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。

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。

# Python入门基础知识的摘要和代码示例
 
# 1. 打印文本到控制台
print("Hello, World!")
 
# 2. 变量和数据类型
# 整数
int_number = 10
print(int_number)
# 浮点数
float_number = 3.14
print(float_number)
# 字符串
str_text = "Hello Python!"
print(str_text)
# 布尔值
bool_value = True
print(bool_value)
 
# 3. 运算符和表达式
num1 = 5
num2 = 3
sum_result = num1 + num2
print(sum_result)  # 8
 
# 4. 控制流程 - 条件语句
age = 18
if age >= 18:
    print("You are old enough to vote!")
else:
    print("Sorry, you are too young to vote.")
 
# 5. 控制流程 - 循环
for i in range(5):  # 从0到4
    print(i)
 
# 6. 函数定义和使用
def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")
 
greet("Alice")  # 输出: Hello, Alice!
 
# 7. 列表和字典
# 列表
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits)
# 字典
person = {"name": "Bob", "age": 25}
print(person)
 
# 8. 异常处理
try:
    num = int("not_a_number")
except ValueError:
    print("Invalid input, expected a number.")
 
# 9. 类和对象
class Car:
    def __init__(self, make, model):
        self.make = make
        self.model = model
 
    def describe_car(self):
        print(f"This car is a {self.make} {self.model}.")
 
my_car = Car("Toyota", "Corolla")
my_car.describe_car()  # 输出: This car is a Toyota Corolla.

这段代码展示了Python的基础知识，包括变量、数据类型、运算符、控制流程、函数、列表、字典、异常处理、类和对象。每一部分都包含了简单的代码示例来帮助初学者理解和掌握这些基础概念。

由于原代码较长，我们将提供核心函数的示例，这些函数包括登录、添加图书、显示图书列表和退出系统的功能。

# 登录功能
def login():
    correct_username = 'admin'
    correct_password = 'password'
    username = input("请输入用户名: ")
    password = input("请输入密码: ")
    if username == correct_username and password == correct_password:
        print("登录成功！")
        return True
    else:
        print("登录失败，用户名或密码错误。")
        return False
 
# 添加图书功能
def add_book():
    book_details = input("请输入图书详细信息(格式: 书名,作者,出版社), 使用逗号分隔: ")
    book_info = book_details.split(',')
    # 假设我们有一个books列表用来存储图书信息
    books.append(book_info)
    print("图书添加成功！")
 
# 显示图书列表功能
def display_books():
    if books:
        for book in books:
            print(f"书名: {book[0]}, 作者: {book[1]}, 出版社: {book[2]}")
    else:
        print("没有图书记录。")
 
# 退出系统功能
def exit_system():
    print("已退出图书信息管理系统。")
    quit()
 
# 主菜单
def main_menu():
    print("1. 添加图书")
    print("2. 显示图书列表")
    print("3. 退出系统")
    choice = input("请输入您的选择: ")
    if choice == '1':
        add_book()
    elif choice == '2':
        display_books()
    elif choice == '3':
        exit_system()
    else:
        print("无效的选项，请重新输入。")
 
# 假设的图书信息列表
books = []
 
# 程序入口
if login():
    while True:
        main_menu()

这个示例代码提供了图书信息管理系统的核心功能。用户登录后可以添加图书、显示图书列表或退出系统。这里没有实现实际的数据存储功能，只是模拟了图书信息的添加和显示。实际应用中，你需要将图书信息存储到数据库或文件系统中，并从中读取信息。

# 首先，激活你的Anaconda虚拟环境
conda activate your_env_name
 
# 然后，配置pip使用清华大学的镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 
# 接下来，安装你需要的第三方库，例如安装numpy
pip install numpy
 
# 如果你想要持久化配置，可以创建或修改pip的配置文件
mkdir -p ~/.config/pip
echo "[global]" > ~/.config/pip/pip.conf
echo "index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" >> ~/.config/pip/pip.conf
 
# 现在，每次使用pip时都会默认使用清华的镜像源

这段代码首先激活了Anaconda的虚拟环境，然后配置了pip以使用清华大学的镜像源。接着，演示了如何安装一个名为numpy的第三方库。最后，代码展示了如何创建或修改配置文件，以便将清华大学的镜像源设为默认源，这样在未来使用pip时就无需每次手动设置。

# 导入TensorFlow库
import tensorflow as tf
 
# 获取TensorFlow版本
tf_version = tf.__version__
 
# 获取GPU支持情况
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
 
# 打印详细配置信息
print("TensorFlow Version:", tf_version)
print("Is GPU available:", gpu_available)
 
# 如果GPU可用，打印CUDA和cuDNN的版本
if gpu_available:
    device_name = tf.test.gpu_device_name()
    print("GPU device name:", device_name)
    print("CUDA version:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
    print("cuDNN version:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))

这段代码可以帮助你检查TensorFlow的版本，检查GPU是否可用，以及获取GPU的设备名称和相关的CUDA和cuDNN版本信息。这些信息对于确保TensorFlow正确地使用GPU资源是非常有用的。