史上最详细、最系统的Python爬虫常用代码总结
python常用代码大全-Python常用库大全
python常⽤代码⼤全-Python常⽤库⼤全Python常⽤库⼤全，看看有没有你需要的。
环境管理管理 Python 版本和环境的⼯具p – ⾮常简单的交互式 python 版本管理⼯具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理⼯具。
Vex – 可以在虚拟环境中执⾏命令。
virtualenv – 创建独⽴ Python 环境的⼯具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的⼀组扩展。
包管理管理包和依赖的⼯具。
pip – Python 包和依赖关系管理⼯具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的⼀组⼯具。
conda – 跨平台，Python ⼆进制包管理⼯具。
Curdling – 管理 Python 包的命令⾏⼯具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下⼀代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像⼯具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发⼯具。
localshop – 本地 PyPI 服务（⾃定义包并且⾃动对 PyPI 镜像）。
分发打包为可执⾏⽂件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独⽴的执⾏⽂件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为⼀个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执⾏⽂件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独⽴软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独⽴软件包（Windows）。
pynsist – ⼀个⽤来创建 Windows 安装程序的⼯具，可以在安装程序中打包 Python本⾝。
构建⼯具将源码编译成软件。
buildout – ⼀个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应⽤。
python案例代码30个
python案例代码30个以下是30个Python案例代码：1.计算两个数的和```pythondef add_numbers(num1, num2):return num1 + num2result = add_numbers(5, 10)print(result)```2.检查一个数是否为偶数```pythondef is_even(num):if num % 2 == 0:return Trueelse:return Falseresult = is_even(7)print(result)```3.计算一个列表的平均值```pythondef calculate_average(numbers): total = sum(numbers)average = total / len(numbers) return averagenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = calculate_average(numbers) print(result)```4.判断一个字符串是否为回文字符串```pythondef is_palindrome(string):reversed_string = string[::-1]if string == reversed_string: return Trueelse:return Falseresult = is_palindrome("racecar")print(result)```5.找出一个列表中的最大值和最小值```pythondef find_max_min(numbers):max_value = max(numbers)min_value = min(numbers)return max_value, min_valuenumbers = [1, 2, 3, 4, 5]max_num, min_num = find_max_min(numbers) print(max_num, min_num)```6.将字符串中的大写字母转换为小写字母```pythondef convert_to_lowercase(string):return string.lowerresult = convert_to_lowercase("Hello World") print(result)```7.判断一个数是否为素数```pythondef is_prime(num):if num < 2:return Falsefor i in range(2, int(num ** 0.5) + 1): if num % i == 0:return Falsereturn Trueresult = is_prime(17)print(result)```8.统计一个字符串中每个字符的出现次数```pythondef count_characters(string):char_count = {}for char in string:if char in char_count:char_count[char] += 1else:char_count[char] = 1return char_countresult = count_characters("hello") print(result)```9.将一个列表中的元素逆序排列```pythondef reverse_list(lst):return lst[::-1]numbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = reverse_list(numbers) print(result)```10.计算一个数的阶乘```pythondef factorial(num):result = 1for i in range(1, num + 1):result *= ireturn resultresult = factorial(5)print(result)```11.删除一个列表中的重复元素```pythondef remove_duplicates(lst):return list(set(lst))numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] result = remove_duplicates(numbers) print(result)```12.将两个列表合并成一个新的列表```pythondef merge_lists(list1, list2): return list1 + list2numbers1 = [1, 2, 3]numbers2 = [4, 5, 6]result = merge_lists(numbers1, numbers2) print(result)```13.判断一个字符串是否为数字```pythondef is_number(string):try:float(string)return Trueexcept ValueError:return Falseresult = is_number("123")print(result)```14.排序一个列表```pythondef sort_list(lst):return sorted(lst)numbers = [3, 1, 4, 2, 5]result = sort_list(numbers)print(result)```15.计算一个数的平方根```pythondef square_root(num):return num ** 0.5result = square_root(25)print(result)```16.将一个字符串中的单词逆序排列```pythondef reverse_words(string):words = string.splitreversed_words = " ".join(words[::-1]) return reversed_wordsresult = reverse_words("Hello World") print(result)``````pythondef sum_odd_numbers(numbers):return sum([num for num in numbers if num % 2 != 0])numbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = sum_odd_numbers(numbers)print(result)```18.判断一个字符串是否为回文数字（从左向右和从右向左读都一样）```pythondef is_palindrome_number(num):string = str(num)reversed_string = string[::-1]if string == reversed_string:return Trueelse:return Falseprint(result)``````pythondef find_even_numbers(numbers):return [num for num in numbers if num % 2 == 0]numbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = find_even_numbers(numbers)print(result)```20.删除一个字符串中的所有空格```pythondef remove_spaces(string):return string.replace(" ", "")result = remove_spaces("Hello World")print(result)```21.将一个字符串中的大写字母转换为小写字母，小写字母转换为大写字母```pythondef convert_case(string):return string.swapcaseresult = convert_case("Hello World") print(result)```22.将一个列表中的元素按照相反的顺序排列```pythondef reverse_order(lst):lst.reversereturn lstnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = reverse_order(numbers)print(result)```23.计算一个数的立方```pythondef cube(num):return num ** 3result = cube(2)print(result)```24.循环打印一个字符串指定的次数```pythondef print_string(string, count):for _ in range(count):print(string)print_string("Hello", 3)```25.计算列表中所有元素的乘积```pythondef multiply_elements(numbers): result = 1for num in numbers:result *= numreturn resultnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = multiply_elements(numbers) print(result)```26.查找一个字符串中的所有子字符串```pythondef find_substrings(string):substrings = []for i in range(len(string)):for j in range(i + 1, len(string) + 1): substrings.append(string[i:j])return substringsresult = find_substrings("abc")print(result)```27.将一个列表中的元素合并为一个字符串```pythondef merge_elements(lst):return "".join(lst)elements = ["a", "b", "c"]result = merge_elements(elements)print(result)```28.将一个字符串中的所有单词首字母大写```pythondef capitalize_words(string):words = string.splitcapitalized_words = [word.capitalize( for word in words] return " ".join(capitalized_words)result = capitalize_words("hello world")print(result)```29.计算圆的面积```pythonimport mathdef calculate_circle_area(radius):return math.pi * radius ** 2result = calculate_circle_area(5)print(result)```30.使用递归计算斐波那契数列的第n项```pythondef fibonacci(n):if n <= 0:return "Input should be a positive integer." elif n == 1:return 0elif n == 2:return 1else:return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) result = fibonacci(6)print(result)```这些案例代码大致有1200多字。
Python爬虫项目实战源代码集锦
Python爬虫项目实战源代码集锦为了满足标题描述的内容需求，下面是一些Python爬虫项目实战的源代码示例，供参考和学习。
1. 爬取网页数据import requests# 发送HTTP请求获取网页内容response = requests.get(url)content = response.text# 解析网页内容# ...# 提取所需信息# ...# 存储数据# ...2. 爬取图片import requests# 发送HTTP请求获取图片资源response = requests.get(image_url)# 保存图片到本地with open('image.jpg', 'wb') as f:f.write(response.content)3. 爬取动态网页from selenium import webdriver # 启动浏览器驱动driver = webdriver.Chrome()# 打开动态网页driver.get(url)# 等待动态内容加载完成# ...# 提取所需信息# ...# 存储数据# ...4. 登录网站并获取数据import requests# 登录网站login_data = {'username': 'your_username','password': 'your_password'}session = requests.Session() session.post(login_url, data=login_data) # 发送登录后的请求response = session.get(url)# 解析网页内容# ...# 提取所需信息# ...# 存储数据# ...5. 反爬虫处理import requestsfrom fake_useragent import UserAgent # 构造随机HTTP请求头user_agent = UserAgent().random# 发送带有伪装的HTTP请求headers = {'User-Agent': user_agent}response = requests.get(url, headers=headers)# 解析网页内容# ...# 提取所需信息# ...# 存储数据# ...以上是一些Python爬虫项目实战源代码的简单示例，可以根据具体项目的需求进行修改和扩展。
python 爬虫常规代码
python 爬虫常规代码Python爬虫常规代码是指用Python编写的用于网页数据抓取和提取的代码。
爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类在网页浏览器中的行为，从而获取所需的信息。
在这篇文章中，我们将一步一步地回答关于Python 爬虫常规代码的问题，帮助读者了解如何编写自己的爬虫程序。
第一步：安装Python和必要的库首先，我们需要安装Python和一些必要的库来编写爬虫代码。
Python 是一种流行的编程语言，可以用于开发各种应用程序，包括爬虫。
对于Python的版本，我们建议使用Python 3.x。
然后，我们需要安装一些常用的爬虫库，例如requests和beautifulsoup4。
可以使用pip命令来安装它们：pip install requestspip install beautifulsoup4第二步：发送HTTP请求在编写爬虫代码之前，我们首先需要发送HTTP请求以获取网页的内容。
这可以使用requests库来实现。
以下是一个简单的例子：pythonimport requestsurl = "response = requests.get(url)if response.status_code == 200:content = response.textprint(content)在这个例子中，我们首先指定了要访问的URL，然后使用requests库的get方法发送一个GET请求。
如果响应的状态码是200，表示请求成功，我们就可以从response对象中获取网页内容，并打印出来。
第三步：解析网页内容获取网页的原始内容后，我们通常需要解析网页，提取所需的信息。
这可以使用beautifulsoup4库来实现。
下面是一个示例：pythonfrom bs4 import BeautifulSoup# 假设content是之前获取的网页内容soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")# 使用soup对象进行解析在这个例子中，我们首先导入了BeautifulSoup类并创建了一个soup对象，该对象将用于解析网页内容。
247个python 案例 源码
Python作为一种高级编程语言，被广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
通过阅读Python案例源码，我们可以深入了解Python的语法、特性和应用方式。
在本文中，我们将共享247个Python案例源码，希望能够帮助大家更好地理解Python编程。
一、Python语法基础1. Hello World```pythonprint("Hello World")```2. 变量赋值```pythonname = "张三"age = 18```3. 条件语句```pythonif x > 0:print("x是正数")else:print("x是负数或零")```4. 循环语句```pythonfor i in range(5):print(i)```5. 函数定义```pythondef add(x, y):return x + y```6. 列表操作```pythonnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]```7. 字典操作```pythonperson = {'name': '张三', 'age': 18}```8. 字符串操作```pythons = "Hello, World"```9. 文件操作```pythonwith open('file.txt', 'r') as f: content = f.read()```10. 异常处理```pythontry:x = 1 / 0except ZeroDivisionError: print("除零错误")```二、数据分析与处理11. 数据读取```pythonimport pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv') ```12. 数据清理```pythondata.dropna()```13. 数据筛选```pythondata[data['age'] > 30]```14. 数据聚合```pythondata.groupby('sex').mean() ```15. 数据可视化```pythonimport matplotlib.pyplot as pltplt.plot(data['x'], data['y'])```三、Web开发16. Flask框架搭建```pythonfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)app.route('/')def index():return "Hello, World!"if __name__ == '__m本人n__':app.run()```17. Django框架搭建```pythonfrom django.shortcuts import renderfrom django.网络协议 import HttpResponsedef index(request):return HttpResponse("Hello, World!")```18. 数据库操作```pythonimport sqlite3conn = sqlite3.connect('test.db')```19. 模板引擎```pythonrender_template('index.html', name=name) ```20. 表单处理```pythonif request.method == 'POST':process_form_data()```四、人工智能21. 机器学习```pythonfrom sklearn import svm model = svm.SVC()```22. 深度学习```pythonimport torchmodel = torch.nn.Sequential() ```23. 自然语言处理```pythonimport nltknltk.download('punkt')```24. 图像处理```pythonimport cv2image = cv2.imread('image.jpg')25. 语音处理```pythonimport speech_recognition as srr = sr.Recognizer()with sr.Microphone() as source:audio = r.listen(source)```五、网络编程26. TCP服务器```pythonimport socketserver = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) ```27. TCP客户端```pythonclient = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1', 8888))28. UDP服务器```pythonserver = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) server.bind(('127.0.0.1', 9999))```29. UDP客户端```pythonclient = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) client.sendto(b'hello', ('127.0.0.1', 9999))```30. HTTP请求```pythonimport requestsresponse = requests.get('xxx```六、系统管理31. 文件操作```pythonimport osos.mkdir('test')```32. 进程管理```pythonimport subprocessresult = subprocess.run(['ls', '-l'], stdout=subprocess.PIPE) ```33. 网络配置```pythonimport netifacesnetifaces.interfaces()```34. 日志记录```pythonimport logginglogging.basicConfig(filename='example.log',level=logging.DEBUG)```35. 定时任务```pythonimport scheduleschedule.every().day.at("10:30").do(job)```七、其他实用工具36. 数据加密```pythonimport hashlibhashlib.md5('xxx'.encode('utf-8')).hexdigest() ```37. 数据压缩```pythonimport zlibcompressed_data = zlibpress('Hello, World') ```38. 数据解压```pythonoriginal_data = zlib.dpresspressed_data)```39. 日期时间处理```pythonimport datetimedt = datetime.datetime.now()```40. 邮件发送```pythonimport smtplibserver = smtplib.SMTP('smtp.example', 25)```八、总结通过阅读以上247个Python案例源码，我们不仅可以加深对Python 编程语言的理解，还可以学习到Python在不同领域的应用方式。
python各种代码
Python各种代码Python是一种高级编程语言，被广泛用于开发各种类型的应用程序。
它的简洁语法和强大的功能使得Python成为学习编程的理想选择，也是许多开发人员的首选语言。
在本文中，我们将介绍Python中的各种代码示例，涵盖了常见的编程任务和技巧。
1. 变量和数据类型在Python中，我们可以使用变量来存储数据。
变量可以是不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。
下面是一些示例：# 整数age = 25# 浮点数height = 1.75# 字符串name = "John Doe"# 布尔值is_student = TruePython还支持列表、元组和字典等复杂的数据类型。
下面是一些示例：# 列表fruits = ["apple", "banana", "orange"]# 元组point = (3, 4)# 字典person = {"name": "John", "age": 25}2. 控制流程Python提供了多种控制流程语句，例如条件语句和循环语句。
条件语句条件语句用于根据条件来执行不同的代码块。
下面是一个示例：age = 18if age >= 18:print("You are an adult.")else:print("You are a minor.")循环语句循环语句用于重复执行一段代码。
Python提供了for和while两种循环语句。
下面是一些示例：# for循环fruits = ["apple", "banana", "orange"]for fruit in fruits:print(fruit)# while循环count = 0while count < 5:print(count)count += 13. 函数和模块函数是一段可重复使用的代码块，可以接受参数并返回结果。
80个爬虫实例案例
80个爬虫实例案例1. 爬取网站上的新闻内容，并存储为文本文件。
2. 爬取股票交易所的股票信息，并存储为CSV文件。
3. 爬取电商平台上的商品信息，并存储到数据库中。
4. 爬取社交媒体上的用户信息，并进行数据分析。
5. 爬取论坛上的帖子内容，并进行情感分析。
6. 爬取电影网站上的电影信息，并进行推荐系统开发。
7. 爬取房地产网站上的房源信息，并进行数据可视化。
8. 爬取天气预报网站上的城市天气信息，并进行天气预测。
9. 爬取新闻网站上的评论数据，并进行文本挖掘。
10. 爬取图片网站上的图片信息，并进行图像识别。
11. 爬取音乐平台上的歌曲信息，并进行数据分析。
12. 爬取航班信息网站上的航班信息，并进行航班延误预测。
13. 爬取招聘网站上的职位信息，并进行职位推荐。
14. 爬取学术网站上的论文信息，并进行学术数据分析。
15. 爬取社交媒体上的关注列表，并进行社交网络分析。
16. 爬取影评网站上的影评数据，并进行情感分析。
17. 爬取体育新闻网站上的比赛结果，并进行赛事分析。
18. 爬取医疗网站上的疾病信息，并进行疾病预测。
19. 爬取教育平台上的课程信息，并进行课程推荐。
20. 爬取领导网站上的信息，并进行分析。
21. 爬取电影网站上的演员信息，并进行明星研究。
22. 爬取游戏平台上的游戏信息，并进行游戏推荐系统开发。
23. 爬取饭店预订网站上的饭店信息，并进行饭店推荐。
24. 爬取舆情网站上的舆情数据，并进行舆情分析。
25. 爬取健康资讯网站上的健康咨询信息，并进行健康预测。
26. 爬取电商平台上的用户评论数据，并进行情感分析。
27. 爬取法律网站上的法律案例信息，并进行法律研究。
28. 爬取旅游网站上的旅游景点信息，并进行旅游推荐。
29. 爬取社交媒体上的用户社交关系，并进行社交网络分析。
30. 爬取股票交易所的交易记录，并进行股票市场分析。
31. 爬取电影网站上的影评数据，并进行用户评论分析。
7个经典python爬虫案例代码分享
Python作为一种简单易学的编程语言，广受程序员和数据科学家的喜爱。
其中，用Python进行网络爬虫的应用也越来越广泛。
本文将共享7个经典的Python爬虫案例代码，希望能够给大家带来启发和帮助。
1. 爬取豆瓣电影排行榜数据在本例中，我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取豆瓣电影排行榜的数据。
我们需要发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档，提取出我们需要的电影名称、评分等信息。
我们可以将这些数据保存到本地或者进行进一步的分析。
```pythonimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = 'response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')for movie in soup.find_all('div', class_='item'):title = movie.find('span', class_='title').textrating = movie.find('span', class_='rating_num').textprint(title, rating)```2. 爬取博博用户信息在这个案例中，我们将利用Python的requests库和正则表达式来爬取博博用户的基本信息。
我们需要登录博博并获取用户主页的URL，然后发送HTTP请求获取用户主页的HTML文档。
我们可以使用正则表达式来提取用户的昵称、性别、位置区域等信息。
我们可以将这些信息保存到数据库或者进行其他处理。
```pythonimport requestsimport reurl = 'response = requests.get(url)pattern = repile(r'<title>(.*?)</title>.*?昵称：(.*?)<.*?性别：(.*?)<.*?地区：(.*?)<', re.S)result = re.search(pattern, response.text)if result:username = result.group(2)gender = result.group(3)location = result.group(4)print(username, gender, location)```3. 爬取新浪新闻在这个案例中，我们将使用Python的requests库和XPath来爬取新浪新闻的标题和信息。