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  • 此脚本可自动做淘宝双十一的超级星秀猫&京东全名营业任务,完全解放双手 市面上其他脚本都是直接触发控件,并没有真正去点击屏幕,容易被判定作弊。
  • 下面小编就为大家带来一篇Jquery鼠标放上去显示全名的实现方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
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    有的期刊在文章发表时要求期刊名及作者名都需要为全名,不能用省略简写名。那么这个一般的设置是很容易的,具体步骤如下:

    第一步,这里以《植物遗传资源学报》的格式为例,打开Endnote后,点击“edit”-“output styles”,在下面选择“植物遗传资源学报”,如果没有就点击“open style maneger”,把植物遗传资源学报“打勾,这个清单就出现了,选择它,然后点击“edit 植物遗传资源学报”,这样就正式进入了“植物遗传资源学报”的样式编辑器。

    第二步,要让作者选择全名,当然是去编辑“Bibliography”的“AuthorName”,把“Initials”的值设置为”Full Name“,这样输出的作者就为全名了。

    但是这样输出的前提是导入endnote时参考文献的作者就必须为全名。

    我在网上看到有人问这样的文献怎么插入文章时为全名,这就比较尴尬了,巧妇难为无米之炊啊,本身就是省略的,怎么可能导出全名来。

    现在有些中文期刊要求在列出参考文献时必须把中文参考文献翻译成英文,比如《分子植物育种》。

    此时,按照上面的方法设置,那么中文期刊的作者名字是全名,这个没有问题,但是英文作者输出的都是首字母,其余部分省略了,如上图,对于少量个参考文献,可以手动修改,问题不大,如果有上百篇参考文献,这样一个一个去修改,那将是 一个非常幸苦的体力劳动。我就遇到了这样的问题,差不多100篇参考文献,这样一个一个去修改那得什么时候啊,于是想利用endnote解决这个问题。

    由于endnote的样式编辑对输出作者的设置就是”Anthor name“和”editor name“这两个地方,我也是在这里找到了突破口。

    首先介绍一下,在endnote怎么实现中英文参考文献混排。

    第一步,我们需要建立一个”中文期刊“的reference type,具体方法为点击菜单的”edit“-”preferences”,再点击“reference types”

    在“default reference type”右边的下拉框中选择“Unused 1″,之后点击”modify reference types“,把”Generic”修改为”中文期刊“,这个文献类型的主要设置如下

    Aithor,Year,Title及Journal都对应的是中文资料

    把对应的英文类型添加进去,比如英文作者Translated Author,英文标题Translated title等,英文期刊名由于没有预订的,我们把Custom 1设置为Translated journal,

    然后文献的reference type修改为”中文期刊“,如图

    把相应英文内容输进去,这样基础工作就做完了,下面来修改样式表。

    按照前面的方法,进入编辑”分子植物育种“样式表,点击左边的”Bibliography“,选择”Templates“,点击有边框上部的”reference types“选择”中文期刊“,就把”中文期刊“加入到Templates中来了。

    对”中文期刊“进行相应设置,就可以实现中英文参考文献混排。

    按照开始的思路,这样的输出结果为”Author“为全名称,但是”Translated Author“则只有首字母,就如上面的内容

     

     
    1. Wang S.B., Yuan X.H., Zuo X.X., Ma Y.Q., Li H.T., and Yin D.S., 2001, Evaluation of Chinese excellent pepper germplasms,Jiansu Nongye Xuebao (Jiansu Journal of Agricultural Sciences),17(4): 244-247 (王述彬, 袁希汉, 邹学校, 马艳青, 李海涛, 印东生, 2001, 中国辣椒优异种质资源评价, 江苏农业学报, 17(4): 244-247)

    我想既然只有”Anthor name“和”editor name“这两个地方可以对输出的作者格式进行规范,那么如果把”Translated Author“指定为”editor“,那么就会对英文作者的格式进行规范了吗?

    我把”editor name“的Initials设置为”Full name“,马上测试了一下,英文竟然输出为全名了。

    后来进一步测试发现,无需修改”Translated Author“为”editor“,只要设置”editor name“的Initials为“Full name“,所有的英文作者都是全名,没有省略的了。

    至于原理确实没搞明白,但是我想这里的”editor name“规范,可能是对其它所有非”author name“的格式规范吧。

    转载请注明:百蔬君 » 【原创文章】Endnote中英文混排及输出作者全名的解决办法

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  • 类的全名与简名

    2019-07-24 10:42:43
    输入只有一行,是一个类的全名,输出其简名。 类的全名是指包括包名在内的全部字符串内容,而类的简名则是指最后一级的内容。 在class中分别对应方法geName()与getSimpleName()。 题目保证输入不会产生异常。 ...

    题目来源:学堂在线_清华大学_JAVA程序设计进阶

     

    题目描述:

    输入只有一行,是一个类的全名,输出其简名。

    类的全名是指包括包名在内的全部字符串内容,而类的简名则是指最后一级的内容。

    在class中分别对应方法geName()与getSimpleName()。

    题目保证输入不会产生异常。

    特别提示:不要以为取最后一个点的后面一段字符即可。

    例如输入是: java.lang.String

    则输出应该是: String

     

    package chapter08;
    
    import java.util.Scanner;
    
    public class test01 {
        public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException {
            Scanner cin = new Scanner(System.in);
            String name = cin.nextLine();
            cin.close();
            //name表示一个类的全名,请输出该类的简名
            /***begin your code here***/
            String simple = Class.forName(name).getSimpleName();
            System.out.println(simple);
            /***end your code***/
        }
    }
    
    

     

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  • 关于京东的“全名抢拍”

    千次阅读 2018-12-19 14:09:05
      京东的全名抢拍中的商品大多是日常用品,或者是通过淘宝直接可以找到商品的,那这样的情况通过竞拍的意义不是特别大,但是为什么还是增加了这个呢,我猜两个原因:第一,是希望建立一个平台,虽然现在没有合适的...

    背景

      昨天晚上(12月18日)看新闻说京东的拍卖频道上线了,打开看到有不少iphone、ipad和笔记本都在拍卖中,而且随着拍卖结束时间进入10分钟倒计时,不少商品仍然只有1个人出一块钱在拍,于是交了押金将价格出到100多,同时也以一块钱竞拍了另一个无人出价的商品。

      本以为新事物大家不知道的情况下,自己吃点螃蟹肉,没想到在距离结束1分钟左右价格瞬间被抬到接近市场价(1000多),而且所有看到的同一时间的竞拍的其它设备(包括自己1元竞拍的另一台),全部在最后时间抬到了高价,转折还没有结束,最后结果是都没有竞拍成功,全部流拍,理由是没有达到拍卖者预设的价格。

    分解

      本文主要从两个角度进行分析,第一是从竞拍事情本身,另一个是从人选择角度。

      1. 关于竞拍事情本身,是一个古老的行业,也有专门从事该行业的工种,但是从古至今参与竞拍的商品一定不是一个在市场可以正常流转的商品,不论是古玩字画还是名人用品,一定有其特殊性和稀缺性,或者说商品的价格是无法只是通过市场流通来定价,或者其流通成本太高,所以聚集对产品本身感兴趣的人进行价格商定。

      京东的全名抢拍中的商品大多是日常用品,或者是通过淘宝直接可以找到商品的,那这样的情况通过竞拍的意义不是特别大,但是为什么还是增加了这个呢,我猜两个原因:第一,是希望建立一个平台,虽然现在没有合适的商品,但平台建立起来后用户就可以进行自由拍卖,也许这不一定会成功,但这是一个尝试的机会;第二,这个频道只是流量入口,真正的目标是“司法拍卖”、“海关拍卖”等通道,大家进来后可以看别的拍卖频道。

      话说回拍卖,其实很早淘宝就有“司法拍卖”的频道,这次看到京东也增加该栏目,京东和淘宝的之间的肉搏真是一直在想办法占领高地,这个话题之后再行文展开。

      2. 关于人,这个可以说的事情就多了,不过从我自己体验来看有三个角度可以分解,竞拍者、拍卖者和平台。第一,本次参与我作为竞拍者(虽然只是很少钱起哄),拍卖时感受是窃喜,以为天上要掉馅饼了,结束后就是懊恼,天下没有免费的午餐;第二,作为将商品拿出来的拍卖人,除非是平台补贴,他本身是没有动力去赔钱赚吆喝的,尤其是大众消费品上;第三,平台始终是一个三方通道,不论拍卖者和竞拍者哪一端少了都不行,虽然需要齐头推进,但不同时间段一定是侧重点不同。

      作为竞拍者,想的可能是第一个吃螃蟹的人,其实冷静想想,如果真有这等好事,肯定是先由京东自己的开发团队及其亲朋好友本人先薅羊毛,作为信息传递的最后一端(尤其还是通过新闻看到的),在互联网消息如此快速的今天,已经不太可能有馅饼砸到自己了,下次看到好事,不是套路就是坑,当然大厂的补贴除外。

      作为拍卖者,也许是一个推广品牌或者薅平台流量的机会,虽然漏洞总会补上,前期还是值得尝试的。另外,如果确实有滞销的东西,说不准真有有效订单,万一呢。

      作为平台,在一开始确实很难做到平衡,随着产品的迭代会各方都接受,但开始尽量让利给各方,更容易将事情做起来。

    直观感受:

    1. 平台将竞拍的押金在半小时内退给我,确实让我感觉良好(现在的押金少说都是按1个工作日来作为账期的)。

    2. 拍卖者设置了一个较高的最低价格有点失望,当然这符合逻辑,也是可以理解的。

    3. 感觉最后一分钟的抬价是平台机器人干的。


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  • 历时8小时的爬虫:基因全名与基因名缩写的转换——Genecards 在爬取了TCMSPW的中药材的靶向基因后,得到的靶向基因名称是全名,但是后续分析需要的是基因名称缩写(即Gene Symbol)。最初尝试用R语言的org.Hs.eg.db...

    历时8小时的爬虫:基因全名与基因名缩写的转换——Genecards

    在爬取了TCMSPW的中药材的靶向基因后,得到的靶向基因名称是全名,但是后续分析需要的是基因名称缩写(即Gene Symbol)。最初尝试用R语言的org.Hs.eg.db包来进行转换,然而结果不尽人意,能转换的基因寥寥无几,于是又将目光投向了Genecards。。

    基本思路是将基因全名进行检索,然后选取检索结果中第一个,这样的弊端就是第一个结果未必就是正确的那一个,但是Genecars也是根据匹配相似性进行排序的,因此概率较小。(本来为了更加精确打算在每个检索结果的跳转页面中进行匹配准确性判断,但是考虑到这样做相当费时,而且还会给Genecards的服务器造成压力,自己的IP也有被封的风险,得不偿失)

    以下是所需的库和参数,base_url用来第一次请求获取cookies,url用来进行第二次请求,解析网页,解析工具为lxml,然后用xlsxwriter将得到的结果写入excel。

    import requests
    from lxml import etree
    import openpyxl
    import xlsxwriter
    import time
    base_url = 'https://www.genecards.org'
    url = 'https://www.genecards.org/Search/Keyword?queryString=%20Cholinesterase'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36',
        'cookie': 'ASP.NET_SessionId=fbn1f52ppnbotksqpszu4lhe; rvcn=0Kpw76RjQWVPghHk_eHFMzdye5bqaMDGx5BUmO0BCiQv5NL9fBg_F6DHp2D7zcU955B-K0moDdWWLEgyLvPPU8H7vRY1; ARRAffinity=bbda99ae9f2cbea3a7894c6d34604e73c55fed16cf5f41fadce3a25415ea24f4; visid_incap_146342=JJg8EvqnRL21kFlyDqoJtVp4jF4AAAAAQUIPAAAAAADoDyfKhHCxYjc4Esv7sFIl; nlbi_146342=3Z3Bda14by/DQ4RJmewSQgAAAABIDL4M3uKW9Nn5B+a0Tx19; _ga=GA1.2.1127478822.1586264159; _gid=GA1.2.772327545.1586264159; __gads=ID=00050bb968e74cd0:T=1586264160:S=ALNI_MZrmbqyOxyLDo2Z5_k5rcoA7tMkLg; incap_ses_433_146342=JsQwcq4j9GPUtFdrVVQCBrF/jF4AAAAA4L1izrsxqq8bGasGou8j5g=='
    }

    读取先前保存的excel文件

    def read_target():
        fp = openpyxl.open('TCM.xlsx')
        table = fp.get_sheet_by_name('TCM_target')
        ncols = table.columns
        t_list = []
        for col in ncols:
            line = [row.value for row in col]
            line = list(filter(None, line))
            t_list.append(line)
        return t_list
    

    获取cookies

    尝试过不用cookies请求,但是会遇到反爬,被识别为robot,所以不得不加上cookies,用的requests.session(),这个方法可以自动保存cookies,得到cookies后再次发起请求。然后用的url是base_url,也就是Genecards的主页面。

    这里有个细节需要注意:就是有时网络不佳会导致请求失败(概率非常小),然后请求的结果又没有保存下来,那么一切就要从头开始了。。所以有必要在外面套一个try-except来避免报错,except返回空的cookie,然后进行后续的请求,当然这次请求也就得不到想要的数据,不过因为这种概率比较小,也就无伤大雅了。

    def get_cookies(url):
        try:
            requests.session()
            sessions = requests.get(url, headers=headers)
            cookie = sessions.cookies
        except:
            cookie = ''
        return cookie

    再次请求,解析数据

    这里请求的网页是检索基因所在的网页。由于不同数据库对基因名称的命名可能存在差异,Genecards可能并不能识别到TCMSPW数据库中的基因命名方式,也就是说并不是所有的基因名称都能转化成功,会出现检索不到的情况,以4-[(3R)-3-hydroxybutyl]phenol 为例(见下图)。所以这里也用了try-except来避免网络不佳或者没有结果导致的请求失败,请求不到的数据就用NA来替代,后来观察了下这部分的数据也不少。

    在这里插入图片描述

    def get_search_response(url, cookies):
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies)
            content = response.content.decode()
            data = etree.HTML(content)
            match_gene = data.xpath('//tbody/tr[1]/td[3]/a/text()')[0]
        except:
            match_gene = 'NA'
        print(match_gene)
        return match_gene
    
    

    主程序

    以Sodium-dependent noradrenaline transporter为例检索,观察url的特征:可以发现在这一串字符之间使用‘%20’进行分隔的,只需要用正则将空格进行替换就行了。
    在这里插入图片描述
    这部分就是调用上面的函数,对基因全名的文件进行读取,打开targetID_transformation作为待写入的文件,然后遍历每一味药的每一个靶向基因,并进行‘%20’替换,url拼接,然后请求cookies,再次请求,解析数据写入excel文件。
    由于这种方式得到的基因名称有可能会出现雷同,因此需要在对每一味药的list进行去重,用的是集合的唯一性。

    whole_name_list = read_target()
    with xlsxwriter.Workbook('targetID_transformation.xlsx') as writer:
        sheet = writer.add_worksheet('abbrev_gene')
        # enumerate返回list中的元素的位置和内容
        for index, li in enumerate(whole_name_list):
            lis = []
            for item in li[1:]:
            	   # 每次获取一个基因等待1s,减小服务器的压力,算是作为爬虫的基本素养。。
                time.sleep(1)
                target = item.replace(' ', '%20')
                new_url = 'https://www.genecards.org/Search/Keyword?queryString=' + target
                cookies = get_cookies(base_url)
                name = get_search_response(new_url, cookies)
                lis.append(name)
                # 利用集合的唯一元素的特征的基因名称进行去重
                new_lis = list(set(lis))
            # 表头
            sheet.write(0, index, li[0])
            # 得到的基因缩写
            sheet.write_column(1, index, new_lis)
            print(new_lis)
        writer.close()

    总体来看代码并不复杂,不需要繁琐的解析过程。

    最后要做的就是漫长的等待。。。。

    历时8小时,爬过最久的一次,一次请求只爬一个数据,从正午到日落,16000+个基因总算爬完了!算上cookies是30000多次请求,所幸没有被封IP。这样估摸着比手动检索也快不了多少,但是确实是省力了。

    结果是不完美的,但,这不就是常态吗!
    在这里插入图片描述

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