pythonrest
Ⅰ python的爬蟲框架有哪些
實現爬蟲技術的編程環境有很多種，Java、Python、C++等都可以用來爬蟲。但很多人選擇Python來寫爬蟲，為什麼呢？因為Python確實很適合做爬蟲，豐富的第三方庫十分強大，簡單幾行代碼便可實現你想要的功能。更重要的，Python也是數據挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬蟲框架。分享給大家。
1.Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。。用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。
2.PySpider
pyspider 是一個用python實現的功能強大的網路爬蟲系統，能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調度和爬取結果的實時查看，後端使用常用的資料庫進行爬取結果的存儲，還能定時設置任務與任務優先順序等。
3.Crawley
Crawley可以高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。
4、Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓使用者在不需要任何編程知識的情況下爬取網站！簡單地注釋自己感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。簡單來講，它是基於scrapy內核；可視化爬取內容，不需要任何開發專業知識；動態匹配相同模板的內容。
5.Newspaper
Newspaper可以用來提取新聞、文章和內容分析。使用多線程，支持10多種語言等。
6、Python-goose：Java寫的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主體內容、文章主要圖片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo視頻、元描述、元標簽。
7.Grab
Grab是一個用於構建Web刮板的Python框架。藉助Grab，您可以構建各種復雜的網頁抓取工具，從簡單的5行腳本到處理數百萬個網頁的復雜非同步網站抓取工具
8、selenium：這是一個調用瀏覽器的driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。
Ⅱ python 學習，需要有哪些基礎呢
1、有較強的邏輯思維能力
幾乎所有編程語言的學習都離不開較強的邏輯思維能力，因為編程語言是人與計算機的對話，任何歧義和差錯都會影響最終的運行效率。
2、有較強的數理專業背景
學習Python最理想的專業有數學、統計學、物理學、計算機科學等專業，因為Python語言所操作的對象很可能是大數據收集與分析，以及AI開發領域，有以上的學科背景會對今後的發展有很好的優勢。
3、有豐富的運維經驗
可能很多學計算機的同學在畢業之後從事了伺服器、後台管理的運維工作，這既有優勢、也有劣勢。所謂優勢就是有現成的成品擺在你面前，你在做運維的過程中會對產品開發理解更加充分，然而劣勢就在於對自身的技術提高幫助可能比較有限。這時學Python，更在於從運維轉開發，這也是對自己職業生涯的一種新規劃。
4、從事Web全棧開發工作
以前開發web，Java是主角，但如今越來越多的web開發開始青睞於Python，究其原因其實也是因為網路數據量的日益龐大以及人工智慧的普及，所以精通Python語言對於從事web全棧開發將有積極的影響。
Ⅲ 學習python有什麼好的用處
1. Python易於學習
相較於其它編程語言而言，Python更容易一些。Python 的語言沒有多少儀式化的東西，所以就算不是一個 Python 專家，你也能讀懂它的代碼。我的經驗是，通過實例來學習和教授 Python要比採取同樣的方式去接觸比方說 Ruby 或者 Perl 更加容易，因為 Python 的語法裡面條條框框以及特殊的處理場景要少得多。 它所專注的並非語言表現的豐富程度，而是你想要用你的代碼完成什麼。
2. 它能用少量的代碼構建出很多功能
Python 能帶給所有開發者一種快速的學習體驗。通過實踐，你可以在最多兩天之內輕松實現一個具備基礎功能的游戲。另外一些讓 Python 成為一門引人注目的編程語言的因素就是它的可讀性和高效性。
3. Python 多才多藝
Python應用場景廣泛，可被應用於如今你所能想得到的相當多的軟體開發和操作場景，目前已廣泛應用於人工智慧、雲計算開發、大數據開發、數據分析、科學運算、網站開發、爬蟲、自動化運維、自動化測試、游戲開發等領域，因此，只需要你將 Python 了解得更加深入一點點，就能讓你具備可以適應范圍更寬泛的工作角色的技能。
4. Python 擁有最成熟的程序包資源庫之一
Python 以 PyPI為其後盾, 這是一個擁有超過 85,000 個Python 模塊和腳本的資源庫，你拿過來就立馬可以使用。這些模塊向你的本地 Python 環境分發已經預先打包好的功能，可以用來解決各種諸如資料庫處理、計算機視覺實現、數據分析以及構建 REST 風格的 web 服務等問題。
5. Python 是跨平台且開源的
Python 可以跨平台運行，並且已經開放源代碼超過20年的時間了，如果你需要代碼能同時在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起來，Python 就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做後盾，可以確保你能夠隨心所欲地運行自己的代碼。
6. Python 很靈活
有一些Python同其它編程語言集成在一起的穩定實現。
CPython, 同 C 集成的版本；
Jython, 同 Java 集成的Python版本；
IronPython, 被設計用來兼容 .Net 和 C#；
PyObjc, ObjectiveC 工具下的 Python 寫法；
RubyPython, 同 Ruby 集成的 Python 版本。
並沒有很多的語言能提供像 Python 這樣的多樣性和簡潔性; 能持續努力演進並讓社區繁榮好幾十年的就更少了。無論你是編碼新手還是能信手寫就腳本的大師，都需要了解一下 Python。
Ⅳ 用Python編程1，2，3，4，5，6....到12，總共12個數、其中幾個數字加起來等於39
Ⅳ 使用pythonrest_framework製作的微信登錄為什麼只能一個號可以登錄
如果是兩個微信號，用的是一個手機號，就在的話，那你登陸的時候可能他只會登陸一個。需要另一個需要綁定新的手機號碼，然後用新的去登陸你應該就行了。
微信是不能兩個手機同時登錄一個賬號的。一部手機登錄微信號，如果要用另一部登錄，那麼只能是退出第一部手機登錄的微信，這也是為了用戶的信息安全。不過，一部手機登錄微信，還可以在電腦端登錄。
一部手機是可以登錄兩個微信號的，但是只能是在微信多開的情況下，這就需要手機支持微信多開功能了，否則只能是相互切換微信號，而不能實時更新微信信息，但是微信多開登錄兩個微信號，則互不影響。
Ⅵ Python的Bugzilla的Rest介面問題。想請教關於代碼的問題。
這個是你寫的么，如果有什麼問題么，如果培滾搜你不知道怎麼在終端下輸入這些代碼，你可以直接保存成文件，比如，BugzillaClient.py， 直接python BugzillaClient.py運行查看結果。
如果解決了您的問題請採納！配歷
如果未解決請繼備罩續追問！
Ⅶ python rest框架哪個好
從GitHub中整理出的15個最受歡迎的Python開源框架。這些框架包括事件I/O，OLAP，Web開發，高性能網路通信，測試，爬蟲等。
Django: Python Web應用開發框架
Django 應該是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影響。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自動化的管理後台：只需要使用起ORM，做簡單的對象定義，它就能自動生成資料庫結構、以及全功能的管理後台。
Diesel：基於Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一個整潔的API來編寫網路客戶端和伺服器。支持TCP和UDP。
Flask：一個用Python編寫的輕量級Web應用框架
Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。基於Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2
模板引擎。Flask也被稱為「microframework」，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的數
據庫、窗體驗證工具。
Cubes：輕量級Python OLAP框架
Cubes是一個輕量級Python框架，包含OLAP、多維數據分析和瀏覽聚合數據（aggregated data）等工具。
Kartograph.py：創造矢量地圖的輕量級Python框架
Kartograph是一個Python庫，用來為ESRI生成SVG地圖。Kartograph.py目前仍處於beta階段，你可以在virtualenv環境下來測試。
Pulsar：Python的事件驅動並發框架
Pulsar是一個事件驅動的並發框架，有了pulsar，你可以寫出在不同進程或線程中運行一個或多個活動的非同步源租伺服器。
Web2py：全棧式Web框架
Web2py是一個為Python語言提供的全功能Web應用框架，旨在敏捷快速的開發Web應鎮手用，具有快速、安全以及可移植的資料庫驅動的應用，兼容Google App Engine。
Falcon：構建雲API和網路應用後端的高性能Python框架
Falcon是一個構建雲API的高性能Python框架，它鼓勵使用REST架構風格，盡可能以最少的力氣做最多的事情。
Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一個Python實現的分布式計算框架，可以非常方便地實現大規模數據處理和迭代計算。DPark由豆瓣實現，目前豆瓣內部的絕大多數數據分析都使用DPark完成，正日趨完善。
Buildbot：基於Python的持續集成測試框架
Buildbot是一個開源框架，可以自動化軟體構建、測試和發布等過程。每當代碼有改變，伺服器要求不同平台上的客戶端立即進行代碼構建和測試，收集並報告不同平台的構建和測試結果。
Zerorpc：基於ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一個基於ZeroMQ和MessagePack開發的遠程過程調用協議（RPC）實現。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被稱為 zeroservice。Zerorpc 可以通過編程或命令行方式調用。
Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一個簡單高效的遵循WSGI的微型python Web框架。說微型，是因為它只有一個文件，除Python標准庫外，它不依賴於任何第三方模塊。
Tornado：非同步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全稱是Torado Web Server，從名字上看就可知道它可以用作Web伺服器，但同時它也是一個Python Web的開發框架。最初是在FriendFeed公司的網站上使用，FaceBook收購了之後便開源了出來。
webpy: 輕量級的Python Web框架
webpy的設計理念力求精簡（Keep it simple and powerful），源碼很簡短，只提供一個框架所必須的東西，不依賴大量的第三方模塊，它沒有URL路由、沒御裂嫌有模板也沒有資料庫的訪問。
Scrapy：Python的爬蟲框架
Scrapy是一個使用Python編寫的，輕量級的，簡單輕巧，並且使用起來非常的方便。
Ⅷ 用Python換算大小
代碼如下：
#definevaluesofunits
Kilobyte=1024
Megabyte=1024*Kilobyte
Gigabyte=1024*Megabyte
Terabyte=1024*Gigabyte
#碼乎receiveinputvalue
totalByes=int(input('Enterthenumberofbytes:'))
#startcalculating
TB=totalByes/Terabyte
TB_rest=totalByes%Terabyte
GB=TB_rest/Gigabyte
GB_rest=TB_rest%Gigabyte
MB=GB_rest/Megabyte
MB_rest=遲此悉扒嘩GB_rest%Megabyte
KB=MB_rest/Kilobyte
B=MB_rest%Kilobyte
#outputresults
print("%dTB,%dGB,%dMB,%dKB,%dB"%(TB,GB,MB,KB,B))
Ⅸ django rest framework中文介紹
注意：這是版本3的文檔。還提供了版本2的文檔。
Django REST framework 是一個強大且靈活的工具包，用以構建Web APIs。
為什麼要使用REST framework？
REST framework is a collaboratively(合作地) funded project(基金項目). If you use REST framework commercially（商業化的） we strongly（強烈） encourage（建議） you to invest(投資) in its continued development(可持續發展) by signing up for a paid plan .(注冊付費計劃)
Every single（每次簡單） sign-up helps us make REST framework long-term financially（財政上） sustainable(財務上可持續發展)
Many thanks to all our wonderful sponsors (贊助商), and in particular to our premium backers(優質的支持者), Rover , Sentry , Stream , Machinalis , and Rollbar .
（非常感謝我們所有的優秀贊助商，特別是我們的優秀支持者， Rover , Sentry , Stream , Machinalis , and Rollbar .
）
REST framework 有以下的要求：
Python (2.7, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5，3.6)
Django (1.7+, 1.8, 1.9，,2.0)
下面是可選的包：
Install using pip , including any optional packages you want...（使用pip安裝，包括任何你想要的可選包裹...）
...or clone the project from github.（或者從GitHub復制項目）
Add 'rest_framework' to your INSTALLED_APPS setting.
If you're intending to use the browsable API you'll probably also want to add REST framework's login and logout views. Add the following to your root urls.py file.（如果您打算使用可瀏覽的API，您可能還需要添加REST框架的登錄和注銷視圖。將以下內容添加到您的根urls.py文件中。）
Note that the URL path can be whatever you want.（注意，url路徑可以是任何你想要的。）
Let's take a look at a quick example of using REST framework to build a simple model-backed API.讓我們來看看一個使用REST framework構建一個簡單模型支持api的快速示例。
We'll create a read-write API for accessing information on the users of our project.（我們將創建一個讀寫api，用於訪問項目用戶的信息。）
Any global settings for a REST framework API are kept in a single configuration dictionary named REST_FRAMEWORK . Start off by adding the following to your settings.py mole:（REST framework api的任何全局設置都保存在一個名為「rest_wramework」的配置詞典中。首先在「環境」模塊中添加以下內容：）
Don't forget to make sure you've also added rest_framework to your INSTALLED_APPS .（別忘了確保你已經在「INSTALLED_APPS」中添加了「rest_framework」。）
We're ready to create our API now. Here's our project's root urls.py mole:（我們准備好創建我們的api了。這是我們項目的根源 urls.py 模塊：）
You can now open the API in your browser at http://127.0.0.1:8000/ , and view your new 'users' API. If you use the login control in the top right corner you'll also be able to add, create and delete users from the system.（現在，您可以在瀏覽器中輸入『http://127.0.0.1:8000/』打開api，並查看您的新「用戶」api。如果您使用右上角的登錄控制項，您也可以從系統中添加、創建和刪除用戶。）
Can't wait to get started? The quickstart guide is the fastest way to get up and running, and building APIs with REST framework.（等不及要開始了？快速啟動指南是最快的建立和運行的方式，並建立REST framework的apis。）
The tutorial will walk you through the building blocks that make up REST framework. It'll take a little while to get through, but it'll give you a comprehensive understanding of how everything fits together, and is highly recommended reading.（本教程將幫助您完成組成REST框架的構建塊。這需要一點時間來完成，但是它會給你一個全面的理解如何把一切結合起來，並強烈推薦閱讀。）
There is a live example API of the finished tutorial API for testing purposes, available here .這里有一個用於測試目的的完成教程API的實例化API，這里可獲得
The API guide is your complete reference manual to all the functionality provided by REST framework.（API指南是您對REST框架提供的所有功能的完整參考手冊）
General guides to using REST framework.（使用REST框架的一般指南。）
See the Contribution guidelines for information on how to clone the repository, run the test suite and contribute changes back to REST Framework.（有關如何克隆存儲庫、運行測試套件以及向REST框架貢獻更改的信息，請參閱貢獻指南。）
For support please see the REST framework discussion group , try the #restframework channel on irc.freenode.net , search the IRC archives , or raise a question on Stack Overflow , making sure to include the 'django-rest-framework' tag.（要獲得支持，請參閱REST框架討論組，在IRC .freenode.net上嘗試#restframework通道，搜索IRC檔案，或者對Stack Overflow提出問題，確保包含「django-rest-framework」標簽。）
For priority support please sign up for a professional or premium sponsorship plan .（如需優先支持，請注冊專業或優質贊助計劃。）
For updates on REST framework development, you may also want to follow the author on Twitter.（對於REST框架開發的更新，您可能還希望在Twitter上跟隨作者。）
Follow @_tomchristie
If you believe you』ve found something in Django REST framework which has security implications, please do not raise the issue in a public forum .
Send a description of the issue via email to [email protected] . The project maintainers will then work with you to resolve any issues where required, prior to any public disclosure.
Copyright (c) 2011-2017, Tom Christie All rights reserved.
Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditions are met:
Redistributions of source code must retain the above right notice, this list of conditions and the following disclaimer. Redistributions in binary form must reproce the above right notice, this list of conditions and the following disclaimer in the documentation and/or other materials provided with the distribution.
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Ⅹ 如何用python實現英文短文的雙詞頻統計
簡單版：
#!/usr/bin/envpython3
importre
importjieba
fromcollectionsimportCounter
fname='counttest.txt'
withopen(fname)asf:
s=f.read()
pattern=re.compile(r'[a-zA-Z]+-?[a-zA-Z]*')
english_words=Counter(pattern.findall(s))
other_words=Counter(jieba.cut(pattern.sub('',s)))
print(' 英亂櫻胡文單詞統計結果： '+'-'*17)
print(' '.join(['{}:{}'.format(i,j)fori,jinenglish_words.most_common()]))
print(' 中文及符號統計結果： '+'-'*19)
print(' '.join(['{}:{}'.format(i,j)fori,jinother_words.most_common()]))
復雜版：
#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
from__future__importprint_function,division,unicode_literals
importsys,re,time,os,jieba
fromcollectionsimportCounter
fromdatetimeimportdatetime
classWordCounter(object):
def__init__(self,from_file,to_file=None,coding=None,jieba_cut=None):
'''根據設定的進程數，把文件from_file分割成大小基本相同，數量等同與進程數的文件段，
來讀取並統計詞頻，然後把結果寫入to_file中，當其為None時直接列印在終端或命令行上。
Args:
@from_file要讀取的文件
@to_file結果要寫入的文件
@coding文件的編碼方式，默認為採用chardet模塊讀取前1萬個字元來自動判斷
@jieba_cut是否啟用結巴分詞，默認為None
Howtouse:
w=WordCounter('a.txt','b.txt')
w.run()
'''
ifnotos.path.isfile(from_file):
raiseException('Nosuchfile:文件不存在')
self.f1=from_file
self.filesize=os.path.getsize(from_file)
self.f2=to_file
ifcodingisNone:
try:
importchardet
exceptImportError:
os.system('pipinstallchardet')
print('-'*70)
importchardet
withopen(from_file,'rb')asf:
coding=chardet.detect(f.read(10000))['encoding']
self.coding=coding
self._c=[Counter(),Counter()]
self.jieba=False
ifjieba_cutisnotNone:
頌亂self.jieba=True
defrun(self):
start=time.time()
if1:
self.count_direct(self.f1)
ifself.f2notin['None','Null','none','null',None]:
withopen(self.f2,'wb')asf:
f.write(self.result.encode(self.coding))
else:
print(' Englishwords: '+'-'*15)
print(self.result)
cost='嘩攔{:.1f}'.format(time.time()-start)
size=humansize(self.filesize)
tip=' Filesize:{}.Costtime:{}seconds'
#print(tip.format(size,cost))
self.cost=cost+'s'
defcount_direct(self,from_file):
'''直接把文件內容全部讀進內存並統計詞頻'''
start=time.time()
withopen(from_file,'rb')asf:
line=f.read()
foriinrange(len(self._c)):
self._c[i].update(self.parse(line)[i])
defparse(self,line):#解析讀取的文件流
text=line.decode(self.coding)
text=re.sub(r'- ','',text)#考慮同一個單詞被分割成兩段的情況，刪除行末的-號
pattern=re.compile(r'[a-zA-Z]+-?[a-zA-Z]*')#判斷是否為英文單詞
english_words=pattern.findall(text)
rest=pattern.sub('',text)
ex=Counter(jieba.cut(rest))ifself.jiebaelseCounter(text)
returnCounter(english_words),ex
defflush(self):#清空統計結果
self._c=[Counter(),Counter()]
@property
defcounter(self):#返回統計結果的Counter類
returnself._c
@property
defresult(self):#返回統計結果的字元串型式，等同於要寫入結果文件的內容
ss=[]
forcinself._c:
ss.append(['{}:{}'.format(i,j)fori,jinc.most_common()])
tip=' 中文及符號統計結果: '+'-'*15+' '
returntip.join([' '.join(s)forsinss])
defhumansize(size):
"""將文件的大小轉成帶單位的形式
>>>humansize(1024)=='1KB'
True
>>>humansize(1000)=='1000B'
True
>>>humansize(1024*1024)=='1M'
True
>>>humansize(1024*1024*1024*2)=='2G'
True
"""
units=['B','KB','M','G','T']
forunitinunits:
ifsize<1024:
break
size=size//1024
return'{}{}'.format(size,unit)
defmain():
iflen(sys.argv)<2:
print('Usage:pythonwordcounter.pyfrom_fileto_file')
exit(1)
from_file,to_file=sys.argv[1:3]
args={'coding':None,'jieba_cut':1}
foriinsys.argv:
forkinargs:
ifre.search(r'{}=(.+)'.format(k),i):
args[k]=re.findall(r'{}=(.+)'.format(k),i)[0]
w=WordCounter(from_file,to_file,**args)
w.run()
if__name__=='__main__':
importdoctest
doctest.testmod()
main()
更復雜的：如果是比較大的文件，建議採用多進程，詳情網路：多進程讀取大文件並統計詞頻 jaket5219999