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Python爬虫实战：实现登录后抓取网页内容

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下载需积分: 50 | 24.97MB | 更新于2024-08-05 | 108 浏览量 | 15 下载量 举报 收藏
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"网页布局与对齐方式在前端开发中至关重要，尤其在响应式设计中，不同的设备尺寸可能需要不同的对齐策略。此资料涉及到不同尺寸屏幕的文本对齐方式，包括右对齐、居中对齐和两端对齐。同时，提到了一系列的CSS类，如`.large-text-right`、`.small-text-center`等，用于在特定宽度范围内的屏幕对齐控制。这些类主要用于响应式设计，确保内容在不同设备上呈现良好的视觉效果。此外，资料还提到了W3School的前端教程合集，涵盖了HTML基础、高级以及HTML5的相关内容，是学习前端开发的重要资源。" 在前端开发中，屏幕对齐方式通常通过CSS（Cascading Style Sheets）来实现。上述描述中提到的类选择器如`.large-text-right`是用于设置文本在宽度大于64.0625em的屏幕上右对齐。这种方式允许开发者根据设备屏幕大小调整元素的显示方式，以适应移动设备、平板电脑和桌面电脑等多种设备。例如，`.small-only-text-center`则只在宽度小于40em的小尺寸屏幕上使文本居中。 CSS的对齐方式包括： 1. 左对齐（默认）：使用`text-align: left;` 2. 右对齐：使用`text-align: right;` 3. 居中对齐：使用`text-align: center;` 4. 两端对齐：使用`text-align: justify;` 响应式设计是现代网页开发的关键技术，它使用媒体查询（Media Queries）来检测设备的特性，如屏幕宽度，然后应用相应的样式。例如，可以使用`@media screen and (min-width: 64.0625em) { ... }`来针对大于64.0625em宽度的屏幕定义样式。 W3School的前端教程合集提供了全面的HTML和CSS学习资源，包括HTML4.01、XHTML以及HTML5的相关教程。HTML5引入了许多新的元素和功能，如`<video>`和`<audio>`用于多媒体播放，`<canvas>`用于图形绘制，以及`<geolocation>`用于获取用户位置等，极大地丰富了网页内容和交互性。 学习这些基础知识对于成为一名专业的前端开发者是必要的，能够帮助创建既美观又功能丰富的跨平台网站。在实际工作中，结合使用CSS预处理器（如Sass或Less）和前端框架（如Bootstrap或Foundation）可以提高开发效率，同时保持代码的可维护性和一致性。

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EB配置pwm出现[E:\EB_studio\..\S32DS3.5_Studio_Other\SW32K3_S32M27x_RTD_R21-11_5.0.0\eclipse\plugins\Pwm_TS_T40D34M50I0R0/generate_PB/src/Pwm_PBcfg.c (signed):372]: The channel PwmChannel_EM0_10 in OPWMB mode used external counter bus A but the Pwm period is (16000 ticks) not equal the Emios period (1000 ticks) in EmiosMclMasterBus_EM0_A, Please update! (node ) 是什么情况？

PWM使用的时钟源($f_{PWM}$)与eMios时钟源($f_{eMios}$)未对齐 $$ \frac{16000}{f_{PWM}} \neq \frac{1000}{f_{eMios}} $$ 2. **分频器配置错误** PWM或eMios的预分频器(Prescaler)值设置错误 3. **计数单位...
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Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\xiangmu\08-tdem_python\plot_inv_1_em1dtm.py", line 105, in <module> data_object = data.Data( survey_1d, ...<2 lines>... standard_deviation=uncertainties ) File "D:\Python\Lib\site-packages\simpeg\data.py", line 82, in __init__ self.standard_deviation = standard_deviation ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Lib\site-packages\simpeg\data.py", line 262, in standard_deviation self.noise_floor = value ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Lib\site-packages\simpeg\data.py", line 214, in noise_floor value = validate_ndarray_with_shape( "noise_floor", value, shape=(self.survey.nD,) ) File "D:\Python\Lib\site-packages\simpeg\utils\code_utils.py", line 1086, in validate_ndarray_with_shape raise ValueError( "The dimensions of the input argument 'var' are greater than is specified by 'shape'" ) ValueError: The dimensions of the input argument 'var' are greater than i

完整工作流示例 ```python # 创建正演模拟 survey = tdem.Survey( source_list=[ tdem.sources.MagDipole( receiver_list=[noise_model], frequency=1.0, waveform=tdem.sources.StepOffWaveform() ) ] ) #...
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``` {============== 波动率自适应系统 ==============} MARKET_VOLA:=STD(CLOSE,60)/MA(CLOSE,60); DYN_SHT_PERIOD:=INTPART(8 + 12*MARKET_VOLA); DYN_LGCYC:=INTPART(MAX(DYN_SHT_PERIOD*3,50 + 250*MARKET_VOLA)); DYN_SMT_PERIOD:=INTPART((DYN_SHT_PERIOD + DYN_LGCYC)/2*(1 + 0.5*MARKET_VOLA)); {============== 智能EMA体系 ==============} VOL_WT_EMA:=VOL/MA(VOL,20); FAST_EMA:=EMA(CLOSE*VOL_WT_EMA,DYN_SHT_PERIOD)/EMA(VOL_WT_EMA,DYN_SHT_PERIOD); TR_CUSTOM:=MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(CLOSE,1))),ABS(LOW-REF(CLOSE,1))); SLOW_EMA:=WMA(CLOSE,DYN_LGCYC)*(0.7+MA(TR_CUSTOM,INTPART(DYN_LGCYC))/MA(CLOSE,DYN_LGCYC)); {============== 信号处理 ==============} DIFF_SIGNAL:=(FAST_EMA - SLOW_EMA)/SLOW_EMA*100; SMOOTH_DIFF:=EMA(DIFF_SIGNAL,DYN_SMT_PERIOD) + 0.5*EMA(DIFF_SIGNAL,INTPART(DYN_SMT_PERIOD/2)); FRACTAL_DIM:=LOG(HHV(HIGH,20)-LLV(LOW,20))/LOG(20); MOMENTUM_WAV:=SIN(DIFF_SIGNAL*3.1415926/10)*0.3 + COS(SMOOTH_DIFF*3.1415926/5)*0.7; {============== 深度学习模拟 ==============} SIGMOID_INPUT:=SMOOTH_DIFF/10; SIGMOID_GATE:=1/(1 + EXP(-SIGMOID_INPUT)); { 自定义双曲正切实现 } TANH_CUSTOM:=(EXP(DIFF_SIGNAL)-EXP(-DIFF_SIGNAL))/(EXP(DIFF_SIGNAL)+EXP(-DIFF_SIGNAL)); LSTM_CELL:=TANH_CUSTOM*0.6 + SIGMOID_GATE*0.4; ATTENTION:=(DIFF_SIGNAL - LLV(DIFF_SIGNAL,20))/(HHV(DIFF_SIGNAL,20)-LLV(DIFF_SIGNAL,20)); {============== 多维验证 ==============} WEEK_TREND:=REF("MACD.DIF#WEEK",1) > REF("MACD.DEA#WEEK",1); MONTH_MOM:=REF("RSI.RSI1#MONTH",1)>40 AND REF("RSI.RSI1#MONTH",1)<70; {修正RSI输出线} BLOCK_STR:=IF(INDEXC/REF(INDEXC,20)>1.2,1,0); {============== 信号系统 ==============} SIGNAL_EN:=POW(LSTM_CELL,2.718)*FRACTAL_DIM + MOMENTUM_WAV*ATTENTION; NORM_SIGNAL:=(SIGNAL_EN - LLV(SIGNAL_EN,60))/(HHV(SIGNAL_EN,60)-LLV(SIGNAL_EN,60)); VERIFY_SYS:= CLOSE/MA(CLOSE,20) > 0.93 AND VOL/MA(VOL,10) > 1.5 AND "MACD.DIF" > "MACD.DEA" AND FRACTAL_DIM > 1.2 AND BLOCK_STR; {============== 风控系统 ==============} DRAWDOWN:=IF(BARSLAST(SIGNAL_EN>0.8)>10, 1, 0.8); POS_COEF:=DRAWDOWN*(1 - MARKET_VOLA/0.3); {============== 最终信号 ==============} BUY_SIGNAL:= NORM_SIGNAL > 0.7 AND VERIFY_SYS AND WEEK_TREND AND MONTH_MOM AND COUNT(CROSS(NORM_SIGNAL,0.6),5)>=2; DRAWICON(BUY_SIGNAL,LOW,1);```你的身份是高级编程技术专家，精通各类编程语言，能对编程过程中的各类问题进行分析和解答。我的问题是【帮我用历史股票数据测试代码选股的准确性】

可能遇到的困难包括跨周期数据引用（如周线MACD和月线RSI），这需要将日线数据与周线、月线数据对齐。另外，某些自定义指标的实现可能需要仔细核对公式，确保与原始代码逻辑一致。 最后，建议用户使用成熟的回测...
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% 加载鸢尾花数据集（MATLAB示例） load fisheriris; X = meas; % 150x4特征矩阵 Y = grp2idx(species); % 转换为数值标签[1,2,3] net = patternnet([10 8]); % 双隐藏层（10+8神经元） net = train(net, X', dummyvar(Y)'); % 训练网络 # Python实现（使用sklearn） from sklearn.metrics import confusion_matrix import numpy as np # 模型预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred_labels = np.argmax(y_pred, axis=1) # 获取预测类别 # 生成混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true, y_pred_labels) # 可视化 import seaborn as sns sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', xticklabels=['setosa','versicolor','virginica'], yticklabels=['setosa','versicolor','virginica']) # Python实现（使用sklearn） ↑ 错误: 文本字符无效。请检查不受支持的符号、不可见的字符或非 ASCII 字符的粘贴。

# Python示例：检测文件中的非ASCII字符 with open('problem_file.py', 'rb') as f: content = f.read() non_ascii = [byte for byte in content if byte > 127] if non_ascii: print(f"发现{len(non_ascii)}...
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python中的__format__方法

在Python中，__format__方法是一个内置方法，用于自定义对象在使用格式化字符串时的行为。这个方法允许我们在格式化字符串中使用{}占位符，并通过在类中实现__format__方法来指定占位符的具体格式。通过在类中定义__...
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import akshare as ak import backtrader as bt import pandas as pd import talib class HybridStrategy(bt.Strategy): params = ( ('momentum_period', 14), # 动量周期 ('volatility_threshold', 0.25), # 波动率过滤阈值 ('position_ratio', 0.1), # 单标的最大仓位比例 ('trading_frequency', 3) # 高频交易频率 ) def __init__(self): self.ma5 = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=5) self.ma20 = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=20) self.rsi = bt.indicators.RSI(self.data.close, period=14) self.volatility = bt.indicators.StdDev(self.data.close, period=20) self.trading_days = 0 # 动量轮动核心逻辑 def momentum_strategy(self): # 获取申万行业指数数据（示例：医药生物） industry_data = ak.index_zh_a_hist(symbol="801150", period="daily", adjust="hfq") momentum = (industry_data['close'].iloc[-1] / industry_data['close'].iloc[-15] - 1) * 100 # 多周期嵌套：日线与 30 分钟 KDJ 共振 if self.is_kdj_resonance(): # 其他动量筛选逻辑... pass # 多周期 KDJ 共振检测 def is_kdj_resonance(self): # 日线 KDJ daily_k, daily_d = talib.STOCH( self.data.high, self.data.low, self.data.close ) # 30 分钟 K 线数据（AKShare 获取） min30_data = ak.stock_zh_a_hist_min_em( symbol=self.data._name, period="30", adjust="hfq" ) if len(min30_data) < 26: return False min30_k, min30_d = talib.STOCH( min30_data['high'], min30_data['low'], min30_data['close'] ) return (daily_k[-1] > daily_d[-1]) & (min30_k[-1] > min30_d[-1]) # 事件驱动：龙虎榜策略 def event_driven_strategy(self): lhb_data = ak.stock_lhb_detail_em(start_date=pd.Timestamp.now().strftime("%Y%m%d")) hot_stocks = lhb_data[ (lhb_data['买入额'] > 1e8) & (lhb_data['卖出营业部数'] < 3) ] # 后续筛选逻辑... # 高频套利：集合竞价选股（AKShare 数据） def detect_auction_signal(self): if self.trading_days % self.params.trading_freque

好的，我现在需要帮助用户解决在backtrader框架下实现多周期KDJ共振检测、动量轮动和高频套利策略的问题。首先，用户提到了使用akshare和talib，所以我要确保这些库的整合方法正确。 首先，多周期KDJ共振检测。KDJ...
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import numpy as np import pandas as pd import os # 检查文件是否存在 def check_file_exists(file_path): if not os.path.exists(file_path): raise FileNotFoundError(f"文件 {file_path} 不存在，请检查路径是否正确") # 1. 数据加载与预处理 # 加载季度GDP数据 quarterly_gdp_path = '季度GDP.xlsx' check_file_exists(quarterly_gdp_path) quarterly_gdp = pd.read_excel(quarterly_gdp_path, engine='openpyxl') # 处理季度GDP的日期格式 def convert_quarter_date(date_str): quarter, year = date_str.split('-') quarter_map = {'I': '03', 'II': '06', 'III': '09', 'IV': '12'} month = quarter_map.get(quarter, '03') return pd.to_datetime(f"{year}-{month}-01") quarterly_gdp['jidu'] = quarterly_gdp['jidu'].apply(convert_quarter_date) quarterly_gdp.set_index('jidu', inplace=True) quarterly_gdp.rename(columns={'gdp': 'GDP_Q'}, inplace=True) # 加载月度数据 monthly_data_path = '四大行业月度数据.xlsx' check_file_exists(monthly_data_path) monthly_data = pd.read_excel(monthly_data_path, engine='openpyxl') # 检查月度数据内容 if 'MONTH' not in monthly_data.columns: raise ValueError("月度数据文件中没有找到 'MONTH' 列") # 处理月度数据的日期格式 monthly_data['MONTH'] = pd.to_datetime(monthly_data['MONTH'], format='%Y-%m') monthly_data.set_index('MONTH', inplace=True) monthly_data.rename(columns={'INV': 'INV', 'TRADE': 'TRADE', 'POWER': 'POWER', 'IMEX': 'IMEX'}, inplace=True) 前面的代码是这样的 里面有数据信息 怎么改

好的，我现在需要帮助用户修改他们提供的Python代码，以构建月度GDP数据。用户已经给出了一些现有的代码，并询问如何进行修改。首先，我需要仔细阅读用户提供的代码，理解其结构和功能，然后找出需要改进的地方，...
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### 二、完整代码示例 ```python import scrapy class DoubanSpider(scrapy.Spider): name = 'douban_top250' start_urls = ['https://movie.douban.com/top250'] def parse(self, response): for li in ...
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