pythondemo例子

Ⅰ python新手求助 關於爬蟲的簡單例子

#coding=utf-8
from bs4 import BeautifulSoup
with open('index.html', 'r') as file:
fcontent = file.read()

sp = BeautifulSoup(fcontent, 'html.parser')

t = 'new_text_for_replacement'

# replace the paragraph using `replace_with` method
sp.find(itemprop='someprop').replace_with(t)

# open another file for writing
with open('output.html', 'w') as fp:
# write the current soup content
fp.write(sp.prettify())
如果要替換段落的內容而不是段落元素本身，可以設置.string屬性。

sp.find(itemprop='someprop').string = t
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用戶回答回答於 2018-07-26
問題取決於你搜索標準的方式，嘗試更改以下代碼：

print(sp.replace(sp.find(itemprop="someprop").text,t))
對此：

print(sp.replace(sp.find({"itemprop":"someprop"}).text,t))

# coding:utf-8

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import os
url = 'https://'
r = requests.get(url)
demo = r.text # 伺服器返回響應

soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的內容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 輸出響應的html對象
ab = list()
with open("D:\\temp\\mii.txt","w+",encoding="utf-8") as xxx:

for mi in soup.find_all('a'):
ab.append(mi.prettify()) # 使用prettify()格式化顯示輸出
# xxx.writelines(str(mi))
xxx.writelines(ab)
xxx.close()

Ⅱ Python編程基礎之（五）Scrapy爬蟲框架

經過前面四章的學習，我們已經可以使用Requests庫、Beautiful Soup庫和Re庫，編寫基本的Python爬蟲程序了。那麼這一章就來學習一個專業的網路爬蟲框架--Scrapy。沒錯，是框架，而不是像前面介紹的函數功能庫。

Scrapy是一個快速、功能強大的網路爬蟲框架。

可能大家還不太了解什麼是框架，爬蟲框架其實是實現爬蟲功能的一個軟體結構和功能組件的集合。

簡而言之， Scrapy就是一個爬蟲程序的半成品，可以幫助用戶實現專業的網路爬蟲。

使用Scrapy框架，不需要你編寫大量的代碼，Scrapy已經把大部分工作都做好了，允許你調用幾句代碼便自動生成爬蟲程序，可以節省大量的時間。

當然，框架所生成的代碼基本是一致的，如果遇到一些特定的爬蟲任務時，就不如自己使用Requests庫搭建來的方便了。

PyCharm安裝

測試安裝：

出現框架版本說明安裝成功。

掌握Scrapy爬蟲框架的結構是使用好Scrapy的重中之重！

先上圖：

整個結構可以簡單地概括為： 「5+2」結構和3條數據流

5個主要模塊（及功能）：

（1）控制所有模塊之間的數據流。

（2）可以根據條件觸發事件。

（1）根據請求下載網頁。

（1）對所有爬取請求進行調度管理。

（1）解析DOWNLOADER返回的響應--response。

（2）產生爬取項--scraped item。

（3）產生額外的爬取請求--request。

（1）以流水線方式處理SPIDER產生的爬取項。

（2）由一組操作順序組成，類似流水線，每個操作是一個ITEM PIPELINES類型。

（3）清理、檢查和查重爬取項中的HTML數據並將數據存儲到資料庫中。

2個中間鍵：

（1）對Engine、Scheler、Downloader之間進行用戶可配置的控制。

（2）修改、丟棄、新增請求或響應。

（1）對請求和爬取項進行再處理。

（2）修改、丟棄、新增請求或爬取項。

3條數據流：

（1）：圖中數字 1-2

1：Engine從Spider處獲得爬取請求--request。

2：Engine將爬取請求轉發給Scheler，用於調度。

（2）：圖中數字 3-4-5-6

3：Engine從Scheler處獲得下一個要爬取的請求。

4：Engine將爬取請求通過中間件發送給Downloader。

5：爬取網頁後，Downloader形成響應--response，通過中間件發送給Engine。

6：Engine將收到的響應通過中間件發送給Spider處理。

（3）：圖中數字 7-8-9

7：Spider處理響應後產生爬取項--scraped item。

8：Engine將爬取項發送給Item Pipelines。

9：Engine將爬取請求發送給Scheler。

任務處理流程：從Spider的初始爬取請求開始爬取，Engine控制各模塊數據流，不間斷從Scheler處獲得爬取請求，直至請求為空，最後到Item Pipelines存儲數據結束。

作為用戶，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是數據流的入口與出口，便可完成一個爬蟲程序的搭建。Scrapy提供了簡單的爬蟲命令語句，幫助用戶一鍵配置剩餘文件，那我們便來看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy採用命令行創建和運行爬蟲

PyCharm打開Terminal，啟動Scrapy：

Scrapy基本命令行格式：

具體常用命令如下：

下面用一個例子來學習一下命令的使用：

1.建立一個Scrapy爬蟲工程，在已啟動的Scrapy中繼續輸入：

執行該命令，系統會在PyCharm的工程文件中自動創建一個工程，命名為pythonDemo。

2.產生一個Scrapy爬蟲，以教育部網站為例http://www.moe.gov.cn：

命令生成了一個名為demo的spider，並在Spiders目錄下生成文件demo.py。

命令僅用於生成demo.py文件，該文件也可以手動生成。

觀察一下demo.py文件：

3.配置產生的spider爬蟲，也就是demo.py文件：

4.運行爬蟲，爬取網頁：

如果爬取成功，會發現在pythonDemo下多了一個t20210816_551472.html的文件，我們所爬取的網頁內容都已經寫入該文件了。

以上就是Scrapy框架的簡單使用了。

Request對象表示一個HTTP請求，由Spider生成，由Downloader執行。

Response對象表示一個HTTP響應，由Downloader生成，有Spider處理。

Item對象表示一個從HTML頁面中提取的信息內容，由Spider生成，由Item Pipelines處理。Item類似於字典類型，可以按照字典類型來操作。

Ⅲ Python循環簡單Demo案例：

目錄

一、使用while循環輸出一個九九乘法表

如圖輸出結果：

二、使用循環（任意一種）計算0--100之間所有奇數的和

如圖輸出結果：

三、用while循環計算1--100之間的整數和（包含1和100）

如圖輸出結果：​

四、使用for循環，輸入輸出三角形

4.1 for循環

4.2while循環

如圖輸出：

@希望能幫到大家！

Ⅳ Python屏幕操作

實現對電腦屏幕自動點擊操作，減少工作量。python 環境3.6 windows 10。目前教程比較多的是PyUserinput 但是pyhook是一個坑啊，不兼容3.x 解決比較麻煩。因此找到了pyautogui，它的功能比較多有興趣的可以查看的文檔，我只選擇了它的點擊功能。git地址 在此 。

window下不需要其他依賴，但是目前直接用pip安裝pyautogui，其中pygetwindow模塊會因為編碼問題報錯。需要先安裝pygetwindow 。
輸入如下命令
pip install pygetwindow==0.0.1
然後使用pip 安裝pyautogui。
pip install autogui.
即可完成pyautogui的安裝。
簡單的demo（偷偷的）：

比較簡單的例子。有興趣的朋友可以多研究研究哦。
還有其他功能的demo在文檔中，感興趣可以多看看。

Ⅳ Python Flask 快速部署網頁demo

最近看到一個 Python 的輕量化的 web 框架 Flask，恰好我有一些做的東西需要做成 demo給別人看，就簡單的做了一個例子，方便以後再用的時候參考。

引用 Flask 官網的例子

運行一下：

Flask 安裝可以參考： http://docs.jinkan.org/docs/flask/quickstart.html#a-minimal-application

這里一個demo，用戶從網頁上輸入一句話，點擊發送之後，返回這個字元串的倒序。以這個例子為基礎，可以擴展出很多功能，比如聊天機器人、查詢數據等等，只要改一下對輸入的處理函數就可以了。

Ⅵ 一道簡單的python編程

def demo(m, n):
for ji in range(1, m + 1):
tu = m - ji
if ji * 2 + tu * 4 == n:
return (ji, tu)
else:
return (-1, -1)


m, n = input('輸入雞兔數，腳數：').split(',')
if demo(int(m), int(n)) == (-1, -1):
print('輸入數據出錯！')
else:
print('%d只雞，%d只兔。' % demo(int(m), int(n)))

Ⅶ python新手關於爬蟲的簡單例子

以下代碼調試通過：

#coding=utf-8
importurllib
defgetHtml(url):
page=urllib.urlopen(url)
html=page.read()
returnhtml
html=getHtml("https://.com/")
printhtml

運行效果：

Ⅷ Python語言命令行參數解析接收參數執行腳本的三種方法

在Windows系統上，Python腳本文件當然雙擊就能直接運行。不過我們往往需要在執行腳本的時候還要添加相應的參數，另外在Ubuntu系統中，我們執行文件往往和其他系統或用戶命令一樣，需要在終端中輸入，參數當然也要一並加上。所以機智客這里說的意思是，執行Python腳本（.py文件）時候需要輸入相應參數，這樣程序怎麼寫的方法。

上面這么說可能有點不明不白的，或者有朋友會用但未必知道命令行解析這種表達方式。舉個例子，比如我們在執行一個腳本文件的時候，可能會在CMD或者終端中輸入python demo.py 10或者python demo.py --separator 10後面這個數字就是參數。我們要編寫這樣的腳本或者函數，有哪些方法呢？這里列舉三種常用的。

一個是用系統模塊sys。引入模塊語句是import sys。也就是Python語言的內置庫中的sys.argv。argv通常有argv[0]，argv[1]，argv[2]這樣幾個參數。基本使用方法是m_sil_len = int(sys.argv[1])傳入第一個參數，sil_th = int(sys.argv[2])傳入第二個參數。如果是簡單一點的參數或者腳本，我們引入了sys。可以直接用這個傳入參數。

一種是用模塊argparse來實現，這是標准庫中推薦的命令行解析模塊。引入模塊語句是import argparse。基本使用方法是引入模塊後，先parser = argparse.ArgumentParser()創建對象，然後調用方法添加參數parser.add_argument("jzk", help="這是關於參數的說明", type=int)，之後args = parser.parse_args()使用解析就可以用了。機智客看到這個方法在很多項目腳本中使用。我們在閱讀機器學習AI之類的開源項目，就會發現很多人用的都是這個方法。

還有一個就是用fire模塊，用於生成命令行界面的工具。引入模塊語言是import fire。它默認以-為參數分隔符的。基本使用方法是fire.Fire()。這個不僅可以做命令行的參數解析，還可以還給一個類class添加命令行。所以使用時候括弧里填入函數名或者類名即可，也就是裡面的參數可以是其他Python對象。

Ⅸ python 對隨機幾個數求和demo（）

這個demo可能就是一個自定義的函數，demo是示例的意思

比如
def get_sum(a,b,c):
sum_value = a + b + c
return sum_value
get_sum(1,2,3)

Ⅹ Python函數簡單Demo案例

目錄

一、寫一個函數求三個數的和，並返回結果

二、寫一個函數求三個數的平均值，並返回結果

三、再寫一個函數求每個數與平均值之間的差，並返回結果

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