華為商城秒殺腳本python

A. python秒殺腳本安全嗎

安全
Python 通過selenium實現毫秒級自動搶購的示例代碼，通過掃碼登錄即可自動完成一系列操作，搶購時間精確至毫秒，可搶加購物車等待罩銷時間結算的，也知悶仿可以搶搭纖聚劃算、火車票等的商品

B. python 以特定的用戶身份執行命令

這種功能應該是在更底層一點的操作系統層面去實現的，在擁有root許可權的情況下，你可以知道以何種身份去執行腳本，當然，腳本本身所擁有的系統許可權，是由你運行它的用戶來決定的.
打個比方，有個test.py的python腳本，你希望以guest用戶許可權去運行
那麼你完全可以寫一個shell腳本以root許可權來調用它：
例如：
#!/bin/bash
sudo -u guest python test.py
#可以更多，例如
sudo -u userA php a.php

C. python怎麼控制外部程序，操作exe

import win32api

import os

import time
win32api.ShellExecute(0, 'open', "名字.exe", 「參數，可選」, 「exe路徑」, 1) # 打開exe

time.sleep(3) # 等待3秒
# 該命令控制台會輸出亂碼，不影響使用。原因：Windows默認gbk編碼，IDE默認UTF-8
os.system(r"taskkill /F /IM 名字.exe") # 關閉exe

D. 想從零開始寫一個能夠不停比較不同網站同一商品價格的腳本，當差價達到某個%時報警。請問python可以嗎

不僅可以，而且特別擅長。多線程爬蟲就搞定。

E. python搶購腳本教程

• 安裝Python環境和所需庫

首先，需要安裝Python環境以及所需的庫。推薦安裝Python 3.x版本，可以從官網下載並安裝。同時，需要安裝requests庫和beautifulsoup4庫，這兩個庫可以通過pip命令進行安裝，示例代碼如下：

pipinstallrequests
pipinstallbeautifulsoup4

• 獲取商品頁面信息

在編寫搶購腳本之前，需要獲取商品頁面的信息，包括商品的名稱、價格、庫存等。可以使用requests庫發送HTTP請求，獲取商品頁面的HTML代碼。示例代碼如下：

importrequests

url='https://www.example.com/proct/12345'
response=requests.get(url)
html=response.text

得到HTML代碼之後，可以使用beautifulsoup4庫解析HTML代碼，提取商品的相關信息。示例猜虛姿代碼如下：

frombs4importBeautifulSoup

soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')

#獲取商品名稱
name=soup.find('h1',{'class':'proct-name'}).text

#獲取商品價格
price=soup.find('span',{'class':'proct-price'}).text

#獲取商品庫存
stock=soup.find('span',{'class':'proct-stock'}).text

• 登錄賬戶和提交訂單

獲取商品信息之後，需要登錄賬戶並提交訂單。可以使用requests庫發送POST請求，模擬登錄過程。示例代碼如下：

importrequests

url='https://www.example.com/login'
data={'username':'your_username','password':'your_password'}
response=requests.post(url,data=data)

登錄成功之後，可以使用requests庫發送POST請求，提交訂單。示例代碼如譽激下：

importrequests

url='https://www.example.com/order'
data={'proct_id':'12345','quantity':'1'}
response=requests.post(url,data=data)

• 定時執行腳本

為了在搶購開始時自動執行腳本，可以使用Python的定時任務模塊，例如apscheler庫。示例代碼如下：

fromapscheler.schelers.blockingimportBlockingScheler

defbuy():
#在此處編寫搶購腳本

scheler=BlockingScheler()
scheler.add_job(buy,'date',run_date='2023-06-0110:00:00')
scheler.start()

以上是一個簡單的Python搶購腳本教程，穗絕可以根據具體需求進行修改和擴展，例如增加驗證碼識別等功能，提高搶購成功率。

如需獲取更多腳本相關知識，點擊查看主頁~

F. 可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領域。有時候使用一點點黑客技術，既可以節省時間，還可能挽救「生命」。

一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，並且可以成為真正的生產力助推器。所以，這里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數據分析項目中會讓你非常方便。

Pandas中數據框數據的Profiling過程

Profiling（分析器）是一個幫助我們理解數據的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數據框數據進行 探索 性數據分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函數可以實現EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數據非常基本的概述，對於大型數據集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在互動式HTML報告中也是如此。

對於給定的數據集，Pandas中的profiling包計算了以下統計信息：

由Pandas Profiling包計算出的統計信息包括直方圖、眾數、相關系數、分位數、描述統計量、其他信息——類型、單一變數值、缺失值等。

安裝

用pip安裝或者用conda安裝

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數據集來演示多功能Python分析器的結果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代碼就能實現在Jupyter Notebook中顯示完整的數據分析報告，該報告非常詳細，且包含了必要的圖表信息。

還可以使用以下代碼將報告導出到互動式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas實現互動式作圖

Pandas有一個內置的.plot（）函數作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現的可視化不是互動式的，這使得它沒那麼吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數繪制圖表也不能實現交互。 如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪制互動式圖表怎麼辦呢？這個時候就可以用Cufflinks庫來實現。

Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結合在一起，非常便於繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。

安裝

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是時候展示泰坦尼克號數據集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右側的可視化顯示了靜態圖表，而左側圖表是互動式的，更詳細，並且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標准數據分析中的一些常見問題。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個％字元為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字元為前綴，可以在多行輸入操作。如果設置為1，則不用鍵入%即可調用Magic函數。

接下來看一些在常見數據分析任務中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin將代碼上傳到Pastebin並返回url。Pastebin是一個在線內容託管服務，可以存儲純文本，如源代碼片段，然後通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似於pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中寫一個包含以下內容的python腳本，並試著運行看看結果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個pastebin url。

%matplotlib notebook

函數用於在Jupyter notebook中呈現靜態matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕松獲得可縮放和可調整大小的繪圖。但記得這個函數要在導入matplotlib庫之前調用。

%run

用％run函數在notebook中運行一個python腳本試試。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是將單元格內容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件並保存在當前目錄中。

%%latex

%%latex函數將單元格內容以LaTeX形式呈現。此函數對於在單元格中編寫數學公式和方程很有用。

查找並解決錯誤

互動式調試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現異常，請在新行中鍵入％debug並運行它。 這將打開一個互動式調試環境，它能直接定位到發生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變數值，並在此處執行操作。退出調試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數據結構，pprint是首選。它在列印字典數據或JSON數據時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。

讓你的筆記脫穎而出

我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內容或其他需要突出的內容。注釋的顏色取決於指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。

藍色警示框：信息提示

<p class="alert alert-block alert-info">

<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it』s a note, you don』t have to include the word 「Note」.

</p>

黃色警示框：警告

<p class="alert alert-block alert-warning">

<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

</p>

綠色警示框：成功

<p class="alert alert-block alert-success">

Use green box only when necessary like to display links to related content.

</p>

紅色警示框：高危

<p class="alert alert-block alert-danger">

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

</p>

列印單元格所有代碼的輸出結果

假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

單元格的正常屬性是只列印最後一個輸出，而對於其他輸出，我們需要添加print()函數。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次列印所有輸出。

添加代碼後所有的輸出結果就會一個接一個地列印出來。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢復原始設置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'選項運行python腳本

從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優勢。接下來看看結果如何。

首先，即使程序結束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變數的值和程序中定義的函數的正確性。

其次，我們可以輕松地調用python調試器，因為我們仍然在解釋器中：

import pdb

pdb.pm()

這能定位異常發生的位置，然後我們可以處理異常代碼。

自動評論代碼

Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。

刪除容易恢復難

你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那麼可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。

如果您刪除了單元格的內容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕松恢復它。

如果需要恢復整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT>撤消刪除單元格。

結論

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收獲，從而實現輕松編碼！

G. 怎麼執行一個自己寫的腳本文件

可以在命令行執行腳本文件。

以python腳本文件為例，演示在命令行運行腳本文件步驟：

1、創建一個簡單的python入門代碼，以便示範。

H. Python編譯器推薦

1、CPython
是Python語言規范的參考實現，能夠優先獲得Python語言的最新、最強的功能，CPython是由C語言編寫而成，不但可以從Python代碼中調用C代碼的函數，還可以直接在Python中使用大量現有的C代碼庫。
2、Brython
Brython可用於在瀏覽器中運行包含了Python 3腳本的Web應用。
3、PyPy Python
雖然第一個推薦的是在Python中使用最廣泛的編譯器，但卻不是最快的，PyPy採用的是即時的編譯概念，在代碼執行前，就直接編譯為機器代碼，因此其執行速度提高了近4倍。
4、Jython或JPython
使用率第二高，Jython最初被稱為JPython，是通過Python語言來實現Java虛擬機的，開發者既可以將現有的Java包和代碼庫，導入自己的Python程序中，還可以在Java程序中嵌入Python腳本。
5、Cython
Cython與CPython不同，更像是一個超集，允許開發者在代碼中結合C和Python，從而生成C語言代碼類型的輸出，以供任何一種C/C++編譯器進行後續編譯。
6、Skulpt
流行的速度非常快，主要目的是提供一種良好的在線式Python編譯器，也可以通過讓Web應用引擎包含Skulpt，以方便開發者編寫出被用於前端的Python腳本。
7、PyJS
是另一款完全用Python去開發Web應用的編譯工具，在後台，PyJS會在使用內置的Ajax框架之前，將Python代碼編譯為JavaScript。
8、WinPython
是Python的"即用型"發行版，也就意味著用戶無需安裝，即可在Windows
PC上運行，作為另一種Python的實現，WinPython編譯器不僅帶來了Python執行環境，而且還包含了諸如：Scipy、Numpy、以及Pandas等各種Python庫。