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。

# 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。

由于原始代码较为复杂且涉及到具体的深度学习模型和数据集，我们无法提供一个完整的代码实例。但是，我们可以提供一个简化的Python示例，用于演示如何基于深度学习进行音乐推荐。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model
 
# 音乐特征输入
music_input = Input(shape=(100,))  # 假设音乐有100个特征
 
# 音乐特征隐藏层
hidden1 = Dense(64, activation='relu')(music_input)
 
# 音乐特征输出
music_output = Dense(1)(hidden1)
 
# 创建模型
model = Model(inputs=music_input, outputs=music_output)
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
 
# 用户喜欢的音乐特征
user_features = np.random.random((1, 100))  # 随机生成用户音乐特征
 
# 预测用户可能喜欢的音乐得分
prediction = model.predict(user_features)
print("预测得分:", prediction)

这个示例创建了一个简单的深度学习模型，用于根据用户过去喜欢的音乐特征来预测用户可能会喜欢的音乐得分。这个模型的输入是一个音乐特征向量，输出是一个得分，表示用户可能会喜欢这首歌的程度。这个模型可以作为一个起点，开发者可以根据实际的数据集和应用场景进行更复杂的建模和优化。

import cv2
import numpy as np
 
# 初始化摄像头和情绪识别模型
camera = cv2.VideoCapture(0)
emotion_classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
 
# 打开摄像头，进行实时情绪识别
while camera.isOpened():
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = camera.read()
    if not ret:
        break
    
    # 灰度转换和高斯模糊，预处理图片以提高面部检测效率
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    
    # 检测图片中的面部
    faces = emotion_classifier.detectMultiScale(blur, 1.3, 5)
    
    # 遍历检测到的面部，绘制矩形框并标注情绪
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
        # 这里可以添加更多代码以调用情绪识别模型，并根据结果标注情绪
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Emotion Recognition', frame)
    
    # 按 'q' 退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
 
# 释放摄像头资源并关闭所有窗口
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码展示了如何使用OpenCV和一个预先训练好的面部检测分类器来进行实时的面部检测，并在检测到的面部周围绘制矩形框。在实际应用中，你需要扩展代码以实现情绪识别模型的调用和情绪标注。