华为商城秒杀脚本python

A. python秒杀脚本安全吗

安全
Python 通过selenium实现毫秒级自动抢购的示例代码，通过扫码登录即可自动完成一系列操作，抢购时间精确至毫秒，可抢加购物车等待罩销时间结算的，也知闷仿可以抢搭纤聚划算、火车票等的商品

B. python 以特定的用户身份执行命令

这种功能应该是在更底层一点的操作系统层面去实现的，在拥有root权限的情况下，你可以知道以何种身份去执行脚本，当然，脚本本身所拥有的系统权限，是由你运行它的用户来决定的.
打个比方，有个test.py的python脚本，你希望以guest用户权限去运行
那么你完全可以写一个shell脚本以root权限来调用它：
例如：
#!/bin/bash
sudo -u guest python test.py
#可以更多，例如
sudo -u userA php a.php

C. python怎么控制外部程序，操作exe

import win32api

import os

import time
win32api.ShellExecute(0, 'open', "名字.exe", “参数，可选”, “exe路径”, 1) # 打开exe

time.sleep(3) # 等待3秒
# 该命令控制台会输出乱码，不影响使用。原因：Windows默认gbk编码，IDE默认UTF-8
os.system(r"taskkill /F /IM 名字.exe") # 关闭exe

D. 想从零开始写一个能够不停比较不同网站同一商品价格的脚本，当差价达到某个%时报警。请问python可以吗

不仅可以，而且特别擅长。多线程爬虫就搞定。

E. python抢购脚本教程

• 安装Python环境和所需库

首先，需要安装Python环境以及所需的库。推荐安装Python 3.x版本，可以从官网下载并安装。同时，需要安装requests库和beautifulsoup4库，这两个库可以通过pip命令进行安装，示例代码如下：

pipinstallrequests
pipinstallbeautifulsoup4

• 获取商品页面信息

在编写抢购脚本之前，需要获取商品页面的信息，包括商品的名称、价格、库存等。可以使用requests库发送HTTP请求，获取商品页面的HTML代码。示例代码如下：

importrequests

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

得到HTML代码之后，可以使用beautifulsoup4库解析HTML代码，提取商品的相关信息。示例猜虚姿代码如下：

frombs4importBeautifulSoup

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

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

#获取商品价格
price=soup.find('span',{'class':'proct-price'}).text

#获取商品库存
stock=soup.find('span',{'class':'proct-stock'}).text

• 登录账户和提交订单

获取商品信息之后，需要登录账户并提交订单。可以使用requests库发送POST请求，模拟登录过程。示例代码如下：

importrequests

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

登录成功之后，可以使用requests库发送POST请求，提交订单。示例代码如誉激下：

importrequests

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

• 定时执行脚本

为了在抢购开始时自动执行脚本，可以使用Python的定时任务模块，例如apscheler库。示例代码如下：

fromapscheler.schelers.blockingimportBlockingScheler

defbuy():
#在此处编写抢购脚本

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

以上是一个简单的Python抢购脚本教程，穗绝可以根据具体需求进行修改和扩展，例如增加验证码识别等功能，提高抢购成功率。

如需获取更多脚本相关知识，点击查看主页~

F. 可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

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

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

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

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

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)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。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命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框：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>

黄色警示框：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>

绿色警示框：成功

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

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

</p>

红色警示框：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>

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

import pdb

pdb.pm()

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！

G. 怎么执行一个自己写的脚本文件

可以在命令行执行脚本文件。

以python脚本文件为例，演示在命令行运行脚本文件步骤：

1、创建一个简单的python入门代码，以便示范。

H. Python编译器推荐

1、CPython
是Python语言规范的参考实现，能够优先获得Python语言的最新、最强的功能，CPython是由C语言编写而成，不但可以从Python代码中调用C代码的函数，还可以直接在Python中使用大量现有的C代码库。
2、Brython
Brython可用于在浏览器中运行包含了Python 3脚本的Web应用。
3、PyPy Python
虽然第一个推荐的是在Python中使用最广泛的编译器，但却不是最快的，PyPy采用的是即时的编译概念，在代码执行前，就直接编译为机器代码，因此其执行速度提高了近4倍。
4、Jython或JPython
使用率第二高，Jython最初被称为JPython，是通过Python语言来实现Java虚拟机的，开发者既可以将现有的Java包和代码库，导入自己的Python程序中，还可以在Java程序中嵌入Python脚本。
5、Cython
Cython与CPython不同，更像是一个超集，允许开发者在代码中结合C和Python，从而生成C语言代码类型的输出，以供任何一种C/C++编译器进行后续编译。
6、Skulpt
流行的速度非常快，主要目的是提供一种良好的在线式Python编译器，也可以通过让Web应用引擎包含Skulpt，以方便开发者编写出被用于前端的Python脚本。
7、PyJS
是另一款完全用Python去开发Web应用的编译工具，在后台，PyJS会在使用内置的Ajax框架之前，将Python代码编译为JavaScript。
8、WinPython
是Python的"即用型"发行版，也就意味着用户无需安装，即可在Windows
PC上运行，作为另一种Python的实现，WinPython编译器不仅带来了Python执行环境，而且还包含了诸如：Scipy、Numpy、以及Pandas等各种Python库。