过USB驱动器或其他媒介传输到离线机器上。

该命令是在Python 3.x中用于启动一个简单的HTTP服务器的。它会在当前目录下启动一个HTTP服务器，并且会默认监听8000端口。

如果你想要改变服务器监听的端口，可以在命令后面加上端口号。例如，如果你想让服务器监听8080端口，你可以使用以下命令：

python -m http.server 8080

如果你想要在一个特定的IP地址上启动服务器，你可以在命令后面加上IP地址。例如，如果你想让服务器在地址192.168.1.10上监听8080端口，你可以使用以下命令：

python -m http.server 8080 192.168.1.10

注意：在使用这个命令时，你需要确保你的计算机上的8000端口或者你指定的端口没有被其他程序占用。

另外，如果你想要在某个特定的目录下启动服务器，你可以在命令后面加上目录路径。例如，如果你想在/home/user/documents目录下启动服务器，你可以使用以下命令：

python -m http.server 8000 /home/user/documents

这些就是python -m http.server命令的基本用法。