pythondemo例子

Ⅰ python新手求助 关于爬虫的简单例子

#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())
如果要替换段落的内容而不是段落元素本身，可以设置.string属性。

sp.find(itemprop='someprop').string = t
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用户回答回答于 2018-07-26
问题取决于你搜索标准的方式，尝试更改以下代码：

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

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 # 服务器返回响应

soup = BeautifulSoup(demo, "html.parser")
"""
demo 表示被解析的html格式的内容
html.parser表示解析用的解析器
"""
# 输出响应的html对象
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()格式化显示输出
# xxx.writelines(str(mi))
xxx.writelines(ab)
xxx.close()

Ⅱ Python编程基础之（五）Scrapy爬虫框架

经过前面四章的学习，我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库，编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错，是框架，而不是像前面介绍的函数功能库。

Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。

可能大家还不太了解什么是框架，爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。

简而言之， Scrapy就是一个爬虫程序的半成品，可以帮助用户实现专业的网络爬虫。

使用Scrapy框架，不需要你编写大量的代码，Scrapy已经把大部分工作都做好了，允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序，可以节省大量的时间。

当然，框架所生成的代码基本是一致的，如果遇到一些特定的爬虫任务时，就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。

PyCharm安装

测试安装：

出现框架版本说明安装成功。

掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重！

先上图：

整个结构可以简单地概括为： “5+2”结构和3条数据流

5个主要模块（及功能）：

（1）控制所有模块之间的数据流。

（2）可以根据条件触发事件。

（1）根据请求下载网页。

（1）对所有爬取请求进行调度管理。

（1）解析DOWNLOADER返回的响应--response。

（2）产生爬取项--scraped item。

（3）产生额外的爬取请求--request。

（1）以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。

（2）由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个ITEM PIPELINES类型。

（3）清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。

2个中间键：

（1）对Engine、Scheler、Downloader之间进行用户可配置的控制。

（2）修改、丢弃、新增请求或响应。

（1）对请求和爬取项进行再处理。

（2）修改、丢弃、新增请求或爬取项。

3条数据流：

（1）：图中数字 1-2

1：Engine从Spider处获得爬取请求--request。

2：Engine将爬取请求转发给Scheler，用于调度。

（2）：图中数字 3-4-5-6

3：Engine从Scheler处获得下一个要爬取的请求。

4：Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。

5：爬取网页后，Downloader形成响应--response，通过中间件发送给Engine。

6：Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。

（3）：图中数字 7-8-9

7：Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。

8：Engine将爬取项发送给Item Pipelines。

9：Engine将爬取请求发送给Scheler。

任务处理流程：从Spider的初始爬取请求开始爬取，Engine控制各模块数据流，不间断从Scheler处获得爬取请求，直至请求为空，最后到Item Pipelines存储数据结束。

作为用户，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是数据流的入口与出口，便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句，帮助用户一键配置剩余文件，那我们便来看看有哪些好用的命令吧。

Scrapy采用命令行创建和运行爬虫

PyCharm打开Terminal，启动Scrapy：

Scrapy基本命令行格式：

具体常用命令如下：

下面用一个例子来学习一下命令的使用：

1.建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：

执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。

2.产生一个Scrapy爬虫，以教育部网站为例http://www.moe.gov.cn：

命令生成了一个名为demo的spider，并在Spiders目录下生成文件demo.py。

命令仅用于生成demo.py文件，该文件也可以手动生成。

观察一下demo.py文件：

3.配置产生的spider爬虫，也就是demo.py文件：

4.运行爬虫，爬取网页：

如果爬取成功，会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件，我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。

以上就是Scrapy框架的简单使用了。

Request对象表示一个HTTP请求，由Spider生成，由Downloader执行。

Response对象表示一个HTTP响应，由Downloader生成，有Spider处理。

Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容，由Spider生成，由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型，可以按照字典类型来操作。

Ⅲ Python循环简单Demo案例：

目录

一、使用while循环输出一个九九乘法表

如图输出结果：

二、使用循环（任意一种）计算0--100之间所有奇数的和

如图输出结果：

三、用while循环计算1--100之间的整数和（包含1和100）

如图输出结果：​

四、使用for循环，输入输出三角形

4.1 for循环

4.2while循环

如图输出：

@希望能帮到大家！

Ⅳ Python屏幕操作

实现对电脑屏幕自动点击操作，减少工作量。python 环境3.6 windows 10。目前教程比较多的是PyUserinput 但是pyhook是一个坑啊，不兼容3.x 解决比较麻烦。因此找到了pyautogui，它的功能比较多有兴趣的可以查看的文档，我只选择了它的点击功能。git地址 在此 。

window下不需要其他依赖，但是目前直接用pip安装pyautogui，其中pygetwindow模块会因为编码问题报错。需要先安装pygetwindow 。
输入如下命令
pip install pygetwindow==0.0.1
然后使用pip 安装pyautogui。
pip install autogui.
即可完成pyautogui的安装。
简单的demo（偷偷的）：

比较简单的例子。有兴趣的朋友可以多研究研究哦。
还有其他功能的demo在文档中，感兴趣可以多看看。

Ⅳ Python Flask 快速部署网页demo

最近看到一个 Python 的轻量化的 web 框架 Flask，恰好我有一些做的东西需要做成 demo给别人看，就简单的做了一个例子，方便以后再用的时候参考。

引用 Flask 官网的例子

运行一下：

Flask 安装可以参考： http://docs.jinkan.org/docs/flask/quickstart.html#a-minimal-application

这里一个demo，用户从网页上输入一句话，点击发送之后，返回这个字符串的倒序。以这个例子为基础，可以扩展出很多功能，比如聊天机器人、查询数据等等，只要改一下对输入的处理函数就可以了。

Ⅵ 一道简单的python编程

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('输入鸡兔数，脚数：').split(',')
if demo(int(m), int(n)) == (-1, -1):
print('输入数据出错！')
else:
print('%d只鸡，%d只兔。' % demo(int(m), int(n)))

Ⅶ python新手关于爬虫的简单例子

以下代码调试通过：

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

运行效果：

Ⅷ Python语言命令行参数解析接收参数执行脚本的三种方法

在Windows系统上，Python脚本文件当然双击就能直接运行。不过我们往往需要在执行脚本的时候还要添加相应的参数，另外在Ubuntu系统中，我们执行文件往往和其他系统或用户命令一样，需要在终端中输入，参数当然也要一并加上。所以机智客这里说的意思是，执行Python脚本（.py文件）时候需要输入相应参数，这样程序怎么写的方法。

上面这么说可能有点不明不白的，或者有朋友会用但未必知道命令行解析这种表达方式。举个例子，比如我们在执行一个脚本文件的时候，可能会在CMD或者终端中输入python demo.py 10或者python demo.py --separator 10后面这个数字就是参数。我们要编写这样的脚本或者函数，有哪些方法呢？这里列举三种常用的。

一个是用系统模块sys。引入模块语句是import sys。也就是Python语言的内置库中的sys.argv。argv通常有argv[0]，argv[1]，argv[2]这样几个参数。基本使用方法是m_sil_len = int(sys.argv[1])传入第一个参数，sil_th = int(sys.argv[2])传入第二个参数。如果是简单一点的参数或者脚本，我们引入了sys。可以直接用这个传入参数。

一种是用模块argparse来实现，这是标准库中推荐的命令行解析模块。引入模块语句是import argparse。基本使用方法是引入模块后，先parser = argparse.ArgumentParser()创建对象，然后调用方法添加参数parser.add_argument("jzk", help="这是关于参数的说明", type=int)，之后args = parser.parse_args()使用解析就可以用了。机智客看到这个方法在很多项目脚本中使用。我们在阅读机器学习AI之类的开源项目，就会发现很多人用的都是这个方法。

还有一个就是用fire模块，用于生成命令行界面的工具。引入模块语言是import fire。它默认以-为参数分隔符的。基本使用方法是fire.Fire()。这个不仅可以做命令行的参数解析，还可以还给一个类class添加命令行。所以使用时候括号里填入函数名或者类名即可，也就是里面的参数可以是其他Python对象。

Ⅸ python 对随机几个数求和demo（）

这个demo可能就是一个自定义的函数，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函数简单Demo案例

目录

一、写一个函数求三个数的和，并返回结果

二、写一个函数求三个数的平均值，并返回结果

三、再写一个函数求每个数与平均值之间的差，并返回结果

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