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CSDN 已下载资源自动批量脚本

用 Python 实现自动批量打分指定 CSDN 账号内所有下载过待的资源。 不过手动一个一个去真的很蛋疼……特别是 CSDN 还设了两个间隔不能小于 60 秒、刚刚下载的资源十分钟内不能的限制,几十个就得至少花个几十分钟折腾,所以想想这种耗时、无脑的活还是交给程序来完成吧 对第 5 步中得到的所有待资源 ID 依次进行间隔至少 60S 的打分,根据资源的现有打分,不对资源分造成不良影响。根据打出的 1 到 5 ,对应一句英文短句成功会返回 ({succ:1}),失败会返回「两次需要间隔 60 秒」、「您已经发表过」等之类的 msg。 获取资源的现有的方法是从 http:download.csdn.netdetail 页面获取 这一段内容,其中的 75px 表示为五,如果是 0px 表示为零,即每加一增加 15px。

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仿网易盖楼 JS 实现 | html

看了些引用盖楼的网站,觉得网易的效果比较好,简单明了,让人看了就知道是引用,迟点准备自己也写个玩玩,应该能从中学到不少东西. 前端部分实现如下:https:www.phpvar.comarchives1382.htmlJS部分实现如下: 列表 var data = ; function commentTree(commentList

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    一次让人脸红心跳的python数据分析

    爆了多久;级、数、标签、所有链接:爬取内容,来分析爆品的优劣势;尺寸、颜色:嗯哼?也是非常有价值的参考数据;图片链接:难道你不想看看商品长啥样吗? 2、以商家维度处理数据获取所需的数据:商家的级、数总和、数均值、最低价均值、最高价均值、价格均值、商品数量、占比。针对级、数均值、价格均值、商品数量做标准化处理,并计算加权分。 ;而级倒数的N-pear I,同样数很少,那大概率其商品其实不咋地;反观数Top1的Garmol,其价4.4,口碑佳也多,看来是不错的商品;紧随其后的几家,其级分数就低于平均分了那么 ,亚马逊的价难道就只受数的几颗比例影响吗? 此外,的字符数,被点击次数等因素也可能会对级有影响。看来,亚马逊对的监控和管理是非常严格而复杂的!

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    手把手教你用Python分析电影 | 以《蚁人2》为例

    一、获取数据 简介获取网页版本的猫眼有数量限制,因此我们选择猫眼app端的。 cmts表示,每次获取15条,offset偏移量是指每次获取时的起始索引,向后取15条。hcmts表示热门前10条。total表示总数。 2.级比例分析作级比例分析,用到的只有pyecharts里面的Pie组间,但是这里需要注意的是我们在获取的过程中,很可能会有以下报错:? = :‘’ rates.append(rate) # print(rates) # 定义级,并统计各分数量attAttr’alue = , is_random=True, radius=, rosetype 我们从上图可以看到,超过66%的观众给了5,加上4的话,就将近90%。可以说口碑非常好,这样的分不但在中国电影比较难得,在漫威同系列电影也比较少见。

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    用 Python 了解一下最炫国漫《雾山五行》

    文档,传入到解析函数当中 return response.text return None # 解析保存信息def save_one_page(html): comments = re.findall uid=6569999648&rl=0&page=+str(i) html = get_one_page(url) print(正在爬取第 %d 页 % (i+1)) save_one_page(html ) time.sleep(3)对于爬取微博不熟悉的小伙伴可以参考:爬取微博。 session = requests.session() session.post(url=url, headers=headers, data=data) # 初始化 4 个 list 分别存用户名、 、时间、文字 users = times = # 抓取 500 条,每页 20 条,这也是豆瓣给的上限 for i in range(0, 500, 20): # 获取 HTML data =

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    Python 分析电影《南方车站的聚会》

    从图中我们可以看到目前有 13 万多人分,达到了 7.5 分,打 4 和 3 的居多,并非网上一些人所说的口碑两极分化(如果两级分化,应该是打 5 和 1 的居多吧?!)。 selector = etree.HTML(data.text) # 获取当前页所有 comments = selector.xpath(div) # 遍历所有 for comment in = 0: star = line comment = line # 一用 1,五用 5 if star == 1: comments += comment一词云图?五词云图? 上面我们只使用了内容信息,还有时间和级信息没有使用,最后我们可以用这两项数据分析下随着时间的变化影片级的波动情况,以月为单位统计影片从首映(2019 年 5 月)到当前时间(2019 年 12月 根据影片级的波动情况我们也能大致预测到影片分的波动情况。

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    我用 Python 得出了一些结

    4 和 5 的人数居多,总体分 8.3,算是一个比较优秀的分数了。 我们爬取的数据项包括:用户、时间、级、内容,爬取的数据我们存储到 csv 文件中,实现代码如下:def spider(): url = https:accounts.douban.comjmobileloginbasic 、时间、文字 users = times = # 抓取 500 条,每页 20 条,这也是豆瓣给的上限 for i in range(0, 500, 20): # 获取 HTML data = 级再接着,我们看一下该剧每天用户的级,级最高为 5 ,一天中如果有多条级数据,我们则取其平均值,代码实现如下:csv_data = pd.read_csv(data.csv)df_time =upper right)plt.show()看一下效果图:我们从图中可以看出该剧级大致维持在 4 以上,说明大部分用户对于该剧的质量是比较认可的,级也基本反映出了用户对于该剧的满意度。

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    分---五

    center center; 7 background-size: cover; 8 } 9 10 #score1 i.on {11 background-image: url(图片地址);12 }HTML

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    我爬了《流浪地球》十万个短得出以下结

    博主是正月初七看的,票价有点小贵,整体效果还算可以,虽然剧情有点尴尬,各种镜头切换有时候看的稀里糊涂,但还是给了豆瓣四。 (url=page) html = req.content html_doc = str(html, utf-8) bf = BeautifulSoup(html_doc, html.parser) comment 然后,我们分析了11-30的高频词汇,提取了部分关键词:好:?结:国产希望好莱坞科幻煽情大片。大家注意一下,前三十高频词汇只出现了刘慈欣的名字,并没有出现吴京的名字。中:? 结:总体来说还算中肯,不知道为啥会出现三?原谅我没有读过原著,原来是《三体》中三恒系统。差:? 结:既然是一,肯定是一黑到底,剧情尴尬、台词尴尬、剪辑尴尬、吴京尴尬,相比于好中高频出现的原著作者刘慈欣,应该有大部分吴京黑粉。

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    答疑解惑:Python爬虫时中文乱码的解决方案

    charset 2. html实体编码解析在有些时候,我们请求到的网页数据中有很多html实体编码。 比如,我在爬取TAPTAP游戏的时候请求到的某条数据如下:目前玩的挺好的,就……给四是因为为什么不是同一个服的就不能进社团 可以看到,有个…,这玩意是 html实体表示省略号... In : s = 目前玩的挺好的,就……给四是因为为什么不是同一个服的就不能进社团 In : import html In : html.unescape(s)Out: 目前玩的挺好的 ,就……给四是因为为什么不是同一个服的就不能进社团 对于字符串中的,其实就是换行符,我们直接replace替换为n即可。

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    《囧妈》口碑扑街?Python告诉你观众这次为何不买账了

    如下图所示,本此数据爬取主要获取的内容有:用户ID用户主页内容日期用户所在城市? .html) 分时间走势图? .html) 用户城市分布接下来分析了者所在的城市分布。 ), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) c1.render(者城市分布地图.html) 分词云图? ), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) word.render(囧妈电影词云图.html) 在热门里,用户阿暖说道:很平庸,很无趣,既不好笑,对于原生家庭的探讨也只是隔靴搔痒而已

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    《囧妈》口碑扑街?Python告诉你观众这次为何不买账了

    如下图所示,本此数据爬取主要获取的内容有:· 用户ID· 用户主页· 内容· 级· 日期· 用户所在城市? .html) 分时间走势图? .html) 用户城市分布接下来分析了者所在的城市分布。 ), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) c1.render(者城市分布地图.html) 分词云图? ), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) word.render(囧妈电影词云图.html) 在热门里,用户阿暖说道:“ 很平庸,很无趣,既不好笑,对于原生家庭的探讨也只是隔靴搔痒而已

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    《囧妈》口碑扑街?Python告诉你观众这次为何不买账了

    如下图所示,本此数据爬取主要获取的内容有:用户ID用户主页内容日期用户所在城市? .html) 分时间走势图? .html)用户城市分布接下来分析了者所在的城市分布。 ), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) c1.render(者城市分布地图.html)分词云图? ), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) word.render(囧妈电影词云图.html)在热门里,用户阿暖说道: “ 很平庸,很无趣,既不好笑,对于原生家庭的探讨也只是隔靴搔痒而已

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    HTML5+CSS3+JavaScript从入门到精通-07

    HTML5+CSS3+JavaScript从入门到精通作者:王征,李晓波 第七章 HTML网页中的布局元素案例07-01 网页头部和底部的布局 网页头部和底部的布局 body { height: 600px 网友A    blablabla...blablabla... 时间:2019-6-8 15:36:12 网友B    Again bla bla bla... bla bla bla 时间:2020-6-8 15:36:12 尾部:阅读 :360      :128 07-03 利用section元素布局网页页面 利用section元素布局网页页面 利用section元素布局网页页面 静夜思 作者:李白 ------中学时代的一件事      《在那颗子下---中学时代的一件事》虚实结合,正标题把林老师喻为一颗璀璨的明,永远留在“记忆的银河”中;副标题从时间上加以限制

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    好看的 BI 大屏 Pyecharts 也可以做

    (圆环图)美食类型(条形)推荐美食词云(词云)数,人均价格,口味分,环境分,服务分的相关性(热力图)综合分=(口味分+环境分+服务分)3 与人均价格关系(散点图)制作可视化仪表盘 数据预处理导入库并查看数据 级分布:需要先计算各个出现的级的数量,在绘制圆环图:四与准五占了大多数。美食类型:计算各个类型的数量,绘制条形图:从结果看,店铺美食类型为西餐的是比较多的。 推荐美食:在每个店的数据中,都有推荐美食,把所有美食连接起来,并计算词频,绘制词云:数,人均价格,口味分,环境分,服务分的相关性:绘制他们两两的相关性热力图,越偏红,正相关性越强:综合分与人均价格关系 e9%a1%ba%e5%ba%8f%e5%a4%9a%e5%9b%be我们上面的绘图,都是封装成函数的,接下来使用下面代码调用绘制函数(page.add 中就是,这里折叠了):上面代码就绘制图表并保存为 html 为布局好的的仪表盘文件打开仪表盘.html:这样我们就完成了 pyecharts 仪表盘的制作。

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    《囧妈》口碑扑街?Python告诉你观众这次为何不买账了

    如下图所示,本此数据爬取主要获取的内容有:· 用户ID· 用户主页· 内容· 级· 日期· 用户所在城市代码实现:# 导入所需包import requestsfrom bs4 import .html) 分时间走势图的时间走势图和电影热度一致,在大年初一免费上映时候达到最高值。 .html) 用户城市分布接下来分析了者所在的城市分布。 ), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) c1.render(者城市分布地图.html) 分词云图从词云图中可以看出,喜剧 和解 母子 笑点 亲情等词占较大的比重。 ), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) word.render(囧妈电影词云图.html) 在热门里,用户阿暖说道:“ 很平庸,很无趣,既不好笑,对于原生家庭的探讨也只是隔靴搔痒而已

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    《寄生虫》横扫奥斯卡,Python告诉你这部电影到底好在哪儿?

    如下图所示,本此数据爬取主要获取的内容有:· 用户ID· 用户主页· 内容· 级· 日期· 用户所在城市代码实现:# 导入所需包import numpy as npimport pandas # 级和时间bug处理,有的用户没有填写推荐级 star_dealed = ) is not None: star_dealed.append(还行) # 相同的索引位置插入一个时间 comment_time.insert .html) 分时间走势图的热度在2019年8月份最高。 .html) 用户城市分布接下来分析了者所在的城市分布。 ), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) word.render(寄生虫电影词云图.html) 从电影短的分词来看,主要集中对“奉俊昊”导演的探讨上。

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    《寄生虫》横扫奥斯卡,Python告诉你这部电影到底好在哪儿?

    如下图所示,本此数据爬取主要获取的内容有:· 用户ID· 用户主页· 内容· 级· 日期· 用户所在城市? .html) 分时间走势图的热度在2019年8月份最高。 .html) 用户城市分布接下来分析了者所在的城市分布。 城市分布条形图.html) 分词云图? ), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) word.render(寄生虫电影词云图.html) 从电影短的分词来看,主要集中对“奉俊昊”导演的探讨上。

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    哪吒票房超复联4,100行python代码抓取豆瓣短,看看网友怎么说

    # 初始化4个list用于存储信息,分别存用户名,,时间,文字 users = times = # 抓取500条,每页20条,这也是豆瓣给的上限 for i in range(0, 500, (data.text) # 用xpath获取单页所有 comments = selector.xpath(div) # 遍历所有,获取详细信息 for comment in comments: # 获取用户名 user = comment.xpath(.h3spanatext()) # 获取 star = comment.xpath(.h3spanspan@class) # 获取时间 date_time = 0: date_time = date_time else: date_time = None # 获取文字 comment_text = comment.xpath(.pspantext()) ,方便分词 print(comment_df) def jieba_(self): # 打开数据文件 content = open(comment.csv, r, encoding=utf-8).read

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    微博的力量为什么这么大?

    最近听闻「杨超越杯编程大赛」很是火热~网友纷纷,原来追还可以这么硬核,没点实力还不敢追了。本期,小F通过爬取新浪微博,来看看大家对此次大赛有什么看法。 此外这里的信息有时会少掉一些,具体什么原因我也不得而知。 对于本次爬取,少了30页的信息。不过不封IP,不封Cookie,个人感觉挺好的... 02 获取通过移动端微博获取信息。 # print(html) soup = BeautifulSoup(html, html.parser) # 信息 result_1 = soup.find_all(class_=ctt) # 包含了用户名、、点赞数、发表时间。微博里是显示一共有5000多条,但是最后却只获取了3000多条。 其实我在想「村民」又是什么新名词... 04 总结最后来看一波高赞的是怎么说的。就第一、四条来看,原来比赛举办的还不少,果真实力追

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