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  • 夜曲编程评价

    2021-06-06 11:11:28
    总体来说还是非常不错的,...说真的题海战术一样适用编程。 课后还有习题,入门课程共有100道课后习题。购买课程后会添加微信群,大家相互鼓励以及群里老师解答疑问。算是比较好的线上学习方式,起码比去B站看视频强。

    总体来说还是非常不错的,性价比高(前提完成打卡任务,否则不送礼物就血亏了,也算是另外一种激励)。

    30天的课程涵盖了基本知识,后续还可以按照自己需要购买进阶课程。里面不是填鸭式的视频,更像是ppt一样自己理解,每一个小点后面还有习题练手,方便看看自己是否弄懂了。说真的题海战术一样适用编程。

    课后还有习题,入门课程共有100道课后习题。购买课程后会添加微信群,大家相互鼓励以及群里老师解答疑问。算是比较好的线上学习方式,起码比去B站看视频强。

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  • 桐桐打算利用爬虫整理一份本专业可以报考的职位数据,并保存在 Excel 表格中分享给其他同学,需要获取前5页的地区、部门、用人司局和职位名称。 查询职位信息的网址是: ...

    桐桐打算利用爬虫整理一份本专业可以报考的职位数据,并保存在 Excel 表格中分享给其他同学,需要获取前5页的地区、部门、用人司局和职位名称。

    查询职位信息的网址是:
    http://zwsearch.huatu.com/search_el/searchzyk.php?act=zyzycx¶m=iPzE5nMlfeMt8rpXP4X4%2B8s5i3jr5q31XqYDuQPPQPDQabhcEZH9C7kp8ueJ%2BEGeHcelVibJR7qhjO6%2FU3YWkeaGhYPcUXq3%2BkkB7%2B2%2BLbvByizaMIDI%2FOIKEmELCTUD7x%2BYXW%2BbbLyMPPrqVRZ5F98&page=1

    查询的关键字是:本科、计算机科学与技术
    在这里插入图片描述

    题目要求:

    1. Excel文档保存路径:/Users/公务员职位信息.xlsx
    2. 工作表命名:计算机科学与技术
    3. 写入顺序为:地区、部门、用人司局和职位名称
    4. 直接提取标签输出内容为空,需要提取标签;
    5. 取出文字内容写入即可,不需要去除文字中的空格;
    6. 最后生成的Excel格式预览:在这里插入图片描述
    # 导入requests模块
    import requests
    # 导入bs4中的BeautifulSoup模块
    from bs4 import BeautifulSoup
    # 导入pandas模块并以pd调用
    import pandas as pd
    
    # 将User-Agent以字典键对形式赋值给headers
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36"}
    
    #  新建用于存储地区、部门、用人司局、职位名称的列表
    areaList = []
    departmentList =[]
    companyList = []
    positionList = []
    
    
    # 使用for循环和range()生成1-5的变量并遍历
    for page in range(1,6):
        
    # 使用格式化组合链接
        url = f"http://zwsearch.huatu.com/search_el/searchzyk.php?act=zyzycx&param=iPzE5nMlfeMt8rpXP4X4%2B8s5i3jr5q31XqYDuQPPQPDQabhcEZH9C7kp8ueJ%2BEGeHcelVibJR7qhjO6%2FU3YWkeaGhYPcUXq3%2BkkB7%2B2%2BLbvByizaMIDI%2FOIKEmELCTUD7x%2BYXW%2BbbLyMPPrqVRZ5F98&page={page}"
        # 使用get()函数请求链接,并且带上headers
        response = requests.get(url, headers=headers)
        # 使用.text属性将服务器相应内容转换为字符串形式,赋值给html
        html = response.text
        # 用BeautifulSoup()传入变量html和解析器lxml,赋值给soup
        soup = BeautifulSoup(html,"lxml")
    
        content_all=soup.find_all("tr")
        for content in content_all:
            if content.find("td") !=None:
                areaList.append(content.contents[1].string)  #地区
                departmentList.append(content.contents[3].string)  #部门
                companyList.append(content.contents[5].string)  #用人司局
                positionList.append(content.contents[7].string)  #职位名称
                total={"地区":areaList,"部门":departmentList,"用人司局":companyList,"职位名称":positionList}
                
    info=pd.DataFrame(total)
    writer=pd.ExcelWriter("/Users/公务员职位信息.xlsx")
    info.to_excel(writer,sheet_name="计算机科学与技术")
    writer.save()
    writer.close()
    
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  • 【题目要求】: 分析网页url,找到规律,遍历前5页; 获取每个商品的价格和策略; 找到商品的策略,包括自营 放心购 包邮等信息,使用.text获取直接输出会换行,用replace("\n", " ")进行替换,替换后头尾多余的...

    【题目要求】:

    1. 分析网页url,找到规律,遍历前5页;
    2. 获取每个商品的价格和策略;
    3. 找到商品的策略,包括自营 放心购 包邮等信息,使用.text获取直接输出会换行,用replace("\n", " ")进行替换,替换后头尾多余的空格用strip()去掉;
    4. 输出格式:优惠:xxx 策略:自营 放心购
      print(f"价格:{p_price} 策略:{title}")。
    5. 提示:如果你觉得输出的结果类似,又总是报错点击【我哪里错了】查看格式,需要按题目要求格式来输出哦。
    6. 注意:如果你打开网页商品数量较少,更改配送位置哦。
      在这里插入图片描述
    # 使用import导入requests模块
    import requests
    # 从bs4中导入BeautifulSoup模块
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    # 将User-Agent以字典键对形式赋值给headers,并加入cookie
    headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.89 Safari/537.36",
    "cookie":"shshshfpa=59756f24-6de8-90a9-92f3-022a321cbcaa-1589969605; __jdu=1589969605288365795565; shshshfpb=fZNp5OzH0j2T%20X%20WnJhzrBg%3D%3D; qrsc=3; user-key=b05356ef-c40b-44d2-a837-60df17e9b74e; cn=0; _pst=jd_51aaae03cedfa; unick=jd_51aaae03cedfa; pin=jd_51aaae03cedfa; _tp=FNP1fTo2ON7jgdbikn0lWAbSqMI20pF0xO0Iq%2FccQVc%3D; pinId=qN40m03yULDpSLzjaHwm07V9-x-f3wj7; __jdc=122270672; rkv=1.0; 3AB9D23F7A4B3C9B=DVCEDHG6BLYWMZMJIWNBOSTWP7GOWK77C5VJKGVQO7F3JHUFZVL5V5B5UKDYLF2LK5VAEIOSN2YRG33EJLXR6ZJ2TU; __jdv=122270672|direct|-|none|-|1602475191357; areaId=22; ipLoc-djd=22-1930-50947-0; __jda=122270672.1589969605288365795565.1589969605.1602487075.1602569356.29; shshshfp=b393a5ab6c1163583435b3a90574cb22; shshshsID=ef428a912dae95ba61fd7ac2ee0af172_9_1602570753319; __jdb=122270672.9.1589969605288365795565|29.1602569356"}
    
    # 使用for循环遍历range()函数生成的0-4的数字
    for i in range(0, 5):
        
        # 计算每页url中的变量page
        page = i * 2 + 1
    
        # 计算每页url中的变量product_counter
        product_counter = i * 60 + 1
    
        # 使用格式化方法,将网址赋值给变量url
        url = f"https://search.jd.com/search?keyword=%E5%B7%A7%E5%85%8B%E5%8A%9B&qrst=1&psort=3&suggest=1.def.0.0&wq=%E5%B7%A7%E5%85%8B%E5%8A%9B&stock=1&ev=exbrand_%E5%BE%B7%E8%8A%99%EF%BC%88Dove%EF%BC%89%5E&psort=3&page={page}&s={product_counter}&click=0"
    
        res=requests.get(url,headers=headers)
        html=res.text
        soup=BeautifulSoup(html,"lxml")
        content_all=soup.find_all("li")
        c=""
        for content in content_all:
            price=content.find(class_="p-price")
            policy=content.find(class_="p-icons")
            if price !=None:
                a=price.find("i").string
                b=policy.find_all("i")
                for bb in b:
                    c=(c+" "+bb.string).strip()
                print(f"价格:{a} 策略:{c}")
                c=""
    
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  • *题目 *拉面排行榜 可圆是一位拉面爱好者,她从网上获取了一份拉面数据,存储在 “/Users/keyuan/ramenRatings.csv” 路径下: "Area"代表国家/地区,"Bowl"代表碗装拉面品牌数量,"Cup"代表杯装拉面品牌数量,...

    *题目
    *拉面排行榜
    可圆是一位拉面爱好者,她从网上获取了一份拉面数据,存储在 “/Users/keyuan/ramenRatings.csv” 路径下:
    在这里插入图片描述

    "Area"代表国家/地区,"Bowl"代表碗装拉面品牌数量,"Cup"代表杯装拉面品牌数量,"Pack"代表袋装拉面品牌数量,"rating"代表该国家/地区整体拉面评分。

    可圆想要通过双y轴叠加图,展示拉面品牌数量前五的国家/地区的拉面评分。

    具体步骤如下:

    1. 读取文件后,计算每个国家/地区的拉面品牌数量总和
    2. 根据品牌数量总和,将原数据降序排序,并选出排名前5的行数据
    3. 以这5行数据的国家/地区(“Area”)作为x轴,绘制对比这5个国家/地区的碗装(“Bowl”)、杯装(“Cup”)和袋装(“Pack”)拉面品牌数量的簇形柱状图,并将x轴标题设置为"国家/地区",y轴标题设置为"品牌总量"
    4. 然后,在同一个x轴上,添加另一个y轴,根据前5行数据绘制一个折线图,以这5行数据的国家/地区(“Area”)作为x轴,整体拉面评分(“rating”)作为y轴。同时,将折线图的标记设置为"*",颜色设置为"crimson",y轴标题设置为"评分"。
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    data=pd.read_csv('/Users/keyuan/ramenRatings.csv')
    plt.rcParams['font.sans-serif']='Arial Unicode MS'
    data["Sum"]=data["Bowl"]+data["Cup"]+data["Pack"]
    data.sort_values(by='Sum',ascending=False,inplace=True)
    data1=data.iloc[0:5]
    data1.plot.bar('Area',['Bowl','Cup','Pack'])
    plt.xlabel('国家/地区')
    plt.ylabel('品牌总量')
    plt.twinx()
    plt.plot(data1['Area'],data1['rating'],marker='*',color='crimson')
    plt.ylabel('评分')
    plt.show()
    
    展开全文
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