Python是一门清晰简洁的语言,如果你对一些细节不了解的话,就会掉入到那些深不见底的“坑”里,下面,我就来总结一些Python里常见的坑。 列表创建和引用 嵌套列表的创建 使用*号来创建一个嵌套的list: li = [[]] * 3 print(li) # Out: [[], [], []] 通过这个方法,可以得到一个包含3个list的嵌套list,我们来给第一个list增加一个元素: li[0].append(1) print(li) # O
最近有许多小伙伴后台联系我,说目前想要学习Python,但是没有一份很好的资料入门。一方面的确现在市面上Python的资料过多,导致新手会不知如何选择,另一个问题很多资料内容也很杂,从1+1到深度学习都包括,纯粹关注Python本身语法的优质教材并不太多。
在编写爬虫程序的过程中提取信息是非常重要的环节,但是有时使用正则表达式无法匹配到想要的信息,或者书写起来非常麻烦,此时就需要用另外一种数据解析方法,也就是本节要介绍的 Xpath 表达式。
#字典的添加、删除、修改操作 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} dict["w"] = "watermelon" del(dict["a"]) dict["g"] = "grapefruit" print dict.pop("b") print dict dict.clear() print dict #字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} for k in dict: print "dict[%s] =" % k,dict[k] #字典items()的使用 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} #每个元素是一个key和value组成的元组,以列表的方式输出 print dict.items() #调用items()实现字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} for (k, v) in dict.items(): print "dict[%s] =" % k, v #调用iteritems()实现字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} print dict.iteritems() for k, v in dict.iteritems(): print "dict[%s] =" % k, v for (k, v) in zip(dict.iterkeys(), dict.itervalues()): print "dict[%s] =" % k, v #使用列表、字典作为字典的值 dict = {"a" : ("apple",), "bo" : {"b" : "banana", "o" : "orange"}, "g" : ["grape","grapefruit"]} print dict["a"] print dict["a"][0] print dict["bo"] print dict["bo"]["o"] print dict["g"] print dict["g"][1] dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} #输出key的列表 print dict.keys() #输出value的列表 print dict.values() #每个元素是一个key和value组成的元组,以列表的方式输出 print dict.items() dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} it = dict.iteritems() print it #字典中元素的获取方法 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} print dict print dict.get("c", "apple") print dict.get("e", "apple") #get()的等价语句 D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} if "key1" in D: print D["key1"] else: print "None" #字典的更新 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana"} print dict dict2 = {"c" : "grape", "d" : "orange"} dict.update(dict2) print dict #udpate()的等价语句 D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} E = {"key3" : "value3", "key4" : "value4"} for k in E: D[k] = E[k] print D #字典E中含有字典D中的key D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} E = {"key2" : "value3", "key4" : "value4"} for k in E: D[k] = E[k]
in 与 not in 是 Python 独有的运算符(全部都是小写字母),用于判断对象是否 某个集合的元素之一,非常好用,并且运行速度很快。返回的结果是布尔值类 型的 True 或者 False。
前面我们介绍了正则表达式的相关用法,但是一旦正则写的有问题,可能得到的就不是我们想要的结果了,而且对于一个网页来说,都有一定的特殊的结构和层级关系,而且很多节点都有id或class来对作区分,所以我们借助于它们的结构和属性来提取不也是可以的吗?
python书写简单,功能强大, 迅速发展成为 AI ,深度学习的主要语言。介绍Python中的lambda表达式,注意到,它只是一个表达式,不是语句啊。
开发环境 Python 3.8 Pycharm 2021.2 模块使用 selenium >>> pip install selenium==3.141.0 (指定版本安装) time csv selenium 模拟人的行为去操作浏览器 正常爬虫 >>> requests Python代码模拟浏览器对于服务器发送请求 selenium >>> 用python代码 >>> 浏览器驱动 >>> 浏览器 selenium 不仅仅可以控制鼠标点击, 还能控制键盘 爬虫代码 # 导入模块 from selenium
导读:切片系列文章连续写了三篇,本文是对它们做的汇总。为什么要把序列文章合并呢?在此说明一下,本文绝不是简单地将它们做了合并,主要是修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动,如此一来,本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证。
奇怪的事情发生了,明明我只改变了arr[0][0],我希望的是第一行的第一个元素更改为1,但每行的第一个元素更改为1。
元组被称为只读列表,即数据可以被查询,但不能被修改,所以,字符串的切片操作同样适用于元组
崔庆才,Python技术控,爬虫博文访问量已过百万。喜欢钻研,热爱生活,乐于分享。个人博客:静觅 | http://cuiqingcai.com/
解析库的使用--Beautiful Soup: BeautifulSoup是Python的一个HTML或XML解析库,最主要的功能就是从网页爬取我们需要的数据。 BeautifulSoup将html解
网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人,它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页,并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理,从而提取出有价值的信息。
重点:在循环一个列表时,最好不要进行删除的动作(一旦删除,索引会随之改变),容易错误。
我们学习了正则表达式的相关用法,但是一旦正则写的有问题,可能得到的就不是我们想要的结果了,而且对于一个网页来说,都有一定的特殊的结构和层级关系,而且很多标签都有id或class来对作区分,所以我们借助于它们的结构和属性来提取不也是可以的吗?
前面介绍了正则表达式的相关用法,但是一旦正则表达式写的有问题,得到的可能就不是我们想要的结果了。而且对于一个网页来说,都有一定的特殊结构和层级关系,而且很多节点都有 id 或 class 来作区分,所以借助它们的结构和属性来提取不也可以吗?
列表用的比较多了,方法基本上都是常规的数组操作:对数组的增删改查。对了,还有Python列表最屌的操作,数组的切片操作。
lxml是Python的一个解析库,支持HTML和XML的解析,支持XPath(XML Path Language)解析方式。XPath,它是一门在XML文档中查找信息的语言,具有自身的语法,是用来确定XML文档中某部分位置的语言,最初是用来搜寻XML文档的,当然也适用于HTML文档的搜索。通俗点讲就是lxml可以根据XPath表示的位置来确定HTML页面中的内容,从而实现找到我们需要的内容。
Python中常见的数据结构可以统称为容器。 序列(如列表和元组)、 映射(如字典) 集合(set)是三类主要的容器。
昨天一直在学习python的自动登录,教务系统已经可以成功登录了,但是12306还不行。今天继续学习HTML。
xpath(XML Path Language)是一门在XML和HTML文档中查找信息的语言,可用来在XML和HTML文档中对元素和属性进行遍历。
想要这个服务器的地址,使用network->XHR 它是XMLHttpRequest 。
综上所述,.string属性用于提取单个元素的文本内容,而.text属性用于提取包括所有子元素的文本内容。
上一篇文章的正则,其实对很多人来说用起来是不方便的,加上需要记很多规则,所以用起来不是特别熟练,而这节我们提到的beautifulsoup就是一个非常强大的工具,爬虫利器。 beautifulSoup
钢铁知识库,一个学习python爬虫、数据分析的知识库。人生苦短,快用python。
hello,各位小伙伴,大家好,今天我们分享一下pyquery 如何获取你想要的元素或者说想要的文本信息的。
而在解析数据时使用的是 Beautiful Soup 这个库,直译过来就是“靓汤”,这是广东人最喜欢的库。
《项目实战 | python爬虫概述及实践(一)》中介绍了网络爬虫的定义、分类和基本流程。
为了上班摸鱼方便,今天自己写了个爬取笔趣阁小说的程序。好吧,其实就是找个目的学习python,分享一下。
西顾博客 NumPy 是 Python 在科学计算领域取得成功的关键之一,如果你想通过 Python 学习数据科学或者机器学习,就必须学习 NumPy。我认为 NumPy 的功能很强大,而且入门也不难。 数组基础 创建数组 NumPy 的核心是数组(arrays)。具体来说是多维数组(ndarrays),但是我们不用管这些。通过这些数组,我们能以闪电般的速度使用像向量和数学矩阵之类的功能。赶紧捡起你的线性代数吧!(只是开玩笑,其实并不需要很多复杂的数学知识) #!/usr/bin/env python# -
NumPy 是 Python 在科学计算领域取得成功的关键之一,如果你想通过 Python 学习数据科学或者机器学习,就必须学习 NumPy。我认为 NumPy 的功能很强大,而且入门也不难。 数组基础 创建数组 NumPy 的核心是数组(arrays)。具体来说是多维数组(ndarrays),但是我们不用管这些。通过这些数组,我们能以闪电般的速度使用像向量和数学矩阵之类的功能。赶紧捡起你的线性代数吧!(只是开玩笑,其实并不需要很多复杂的数学知识) #!/usr/bin/env python # -*- c
Python爬虫之urllib模块1 本文来自网友投稿。作者PG,一个待毕业待就业二流大学生。玄魂工作室未对该文章内容做任何改变。 因为本人一直对推理悬疑比较感兴趣,所以这次爬取的网站也是平时看一些悬疑故事的网站,同时也是因为这个网站在编码上面和一些大网站的博客不同,并不那么规范,所以对于初学者还是有一定的挑战性的。我打算把这个爬虫分三次讲,所以每次都先完成一个小目标(当然不是一个亿啦),这次课我们先爬取当前页面的并且下载第一篇文章。第二次课我们就将爬取当前页面的=所有的链接进行下载,第三次课我们将把整个板
其实set 集合的 pop方法会将集合的左边第一个元素进行删除,并返回删除的元素。
在前面的文章中已经讲过了正则表达式的使用方法了,但是如果正则表达式出现问题,那么得到的结果就不是我们想要的内容。熟悉前端的朋友肯定知道,对于一个网页来说,都有一定的特殊结构和层级关系,而且很多节点都用id和class来区分。所以可以借助网页的结构和属性来提取数据。
在模版中,有时候需要对一些数据进行处理以后才能使用。一般在Python中我们是通过函数的形式来完成的。而在模版中,则是通过过滤器来实现的。过滤器使用的是|来使用。
上一节我们实现了一个最基本的爬虫,但提取页面信息时我们使用的是正则表达式,用过之后我们会发现构造一个正则表达式还是比较的繁琐的,而且万一有一点地方写错了就可能会导致匹配失败,所以使用正则来提取页面信息多多少少还是有些不方便的。
etree.parse()第一个参数为html的路径,第二(etree.HTMLParser())和上面etree.HTML()的性质是一样的,为了方便,接下里我使用对本地文件进行解析。
<param name=”WMODE” value=”transparent”> <param name=”wmode” value=”Opaque”> <param name=”wmode” value=”Window”> 介绍 window 模式 默认情况下的显示模式,在这种模式下flash player有自己的窗口句柄,这就意味着flash影片是存在于Windows中的一个显示实例,并且是在浏览器核心显示窗口之上的,所以flash只 是貌似显示在浏览器中,但这也是flash最快最有效率的渲染模式。由于
lxml是python的一个解析库,支持HTML和XML的解析,支持XPath解析方式,而且解析效率非常高 XPath,全称XML Path Language,即XML路径语言,它是一门在XML文档中查找信息的语言,它最初是用来搜寻XML文档的,但是它同样适用于HTML文档的搜索 XPath的选择功能十分强大,它提供了非常简明的路径选择表达式,另外,它还提供了超过100个内建函数,用于字符串、数值、时间的匹配以及节点、序列的处理等,几乎所有我们想要定位的节点,都可以用XPath来选择 XPath于1999年11月16日成为W3C标准,它被设计为供XSLT、XPointer以及其他XML解析软件使用,更多的文档可以访问其官方网站:https://www.w3.org/TR/xpath/
lxml是python的一个解析库,支持HTML和XML的解析,支持XPath解析方式,而且解析效率非常高
我发现现在不用标题党的套路还真不好吸引人,最近在做相关的事情,从而稍微总结出了一些文字。我一贯的想法吧,虽然才疏学浅,但是还是希望能帮助需要的人。博客园实在不适合这种章回体的文章。这里,我贴出正文的前两个部分,算个入口吧。
Win平台: “以管理员身份运行”cmd,执行pip install requests
以上就是python列表添加和删除的方法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
上一篇咱们讲到了七夜音乐台的需求和所需要的技术。咱们今天就讲一下爬虫,为什么要讲爬虫,因为音乐台的数据源需要通过爬虫来获取,不可能手动来下载。下图是一个网络爬虫的基本框架: 网络爬虫的基本工作流程如下
定位模式用于指定一个元素在文档中的定位方式,边偏移则决定了该元素的最终位置.
代码格式 强制缩进 Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出(Off-side规则),而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始,而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。 根据PEP的规定,必须使用4个空格来表示每级缩进。 ---- ---- 基本语法 弱类型 变量必须先赋值再使用 小心引用 2和3的常见差异 xrange print 数据类型统一,取消unicode和lo
CSS3中新出现的多列布局 (multi-column) 是传统 HTML 网页中块状布局模式的有力扩充。
if标签相当于Python中的if语句,有elif和else相对应,但是所有的标签都需要用标签符号({%%})进行包裹。if标签中可以使用==、!=、<、<=、>、>=、in、not in、is、is not等判断运算符。示例代码如下:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云