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import re import urllib url="http://www.baidu.com" s=urllib.request.urlopen(url).read()

时间: 2024-06-09 08:07:38 浏览: 183
这段代码是使用Python中的urllib库来获取百度网站的HTML文本内容。具体步骤如下: 1. 导入urllib和re库 2. 将要访问的URL地址赋值给变量url 3. 使用urllib库中的urlopen()函数打开url地址,并将获取到的内容赋值给变量s 4. 使用re库中的正则表达式功能来处理获取到的HTML文本内容 需要注意的是,在Python 3.x版本中,urllib库已经被拆分成了urllib.request、urllib.parse、urllib.error等模块,因此需要将代码修改为: ```python import re import urllib.request url = "http://www.baidu.com" s = urllib.request.urlopen(url).read() ``` 另外,这段代码只是获取了HTML文本内容,并没有进行其他的处理。如果需要对获取到的内容进行解析或者提取需要的信息,还需要使用其他的库或者工具。
相关问题

from urllib.request import urlopen url="http://www.baidu.com/" resp=urlopen(url)显示这个有问题吗

`from urllib.request import urlopen` 这一行导入了 Python 中的 `urlopen` 函数,用于从指定 URL 获取网页内容,这是标准的网络请求模块。当你使用 `urlopen(url)` 并传入百度首页地址 "http://www.baidu.com/" 时,如果网络连接正常,一般不会直接显示出错信息。 `urlopen(url)` 返回的是一个文件对象 (File-like object),你可以通过它获取响应头 (`headers`) 或读取响应内容。例如,可以这样做: ```python response = urlopen(url) print(response.status) # 打印 HTTP 状态码 print(response.read().decode()) # 读取并打印网页内容 ``` 如果网络连接不稳定或者百度服务器出现问题,可能会导致 `urlopen` 出现异常。常见的异常有 `URLError` 或 `HTTPError`。如果出现这类错误,`urlopen` 会抛出异常,你需要用 try-except 语句捕获并处理它们: ```python try: response = urlopen(url) except Exception as e: print(f"An error occurred: {str(e)}") ``` 如果你看到程序没有输出内容而是卡住或者报错,那可能是存在问题,需要进一步检查网络连接和可能的异常。

# -*- coding:utf - 8 -*- import urllib import urllib2 url = "http://www.baidu.com/s" keyword = raw_input("請輸入需要查詢的內容:") wd = {"wd":keyword} headers = {"User-Agent":"Mozilla"} wd = urllib.urlencode(wd) fullurl = url + "?" + wd request = urllib2.Request(fullurl,headers = headers) reponse = urllib2.urlopen(request) print response.read()这串代码应该放在哪,前端应该怎么写

<think>好的,我现在要解决用户的问题,关于Python中urllib和urllib2的使用示例,以及前端如何配合实现搜索引擎请求。首先,用户提到的urllib和urllib2是Python中用于处理URL请求的库,但需要注意,urllib2在Python 3中已经被合并到urllib中,所以可能需要分版本讨论。不过用户提供的引用中提到了urllib3,可能也需要考虑进去。 首先,我需要整理urllib和urllib2的基本用法。根据引用[1],urllib2是用于获取URL的组件,引用[4]提到urlopen()可以接受Request对象来扩展功能。用户可能需要看到如何发送GET和POST请求,设置头部、处理参数等。例如,引用[3]中的requests库示例展示了如何传递参数、头部和cookies,但用户可能想用urllib实现类似功能。 接下来,用户想要前端配合实现搜索引擎请求。这里可能需要一个简单的HTML表单,用户输入关键词,提交后后端用urllib处理请求,获取搜索结果。前端部分需要表单和JavaScript处理异步请求,但用户可能更关注后端如何接收参数并发起请求。 然后,考虑到用户提供的引用中有urllib3的内容(引用[4]),是否需要提到urllib3的使用?用户的问题主要针对urllib和urllib2,但urllib3是第三方库,功能更强大,可能值得简要比较。 另外,引用[2]提到了install_opener和build_opener,这涉及处理handler,比如设置代理或处理cookie。用户可能需要示例来展示如何自定义opener。 用户的问题中还提到前端配合实现搜索功能,所以需要展示前后端如何交互。例如,前端发送搜索请求到后端,后端使用urllib向搜索引擎API发送请求,处理返回的数据并展示给前端。 需要注意Python 2和3的区别,urllib2在Python 3中分为urllib.request和urllib.error,所以示例代码需要明确版本。用户提供的引用中有urllib2,可能在Python 2环境下,但考虑到现在更多用Python 3,可能需要说明两者的差异,或者以Python 3为例。 此外,用户引用了requests库的例子,但问题中没提到requests,可能用户希望比较urllib和requests的区别,或者展示如何用标准库实现类似功能。 现在需要组织步骤: 1. 介绍urllib和urllib2的基本使用,包括发送GET/POST请求,添加headers,处理参数。 2. 提供代码示例,比如使用urllib.request.urlopen,构建Request对象,处理响应。 3. 结合前端,展示一个简单的HTML表单,通过GET方法将搜索词发送到后端,后端处理并请求搜索引擎(比如百度或Google的API)。 4. 可能涉及参数编码,如使用urllib.parse.urlencode来处理查询参数。 5. 提到urllib3的简单使用,作为第三方库的补充。 6. 注意事项,如Python版本差异,错误处理等。 需要注意引用中的内容,比如引用[4]提到Request对象的使用,需要在示例中体现。引用[5]可能涉及设置方法的问题,比如GET/POST,但用户的问题中没有明确提到,可能需要忽略。 现在,具体示例部分需要构造一个后端用urllib发送请求到搜索引擎,前端提交表单的实例。假设使用百度搜索的示例,但实际中可能需要API密钥,这里可能需要模拟或者使用公开的API。 可能遇到的问题包括:处理SSL验证,设置用户代理(避免被拒绝),处理返回的数据格式(JSON或HTML解析)。但用户的问题可能更关注基本流程,而不是复杂的数据处理。 总结步骤: - 前端HTML表单,输入关键词,提交到后端。 - 后端Python使用urllib.parse编码参数,发送GET请求到搜索引擎。 - 获取结果并返回给前端显示。 示例代码需要包括前后端部分,但用户可能更关注后端如何处理,前端部分可以简化。 现在编写示例时要注意Python代码的正确性,比如在Python 3中使用urllib.request和urllib.parse。同时,前端部分可能需要使用JavaScript的fetch API来异步发送请求,或者传统的表单提交。 考虑到用户的问题中的引用有urllib2和urllib3,但示例可能需要用Python 3的urllib,因此需要明确说明版本。 最后,生成相关问题,可能涉及库的区别、错误处理、性能优化等。</think>### Python中urllib与urllib2的使用示例及前端配合实现搜索功能 #### 1. urllib与urllib2基础使用 **urllib**和**urllib2**是Python标准库中用于处理HTTP请求的模块(注:Python 3中将urllib2合并到urllib中,分为`urllib.request`、`urllib.parse`等子模块)。以下示例基于Python 3。 ##### 发送GET请求 ```python from urllib import request, parse # 基础GET请求 response = request.urlopen('https://www.baidu.com') print(response.read().decode('utf-8')) ``` ##### 构建带参数的请求 ```python # 参数编码 params = parse.urlencode({'q': 'Python教程', 'page': 1}) url = f'https://www.example.com/search?{params}' # 添加自定义Header headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} req = request.Request(url, headers=headers) response = request.urlopen(req) print(response.read().decode('utf-8')) ``` ##### 发送POST请求 ```python data = parse.urlencode({'username': 'test', 'password': '123'}).encode('utf-8') req = request.Request('https://example.com/login', data=data, method='POST') response = request.urlopen(req) print(response.status) # 输出状态码 ``` #### 2. 前端配合实现搜索功能 ##### 前端HTML表单(简化) ```html <form action="/search" method="GET"> <input type="text" name="keyword" placeholder="输入关键词"> <button type="submit">搜索</button> </form> ``` ##### 后端处理(Flask框架示例) ```python from flask import Flask, request from urllib import request as urllib_request, parse app = Flask(__name__) @app.route('/search') def handle_search(): keyword = request.args.get('keyword', '') # 编码关键词并请求搜索引擎(模拟百度搜索) encoded_keyword = parse.quote(keyword) target_url = f'https://www.baidu.com/s?wd={encoded_keyword}' # 添加Header避免被反爬 req = urllib_request.Request(target_url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}) response = urllib_request.urlopen(req) return response.read().decode('utf-8') ``` #### 3. urllib3的扩展使用 **urllib3**是第三方库,提供连接池、重试等高级功能: ```python import urllib3 http = urllib3.PoolManager() response = http.request('GET', 'https://www.example.com', fields={'q': 'Python'}) print(response.data.decode('utf-8')) ``` #### 注意事项 - **Python版本差异**:Python 3中使用`urllib.request`替代Python 2的`urllib2`[^4]。 - **安全性**:处理用户输入时需验证和过滤,避免注入攻击。 - **反爬策略**:需设置合理的`User-Agent`和请求频率[^3]。 ---
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import webbrowser import os import json import urllib.request import random from datetime import datetime def fetch_hot_searches(): """获取热门搜索词(最多55个)""" try: # 从百度风云榜获取热门搜索 url = "https://top.baidu.com/board?platform=pc" with urllib.request.urlopen(url, timeout=3) as response: html = response.read().decode('utf-8') # 解析HTML获取热搜数据 start_index = html.find('', start_index) json_str = html[start_index+11:end_index].strip() data = json.loads(json_str) # 提取所有热搜词(最多55个) all_hot_searches = [] for card in data['data']['cards']: for item in card['content']: all_hot_searches.append(item['word']) if len(all_hot_searches) >= 55: break if len(all_hot_searches) >= 55: break return all_hot_searches except Exception as e: print(f"获取热门搜索失败: {e}") # 备用热门搜索词 return [ "深度学习", "人工智能", "机器学习", "神经网络", "Python编程", "数据科学", "自然语言处理", "计算机视觉", "TensorFlow", "PyTorch", "前端框架", "后端开发", "数据库优化", "算法竞赛", "云计算", "大数据", "区块链", "物联网", "网络安全", "DevOps", "微服务", "容器技术", "React", "Vue.js", "Angular", "Node.js", "Java", "C++", "Go语言", "Rust", "Swift", "Kotlin", "TypeScript", "Docker", "Kubernetes", "Git", "Linux", "Windows", "MacOS", "iOS开发", "Android开发", "Flutter", "Unity", "游戏开发", "AR/VR", "5G技术", "量子计算", "边缘计算", "自动驾驶", "机器人技术", "芯片技术", "半导体", "元宇宙", "Web3.0" ] def generate_search_page(): """生成带AI搜索功能和多引擎搜索的HTML页面,包含历史记录和热门搜索""" # 获取热门搜索词(最多55个) all_hot_searches = fetch_hot_searches() # 如果不足55个,补充到55个 if len(all_hot_searches) < 55: backup_searches = [ "深度学习", "人工智能", "机器学习", "神经网络", "Python编程", "数据科学", "自然语言处理", "计算机视觉", "TensorFlow", "PyTorch" ] while len(all_hot_searches) < 55: all_hot_searches.append(random.choice(backup_searches)) # 随机选择10个热搜词用于初始显示 initial_hot_searches = random.sample(all_hot_searches, 10) html_content = f''' <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>智能搜索平台</title> <style> * {{ margin: 0; 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let currentEngine = "baidu"; const HISTORY_KEY = "searchHistory"; // DOM元素 const searchInput = document.getElementById("searchInput"); const searchBtn = document.getElementById("searchBtn"); const engineBtns = document.querySelectorAll(".engine-btn"); const hotTagsContainer = document.getElementById("hotTagsContainer"); const refreshHotBtn = document.getElementById("refreshHot"); const historyList = document.getElementById("historyList"); const clearHistoryBtn = document.getElementById("clearHistory"); const allHotSearches = JSON.parse(document.getElementById("allHotSearches").textContent); // 初始化页面 document.addEventListener("DOMContentLoaded", () => {{ loadSearchHistory(); updateSearchButton(); // 设置引擎按钮事件 engineBtns.forEach(btn => {{ btn.addEventListener("click", () => {{ engineBtns.forEach(b => b.classList.remove("active")); btn.classList.add("active"); currentEngine = btn.dataset.engine; updateSearchButton(); }}); }}); // 搜索按钮事件 searchBtn.addEventListener("click", performSearch); // 回车键搜索 searchInput.addEventListener("keyup", (e) => {{ if (e.key === "Enter") {{ performSearch(); }} }}); // 换一换按钮事件 refreshHotBtn.addEventListener("click", refreshHotSearches); // 清除历史按钮事件 clearHistoryBtn.addEventListener("click", clearSearchHistory); // 聚焦搜索框 searchInput.focus(); }}); // 更新搜索按钮文字 function updateSearchButton() {{ const engineNames = {{ baidu: "百度一下", google: "Google搜索", bing: "必应搜索", ai: "AI搜索" }}; searchBtn.textContent = engineNames[currentEngine]; }} // 执行搜索 function performSearch() {{ const keyword = searchInput.value.trim(); if (!keyword) {{ searchInput.focus(); return; }} // 保存搜索历史 saveSearchHistory(keyword); // 构建搜索URL let searchUrl = engines[currentEngine] + encodeURIComponent(keyword); // 特殊处理AI搜索 if (currentEngine === "ai") {{ searchUrl += "&t=ai"; }} // 打开新标签页 window.open(searchUrl, "_blank"); }} // 刷新热搜词 function refreshHotSearches() {{ // 随机选择10个不重复的热搜词 const shuffled = [...allHotSearches].sort(() => 0.5 - Math.random()); const selected = shuffled.slice(0, 10); // 清空容器 hotTagsContainer.innerHTML = ''; // 添加新的热搜标签 selected.forEach((tag, index) => {{ const tagClass = index < 3 ? "" : index < 6 ? "hot" : "new"; const tagElement = document.createElement('div'); tagElement.className = hot-tag ${{tagClass}}; tagElement.dataset.keyword = tag; tagElement.textContent = tag; // 添加点击事件 tagElement.addEventListener('click', () => {{ searchInput.value = tag; performSearch(); }}); hotTagsContainer.appendChild(tagElement); }}); // 添加轻微动画效果 hotTagsContainer.style.opacity = '0'; setTimeout(() => {{ hotTagsContainer.style.transition = 'opacity 0.3s ease-in-out'; hotTagsContainer.style.opacity = '1'; }}, 10); }} // 保存搜索历史 function saveSearchHistory(keyword) {{ let history = JSON.parse(localStorage.getItem(HISTORY_KEY) || '[]'); // 移除重复项 history = history.filter(item => item.keyword !== keyword); // 添加新记录 history.unshift({{ keyword: keyword, timestamp: new Date().toISOString() }}); // 最多保留10条记录 if (history.length > 10) {{ history = history.slice(0, 10); }} localStorage.setItem(HISTORY_KEY, JSON.stringify(history)); loadSearchHistory(); }} // 加载搜索历史 function loadSearchHistory() {{ const history = JSON.parse(localStorage.getItem(HISTORY_KEY) || '[]'); historyList.innerHTML = ''; history.forEach(item => {{ const historyItem = document.createElement('div'); historyItem.className = 'history-item'; historyItem.textContent = item.keyword; historyItem.addEventListener('click', () => {{ searchInput.value = item.keyword; performSearch(); }}); historyList.appendChild(historyItem); }}); }} // 清除搜索历史 function clearSearchHistory() {{ localStorage.removeItem(HISTORY_KEY); loadSearchHistory(); }} </script> </body> </html> ''' # 保存为HTML文件 file_path = os.path.abspath('smart_search_engine.html') with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(html_content) # 自动在浏览器中打开 webbrowser.open(f'file://{file_path}') return f"已生成智能搜索页面: {file_path}" # 生成并打开页面 if __name__ == "__main__": result = generate_search_page() print(result) 去掉搜索历史

import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import re import jieba import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import csv import jieba.posseg as pseg import matplotlib.colors as mcolors 添加用户代理头避免被拦截 headers = { ‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36’ } 从百度百科获取《琅琊榜》数据 url = “https://baike.baidu.com/item/琅瓊榜/15474822” req = urllib.request.Request(url, headers=headers) response = urllib.request.urlopen(req) html_content = response.read().decode(‘utf-8’) soup = BeautifulSoup(html_content, ‘html.parser’) 提取剧情内容 all_jq = “” 主要剧情 main_plot = soup.find(‘div’, class_=‘lemma-summary’) if main_plot: paragraphs = main_plot.find_all(‘div’, class_=‘para’) for para in paragraphs: content_text = para.get_text(strip=True) content_text = re.sub(r’\s*[\d+]', ‘’, content_text).strip() all_jq += content_text + “\n” 分集剧情 episode_section = None for h2 in soup.find_all(‘h2’): if “分集剧情” in h2.get_text().strip(): episode_section = h2 break if episode_section: table = episode_section.find_next(‘table’, class_=‘table-view’) if table: rows = table.find_all(‘tr’) for row in rows: if row.th: # 跳过表头 continue tds = row.find_all(‘td’) if len(tds) >= 2: episode_text = tds[1].get_text(strip=True) 清理文本 episode_text = re.sub(r’[编辑]|\s{2,}', ‘’, episode_text) if episode_text: all_jq += episode_text + “\n” 保存剧情 with open(‘琅琊榜剧情.txt’, ‘w’, encoding=‘utf-8’) as f: f.write(all_jq) 提取主要角色 names = [] characters_section = None for h2 in soup.find_all(‘h2’): if “角色介绍” in h2.get_text().strip() or “主要角色” in h2.get_text().strip(): characters_section = h2 break if characters_section: 查找角色表格 table = characters_section.find_next(‘table’, class_=‘table-view’) if table: rows = table.find_all(‘tr’) for row in rows: 第一行为表头,跳过 if row.th: continue 第一列为角色名称 first_td = row.find(‘td’) if first_td: 移除括号内的演员名(如"梅长苏(胡歌饰)") name_text = re.sub(r’(.)|(.)‘, ‘’, first_td.get_text(strip=True)) 只保留中文名 if re.match(r’^[\u4e00-\u9fa5·]{2,4}$', name_text): names.append(name_text) 手动添加主要角色(确保核心角色都在列表中) core_characters = [‘梅长苏’, ‘萧景琰’, ‘霓凰郡主’, ‘蒙挚’, ‘誉王’, ‘谢玉’, ‘言豫津’, ‘萧景睿’] for char in core_characters: if char not in names: names.append(char) 去重并排序 names = sorted(set(names)) print(f"提取的角色列表: {', '.join(names)}") 保存角色列表 with open(‘琅琊榜角色名单.txt’, ‘w’, encoding=‘utf-8’) as f: f.write(‘\n’.join(names)) 为分词添加角色名 for name in names: jieba.add_word(name) 对于3-4字的角色名,添加可能的分词组合 if len(name) == 3: jieba.add_word(name[:2]) jieba.add_word(name[1:]) elif len(name) == 4: jieba.add_word(name[:2]) jieba.add_word(name[2:]) jieba.add_word(name[1:3]) 人物出场次数统计 with open(‘琅琊榜剧情.txt’, ‘r’, encoding=‘utf-8’) as f: plot_summary = f.read() 分割句子 sentences = [s for s in re.split(r’[。!?:]', plot_summary) if s.strip()] 统计各角色出场次数 name_counts = {name: 0 for name in names} for sentence in sentences: 使用jieba分词 words = jieba.cut(sentence) for word in words: if word in name_counts: name_counts[word] += 1 按出场次数排序 sorted_name_counts = sorted(name_counts.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True) top_ten = sorted_name_counts[:10] 绘制统计图 plt.figure(figsize=(12, 6)) top_names, top_counts = zip(*top_ten) plt.bar(top_names, top_counts, color=‘#1f77b4’) plt.xlabel(‘角色名称’, fontsize=12) plt.ylabel(‘出场次数’, fontsize=12) plt.title(‘《琅琊榜》主要角色出场统计TOP10’, fontsize=14) plt.xticks(rotation=15) plt.tight_layout() plt.savefig(‘琅琊榜人物出场次数统计.png’, dpi=150) plt.show() 构建人物关系网络 G = nx.Graph() 添加节点 for name, count in name_counts.items(): if count > 0: # 只添加实际出场的角色 G.add_node(name, size=count) 关系增强字典(已知的强关系对) enhanced_relationships = { 正面关系 (‘梅长苏’, ‘萧景琰’): 10, # 挚友 (‘梅长苏’, ‘霓凰郡主’): 10, # 情侣 (‘梅长苏’, ‘蒙挚’): 8, # 部下 (‘萧景琰’, ‘霓凰郡主’): 7, # 兄妹 负面关系 (‘梅长苏’, ‘誉王’): -8, # 政敌 (‘萧景琰’, ‘誉王’): -8, # 政敌 (‘梅长苏’, ‘谢玉’): -10, # 仇敌 } 分析人物关系:同一句子中出现算一次关联 sentence_cooccurrence = {} for sentence in sentences: 找出当前句子中出现的角色 current_chars = set() words = jieba.cut(sentence) for word in words: if word in names: current_chars.add(word) 为当前句子中出现的人物建立关系 char_list = list(current_chars) for i in range(len(char_list)): for j in range(i+1, len(char_list)): char1 = char_list[i] char2 = char_list[j] pair = tuple(sorted([char1, char2])) # 累加关系权重 if pair in sentence_cooccurrence: sentence_cooccurrence[pair] += 1 else: sentence_cooccurrence[pair] = 1 将关系添加到图中 for pair, count in sentence_cooccurrence.items(): weight = count 检查是否在增强字典中 if pair in enhanced_relationships: 如果是正权重就增强,负权重就减弱 sign = 1 if enhanced_relationships[pair] > 0 else -1 weight = max(2, count) * (abs(enhanced_relationships[pair])/5) weight *= sign elif (pair[1], pair[0]) in enhanced_relationships: sign = 1 if enhanced_relationships[(pair[1], pair[0])] > 0 else -1 weight = max(2, count) * (abs(enhanced_relationships[(pair[1], pair[0])])/5) weight *= sign G.add_edge(pair[0], pair[1], weight=weight) 7. 导出CSV文件(用于Gephi或其他可视化工具) with open(‘琅琊榜人物关系_节点.csv’, ‘w’, newline=‘’, encoding=‘utf-8-sig’) as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow([‘Id’, ‘Label’, ‘Size’]) for node, data in G.nodes(data=True): writer.writerow([node, node, data.get(‘size’, 1)]) with open(‘琅琊榜人物关系_边.csv’, ‘w’, newline=‘’, encoding=‘utf-8-sig’) as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow([‘Source’, ‘Target’, ‘Weight’, ‘Type’]) for u, v, data in G.edges(data=True): edge_type = ‘Positive’ if data[‘weight’] > 0 else ‘Negative’ writer.writerow([u, v, abs(data[‘weight’]), edge_type]) 可视化人物关系图 plt.figure(figsize=(20, 16)) 创建颜色映射 - 基于关系权重 weights = [abs(data[‘weight’]) for _, _, data in G.edges(data=True)] norm = mcolors.Normalize(vmin=min(weights), vmax=max(weights)) cmap = plt.cm.coolwarm # 暖色为正向关系,冷色为负向关系 节点大小基于出场次数 node_sizes = [data[‘size’]*50 for _, data in G.nodes(data=True)] 边的颜色和宽度基于关系强度 edge_colors = [] edge_widths = [] for u, v, data in G.edges(data=True): if data[‘weight’] > 0: 正向关系 - 红色系 edge_colors.append(cmap(1 - norm(data[‘weight’]))) # 浅红到深红 else: 负向关系 - 蓝色系 edge_colors.append(cmap(norm(abs(data[‘weight’])))) # 浅蓝到深蓝 edge_widths.append(norm(abs(data[‘weight’])) * 2 + 0.5) 使用spring_layout算法布局 pos = nx.spring_layout(G, k=0.3, iterations=50, seed=42) 绘制图形 nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=node_sizes, node_color=‘#ff9999’, alpha=0.9) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color=edge_colors, width=edge_widths, alpha=0.7) nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=12, font_family=‘SimHei’) 添加图例(说明) plt.scatter([], [], c=‘#ff9999’, s=100, label=‘人物节点’) plt.plot([], [], c=‘red’, linewidth=2, label=‘正向关系’) plt.plot([], [], c=‘blue’, linewidth=2, label=‘负向关系’) plt.legend(loc=‘best’) plt.title(‘《琅琊榜》主要人物关系网络’, fontsize=20) plt.axis(‘off’) plt.tight_layout() plt.savefig(‘琅琊榜人物关系图.png’, dpi=150) plt.show() print(“分析完成!已保存关系图和数据文件。”) 将这个案例改变成网址https://baike.baidu.com/item/琅琊榜/12700172 使得生成的图片有数据

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-b54e811cf022> in <module> 1 from selenium import webdriver ----> 2 driver = webdriver.Chrome() 3 driver.get("https://www.baidu.com") ~\Anaconda3\lib\site-packages\selenium\webdriver\chrome\webdriver.py in __init__(self, executable_path, port, options, service_args, desired_capabilities, service_log_path, chrome_options, keep_alive) 79 remote_server_addr=self.service.service_url, 80 keep_alive=keep_alive), ---> 81 desired_capabilities=desired_capabilities) 82 except Exception: 83 self.quit() ~\Anaconda3\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\webdriver.py in __init__(self, command_executor, desired_capabilities, browser_profile, proxy, keep_alive, file_detector, options) 155 warnings.warn("Please use FirefoxOptions to set browser profile", 156 DeprecationWarning, stacklevel=2) --> 157 self.start_session(capabilities, browser_profile) 158 self._switch_to = SwitchTo(self) 159 self._mobile = Mobile(self) ~\Anaconda3\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\webdriver.py in start_session(self, capabilities, browser_profile) 250 parameters = {"capabilities": w3c_caps, 251 "desiredCapabilities": capabilities} --> 252 response = self.execute(Command.NEW_SESSION, parameters) 253 if 'sessionId' not in response: 254 response = response['value'] ~\Anaconda3\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\webdriver.py in execute(self, driver_command, params) 317 318 params = self._wrap_value(params) --> 319 response = self.command_executor.execute(driver_command, params) 320 if response: 321 self.error_handler.check_response(response) ~\Anaconda3\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\remote_connection.py in execute(self, command, params) 372 data = utils.dump_json(params) 373 url = '%s%s' % (self._url, path) --> 374 return self._request(command_info[0], url, body=data) 375 376 def _request(self, method, url, body=None): ~\Anaconda3\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\remote_connection.py in _request(self, method, url, body) 395 396 if self.keep_alive: --> 397 resp = self._conn.request(method, url, body=body, headers=headers) 398 399 statuscode = resp.status ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\_request_methods.py in request(self, method, url, body, fields, headers, json, **urlopen_kw) 117 else: 118 return self.request_encode_body( --> 119 method, url, fields=fields, headers=headers, **urlopen_kw 120 ) 121 ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\_request_methods.py in request_encode_body(self, method, url, fields, headers, encode_multipart, multipart_boundary, **urlopen_kw) 215 extra_kw.update(urlopen_kw) 216 --> 217 return self.urlopen(method, url, **extra_kw) ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\poolmanager.py in urlopen(self, method, url, redirect, **kw) 430 ) 431 --> 432 conn = self.connection_from_host(u.host, port=u.port, scheme=u.scheme) 433 434 kw["assert_same_host"] = False ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\poolmanager.py in connection_from_host(self, host, port, scheme, pool_kwargs) 301 request_context["host"] = host 302 --> 303 return self.connection_from_context(request_context) 304 305 def connection_from_context( ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\poolmanager.py in connection_from_context(self, request_context) 326 pool_key = pool_key_constructor(request_context) 327 --> 328 return self.connection_from_pool_key(pool_key, request_context=request_context) 329 330 def connection_from_pool_key( ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\poolmanager.py in connection_from_pool_key(self, pool_key, request_context) 349 host = request_context["host"] 350 port = request_context["port"] --> 351 pool = self._new_pool(scheme, host, port, request_context=request_context) 352 self.pools[pool_key] = pool 353 ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\poolmanager.py in _new_pool(self, scheme, host, port, request_context) 263 request_context.pop(kw, None) 264 --> 265 return pool_cls(host, port, **request_context) 266 267 def clear(self) -> None: ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py in __init__(self, host, port, timeout, maxsize, block, headers, retries, _proxy, _proxy_headers, _proxy_config, **conn_kw) 195 196 if not isinstance(timeout, Timeout): --> 197 timeout = Timeout.from_float(timeout) 198 199 if retries is None: ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\util\timeout.py in from_float(cls, timeout) 188 :rtype: :class:Timeout 189 """ --> 190 return Timeout(read=timeout, connect=timeout) 191 192 def clone(self) -> Timeout: ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\util\timeout.py in __init__(self, total, connect, read) 117 read: _TYPE_TIMEOUT = _DEFAULT_TIMEOUT, 118 ) -> None: --> 119 self._connect = self._validate_timeout(connect, "connect") 120 self._read = self._validate_timeout(read, "read") 121 self.total = self._validate_timeout(total, "total") ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\util\timeout.py in _validate_timeout(cls, value, name) 157 "Timeout value %s was %s, but it must be an " 158 "int, float or None." % (name, value) --> 159 ) from None 160 161 try: ValueError: Timeout value connect was <object object at 0x0000019D3D87E6A0>, but it must be an int, float or None. ​

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~\Anaconda3\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\webdriver.py in start_session(self, capabilities, browser_profile) 250 parameters = {"capabilities": w3c_caps, 251 "desiredCapabilities": capabilities} --> 252 response = self.execute(Command.NEW_SESSION, parameters) 253 if 'sessionId' not in response: 254 response = response['value'] ~\Anaconda3\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\webdriver.py in execute(self, driver_command, params) 317 318 params = self._wrap_value(params) --> 319 response = self.command_executor.execute(driver_command, params) 320 if response: 321 self.error_handler.check_response(response) ~\Anaconda3\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\remote_connection.py in execute(self, command, params) 372 data = utils.dump_json(params) 373 url = '%s%s' % (self._url, path) --> 374 return self._request(command_info[0], url, body=data) 375 376 def _request(self, method, url, body=None): ~\Anaconda3\lib\site-packages\selenium\webdriver\remote\remote_connection.py in _request(self, method, url, body) 395 396 if self.keep_alive: --> 397 resp = self._conn.request(method, url, body=body, headers=headers) 398 399 statuscode = resp.status ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\_request_methods.py in request(self, method, url, body, fields, headers, json, **urlopen_kw) 117 else: 118 return self.request_encode_body( --> 119 method, url, fields=fields, headers=headers, **urlopen_kw 120 ) 121 ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\_request_methods.py in request_encode_body(self, method, url, fields, headers, encode_multipart, multipart_boundary, **urlopen_kw) 215 extra_kw.update(urlopen_kw) 216 --> 217 return self.urlopen(method, url, **extra_kw) ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\poolmanager.py in urlopen(self, method, url, redirect, **kw) 430 ) 431 --> 432 conn = self.connection_from_host(u.host, port=u.port, scheme=u.scheme) 433 434 kw["assert_same_host"] = False ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\poolmanager.py in connection_from_host(self, host, port, scheme, pool_kwargs) 301 request_context["host"] = host 302 --> 303 return self.connection_from_context(request_context) 304 305 def connection_from_context( ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\poolmanager.py in connection_from_context(self, request_context) 326 pool_key = pool_key_constructor(request_context) 327 --> 328 return self.connection_from_pool_key(pool_key, request_context=request_context) 329 330 def connection_from_pool_key( ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\poolmanager.py in connection_from_pool_key(self, pool_key, request_context) 349 host = request_context["host"] 350 port = request_context["port"] --> 351 pool = self._new_pool(scheme, host, port, request_context=request_context) 352 self.pools[pool_key] = pool 353 ~\Anaconda3\lib\site-packages\urllib3\poolmanager.py in _new_pool(self, scheme, host, port, request_context) 263 request_context.pop(kw, None) 264 --> 265 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value, name) 157 "Timeout value %s was %s, but it must be an " 158 "int, float or None." % (name, value) --> 159 ) from None 160 161 try: ValueError: Timeout value connect was <object object at 0x00000262D331E6A0>, but it must be an int, float or None.

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易语言是一种简单易学的编程语言,主要面向中文编程社区,其特色在于使用中文作为编程关键字。标题中提到的“希冀程序保护专家”可能是易语言编写的程序,旨在提供给易语言开发者使用的源码保护工具。 ### 易语言基础知识点 - **易语言的定义与特点:** 易语言是一种汉语编程语言,它的关键词和语法结构使用中文书写,极大降低了编程的学习难度,尤其适合编程初学者和没有英文基础的用户。 - **易语言的开发环境:** 易语言提供了一套集成开发环境(IDE),包括代码编辑器、调试器等,支持快速开发Windows应用程序。 - **易语言的应用范围:** 易语言广泛应用于桌面应用开发,如文本处理、游戏开发、系统管理工具等领域。 ### 程序保护的必要性 - **软件盗版与破解:** 在软件行业中,未经许可的复制和使用是一个普遍的问题。开发者需要采取措施保护其软件不被盗版和非法复制。 - **知识产权保护:** 程序保护是维护知识产权的一种方式,它帮助开发者保护其劳动成果不被他人侵权。 - **商业利益保护:** 软件如果被轻易破解,可能会导致开发者的经济损失。通过有效的程序保护,可以确保软件的合法销售和使用,维护开发者的商业利益。 ### 程序保护技术 - **代码混淆(Obfuscation):** 通过改变代码的结构和变量名来使程序难以阅读和分析,增加逆向工程的难度。 - **加壳(Packers):** 将可执行文件压缩,加密,使得程序在运行时首先执行一个解密或解压缩的过程,增加了程序被非法篡改的难度。 - **注册验证机制:** 通过软件注册码或激活机制,验证用户是否有权使用软件,限制非授权用户的使用。 - **许可证授权管理:** 程序运行时与远程服务器交互验证用户许可证,确保只有合法的用户可以使用软件。 ### 易语言的程序保护方案 - **代码混淆工具:** 易语言提供专门的混淆工具,开发者可以对源码进行混淆处理,提高代码安全性。 - **加密算法:** 易语言支持内置的加密解密函数库,开发者可以利用这些库函数实现加密算法,保护程序不被轻易破解。 - **模块化编程:** 易语言支持模块化开发,可以将核心功能封装在DLL模块中,通过主程序调用,增强保护效果。 - **第三方保护软件:** 如描述中的“希冀程序保护专家”,这样的工具往往集成了多种程序保护技术,如加壳、注册机生成、许可证管理等,提供一站式的服务。 ### 结论 易语言源码“希冀程序保护专家”面向的用户是使用易语言进行软件开发的程序员。这款工具能够帮助他们保护自己的易语言源码和编译后的可执行程序,防止源码被非法窃取,维护个人或公司的权益。通过实现各种程序保护技术,它能够提升软件的安全性,减少潜在的盗版风险,并且能够通过多种方式确保软件的授权使用,维护软件的市场价值。对于易语言开发者而言,这类保护工具是其软件能够获得市场成功的重要保障之一。
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【数据迁移流程优化】:一步到位的Excel到Oracle建表语句自动化转换

# 摘要 本文旨在优化数据迁移流程,通过深入分析Excel与Oracle数据库的结构特点和数据处理技术,开发出一套自动化工具来实现高效的数据转换。文章首先概述了数据迁移流程,并对Excel数据结构和提取技术进行了详细分析。接着,介绍了Oracle数据库的基础知识,包括建表语句和数据库设计原则。在此基础上,文章详细描述了自动化转换工具的开发过程,包括
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二维视觉缺陷检测技术背景

<think>好的,我需要回答用户关于二维视觉缺陷检测技术的背景知识,包括技术原理和应用背景。首先,我要确保遵循系统级指令,比如使用正确的LaTeX格式,生成相关问题,并添加引用标识。 首先,我得回忆一下用户提供的参考引用内容。引用[1]提到机器视觉检测系统的组成和特点,还有表面缺陷检测的问题和发展趋势。引用[2]则比较了2D和3D检测的优劣,指出2D在颜色和纹理检测上的优势,但在三维缺陷上的不足。 接下来,我需要组织回答的结构。用户要求结构清晰,逐步解决问题,所以应该分点说明技术原理和应用背景。技术原理部分需要包括图像获取、预处理、特征提取、分类识别等步骤。应用背景则需要说明传统方法的不