pythonrest
Ⅰ python的爬虫框架有哪些
实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。
高效的Python爬虫框架。分享给大家。
1.Scrapy
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。
2.PySpider
pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。
3.Crawley
Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。
4、Portia：是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站！简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核；可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识；动态匹配相同模板的内容。
5.Newspaper
Newspaper可以用来提取新闻、文章和内容分析。使用多线程，支持10多种语言等。
6、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。
7.Grab
Grab是一个用于构建Web刮板的Python框架。借助Grab，您可以构建各种复杂的网页抓取工具，从简单的5行脚本到处理数百万个网页的复杂异步网站抓取工具
8、selenium：这是一个调用浏览器的driver，通过这个库你可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码。
Ⅱ python 学习，需要有哪些基础呢
1、有较强的逻辑思维能力
几乎所有编程语言的学习都离不开较强的逻辑思维能力，因为编程语言是人与计算机的对话，任何歧义和差错都会影响最终的运行效率。
2、有较强的数理专业背景
学习Python最理想的专业有数学、统计学、物理学、计算机科学等专业，因为Python语言所操作的对象很可能是大数据收集与分析，以及AI开发领域，有以上的学科背景会对今后的发展有很好的优势。
3、有丰富的运维经验
可能很多学计算机的同学在毕业之后从事了服务器、后台管理的运维工作，这既有优势、也有劣势。所谓优势就是有现成的成品摆在你面前，你在做运维的过程中会对产品开发理解更加充分，然而劣势就在于对自身的技术提高帮助可能比较有限。这时学Python，更在于从运维转开发，这也是对自己职业生涯的一种新规划。
4、从事Web全栈开发工作
以前开发web，Java是主角，但如今越来越多的web开发开始青睐于Python，究其原因其实也是因为网络数据量的日益庞大以及人工智能的普及，所以精通Python语言对于从事web全栈开发将有积极的影响。
Ⅲ 学习python有什么好的用处
1. Python易于学习
相较于其它编程语言而言，Python更容易一些。Python 的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个 Python 专家，你也能读懂它的代码。我的经验是，通过实例来学习和教授 Python要比采取同样的方式去接触比方说 Ruby 或者 Perl 更加容易，因为 Python 的语法里面条条框框以及特殊的处理场景要少得多。 它所专注的并非语言表现的丰富程度，而是你想要用你的代码完成什么。
2. 它能用少量的代码构建出很多功能
Python 能带给所有开发者一种快速的学习体验。通过实践，你可以在最多两天之内轻松实现一个具备基础功能的游戏。另外一些让 Python 成为一门引人注目的编程语言的因素就是它的可读性和高效性。
3. Python 多才多艺
Python应用场景广泛，可被应用于如今你所能想得到的相当多的软件开发和操作场景，目前已广泛应用于人工智能、云计算开发、大数据开发、数据分析、科学运算、网站开发、爬虫、自动化运维、自动化测试、游戏开发等领域，因此，只需要你将 Python 了解得更加深入一点点，就能让你具备可以适应范围更宽泛的工作角色的技能。
4. Python 拥有最成熟的程序包资源库之一
Python 以 PyPI为其后盾, 这是一个拥有超过 85,000 个Python 模块和脚本的资源库，你拿过来就立马可以使用。这些模块向你的本地 Python 环境分发已经预先打包好的功能，可以用来解决各种诸如数据库处理、计算机视觉实现、数据分析以及构建 REST 风格的 web 服务等问题。
5. Python 是跨平台且开源的
Python 可以跨平台运行，并且已经开放源代码超过20年的时间了，如果你需要代码能同时在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起来，Python 就能满足要求。此外，有数十年的修修补补以及不断完善做后盾，可以确保你能够随心所欲地运行自己的代码。
6. Python 很灵活
有一些Python同其它编程语言集成在一起的稳定实现。
CPython, 同 C 集成的版本；
Jython, 同 Java 集成的Python版本；
IronPython, 被设计用来兼容 .Net 和 C#；
PyObjc, ObjectiveC 工具下的 Python 写法；
RubyPython, 同 Ruby 集成的 Python 版本。
并没有很多的语言能提供像 Python 这样的多样性和简洁性; 能持续努力演进并让社区繁荣好几十年的就更少了。无论你是编码新手还是能信手写就脚本的大师，都需要了解一下 Python。
Ⅳ 用Python编程1，2，3，4，5，6....到12，总共12个数、其中几个数字加起来等于39
Ⅳ 使用pythonrest_framework制作的微信登录为什么只能一个号可以登录
如果是两个微信号，用的是一个手机号，就在的话，那你登陆的时候可能他只会登陆一个。需要另一个需要绑定新的手机号码，然后用新的去登陆你应该就行了。
微信是不能两个手机同时登录一个账号的。一部手机登录微信号，如果要用另一部登录，那么只能是退出第一部手机登录的微信，这也是为了用户的信息安全。不过，一部手机登录微信，还可以在电脑端登录。
一部手机是可以登录两个微信号的，但是只能是在微信多开的情况下，这就需要手机支持微信多开功能了，否则只能是相互切换微信号，而不能实时更新微信信息，但是微信多开登录两个微信号，则互不影响。
Ⅵ Python的Bugzilla的Rest接口问题。想请教关于代码的问题。
这个是你写的么，如果有什么问题么，如果培滚搜你不知道怎么在终端下输入这些代码，你可以直接保存成文件，比如，BugzillaClient.py， 直接python BugzillaClient.py运行查看结果。
如果解决了您的问题请采纳！配历
如果未解决请继备罩续追问！
Ⅶ python rest框架哪个好
从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。
Django: Python Web应用开发框架
Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架
Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。
Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架
Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2
模板引擎。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数
据库、窗体验证工具。
Cubes：轻量级Python OLAP框架
Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。
Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架
Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。Kartograph.py目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。
Pulsar：Python的事件驱动并发框架
Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步源租服务器。
Web2py：全栈式Web框架
Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应镇手用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。
Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架
Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。
Dpark：Python版的Spark
DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。
Buildbot：基于Python的持续集成测试框架
Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。
Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架
Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。
Bottle: 微型Python Web框架
Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。
Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架
Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。
webpy: 轻量级的Python Web框架
webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没御裂嫌有模板也没有数据库的访问。
Scrapy：Python的爬虫框架
Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。
Ⅷ 用Python换算大小
代码如下：
#definevaluesofunits
Kilobyte=1024
Megabyte=1024*Kilobyte
Gigabyte=1024*Megabyte
Terabyte=1024*Gigabyte
#码乎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=迟此悉扒哗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中文介绍
注意：这是版本3的文档。还提供了版本2的文档。
Django REST framework 是一个强大且灵活的工具包，用以构建Web APIs。
为什么要使用REST framework？
REST framework is a collaboratively(合作地) funded project(基金项目). If you use REST framework commercially（商业化的） we strongly（强烈） encourage（建议） you to invest(投资) in its continued development(可持续发展) by signing up for a paid plan .(注册付费计划)
Every single（每次简单） sign-up helps us make REST framework long-term financially（财政上） sustainable(财务上可持续发展)
Many thanks to all our wonderful sponsors (赞助商), and in particular to our premium backers(优质的支持者), Rover , Sentry , Stream , Machinalis , and Rollbar .
（非常感谢我们所有的优秀赞助商，特别是我们的优秀支持者， 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)
下面是可选的包：
Install using pip , including any optional packages you want...（使用pip安装，包括任何你想要的可选包裹...）
...or clone the project from github.（或者从GitHub复制项目）
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.（如果您打算使用可浏览的API，您可能还需要添加REST框架的登录和注销视图。将以下内容添加到您的根urls.py文件中。）
Note that the URL path can be whatever you want.（注意，url路径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.让我们来看看一个使用REST framework构建一个简单模型支持api的快速示例。
We'll create a read-write API for accessing information on the users of our project.（我们将创建一个读写api，用于访问项目用户的信息。）
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的任何全局设置都保存在一个名为“rest_wramework”的配置词典中。首先在“环境”模块中添加以下内容：）
Don't forget to make sure you've also added rest_framework to your INSTALLED_APPS .（别忘了确保你已经在“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:（我们准备好创建我们的api了。这是我们项目的根源 urls.py 模块：）
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.（现在，您可以在浏览器中输入‘http://127.0.0.1:8000/’打开api，并查看您的新“用户”api。如果您使用右上角的登录控件，您也可以从系统中添加、创建和删除用户。）
Can't wait to get started? The quickstart guide is the fastest way to get up and running, and building APIs with REST framework.（等不及要开始了？快速启动指南是最快的建立和运行的方式，并建立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.（本教程将帮助您完成组成REST框架的构建块。这需要一点时间来完成，但是它会给你一个全面的理解如何把一切结合起来，并强烈推荐阅读。）
There is a live example API of the finished tutorial API for testing purposes, available here .这里有一个用于测试目的的完成教程API的实例化API，这里可获得
The API guide is your complete reference manual to all the functionality provided by REST framework.（API指南是您对REST框架提供的所有功能的完整参考手册）
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.（有关如何克隆存储库、运行测试套件以及向REST框架贡献更改的信息，请参阅贡献指南。）
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.（要获得支持，请参阅REST框架讨论组，在IRC .freenode.net上尝试#restframework通道，搜索IRC档案，或者对Stack Overflow提出问题，确保包含“django-rest-framework”标签。）
For priority support please sign up for a professional or premium sponsorship plan .（如需优先支持，请注册专业或优质赞助计划。）
For updates on REST framework development, you may also want to follow the author on Twitter.（对于REST框架开发的更新，您可能还希望在Twitter上跟随作者。）
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.
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Ⅹ 如何用python实现英文短文的双词频统计
简单版：
#!/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(' 英乱樱胡文单词统计结果： '+'-'*17)
print(' '.join(['{}:{}'.format(i,j)fori,jinenglish_words.most_common()]))
print(' 中文及符号统计结果： '+'-'*19)
print(' '.join(['{}:{}'.format(i,j)fori,jinother_words.most_common()]))
复杂版：
#!/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):
'''根据设定的进程数，把文件from_file分割成大小基本相同，数量等同与进程数的文件段，
来读取并统计词频，然后把结果写入to_file中，当其为None时直接打印在终端或命令行上。
Args:
@from_file要读取的文件
@to_file结果要写入的文件
@coding文件的编码方式，默认为采用chardet模块读取前1万个字符来自动判断
@jieba_cut是否启用结巴分词，默认为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:
颂乱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='哗拦{:.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):
'''直接把文件内容全部读进内存并统计词频'''
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):#解析读取的文件流
text=line.decode(self.coding)
text=re.sub(r'- ','',text)#考虑同一个单词被分割成两段的情况，删除行末的-号
pattern=re.compile(r'[a-zA-Z]+-?[a-zA-Z]*')#判断是否为英文单词
english_words=pattern.findall(text)
rest=pattern.sub('',text)
ex=Counter(jieba.cut(rest))ifself.jiebaelseCounter(text)
returnCounter(english_words),ex
defflush(self):#清空统计结果
self._c=[Counter(),Counter()]
@property
defcounter(self):#返回统计结果的Counter类
returnself._c
@property
defresult(self):#返回统计结果的字符串型式，等同于要写入结果文件的内容
ss=[]
forcinself._c:
ss.append(['{}:{}'.format(i,j)fori,jinc.most_common()])
tip=' 中文及符号统计结果: '+'-'*15+' '
returntip.join([' '.join(s)forsinss])
defhumansize(size):
"""将文件的大小转成带单位的形式
>>>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()
更复杂的：如果是比较大的文件，建议采用多进程，详情网络：多进程读取大文件并统计词频 jaket5219999