女朋友说A罩杯最流行,我用Python采集购买数据来证明她是在狡辩

Pandas入门教程(二十二):股票数据分析实战——yfinance 获取数据、技术指标与收益率分析 把 Pandas 用在真实场景,才能体会它的价值。本文以茅台股票为例,用 yfinance 获取历史行情,完成缺失值处理与列筛选,绘制收盘价曲线,计算 SMA 移动平均线与 RSI 相对强弱指数,并通过日收益率、累计收益率和波动率完成完整的量化分析流程。 阅读详情

和女朋友看了《大赢家》,里面出来了柳岩,就和女朋友讨论了一下罩杯的问题。
女朋友说A罩杯是最流行的!优秀的人所有都是A!
我和她友好地讨论了许久!
我觉得她就是在狡辩!绝对是在狡辩!
所以我有必要来用python爬取一下中国女性的罩杯数据!
声明:我是为了证明女朋友是在狡辩!绝不是被赶出来了!!
python代码如下(评论里有些照片倒是不错,改点代码就能下载了哦):

 

import requests
import re
import time
from lxml import etree
 
 
 
 
def cczh(str):    #定义一个尺码转换函数,不同的尺寸转换为A/B/C/D/E
    if 'E' in str:   #如果数据中有E则:
        return 'E'   #返回E
    if 'D' in str:
        return 'D'
    if 'C' in str:
        return 'C'
    if 'B' in str:
        return 'B'
    if 'A' in str:
        return 'A'
    if 'XXL' in str:
        return 'E'
    if 'XL' in str:
        return 'D'
    if 'L' in str:
        return 'C'
    if 'M' in str:
        return 'B'
    if 'S' in str:
        return 'A'
    if '均码' in str:
        return 'B'
    if '大' in str:
        return 'C'
    if '小' in str:
        return 'A'
 
 
 
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36"
}    #设置一个请求头来突破反爬
 
 
all_sizes = []    #用一个空列表all_sizes来准备装尺寸数据
"""获得商品id"""
for i in range(1,51):    #依次生成1-50来进行网址拼接
    #拼接网址
    url = "https://list.jd.com/list.html?cat=1315,1345,1364&ev=exbrand_90320&page=" + str(i) + "&sort=sort_rank_asc&trans=1&JL=6_0_0#J_main"
    res = requests.get(url,headers=headers).text    #用requests的get函数来获取信息,用headers=headers来进行伪装.text转换为文本信息
    res_xpath = etree.HTML(res)    #转换为xpath类型
    sp_ids = res_xpath.xpath('//*[@id="plist"]/ul/li/div/@data-sku')   #用xpath提取商品的id
    time.sleep(5)   #设置5秒延时
    for sp_id in sp_ids:    #依次从sp_ids中提取sp_id来拼接
        """获得评论size"""
        for i in range(1,51):    #依次生成1-50来拼接评论网址
            url = "https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98&productId="+ str(sp_id) + "&score=0&sortType=5&page=" + str(i) + "&pageSize=10&isShadowSku=0&rid=0&fold=1"
            res = requests.get(url,headers=headers).text    #用requests的get函数来获取信息,用headers=headers来进行伪装.text转换为文本信息
            sizes = re.findall('"productSize":"(.*?)"',res)    #用正则表达式获得size信息
            print(sizes)   #打印一下尺寸信息
            for size in sizes:    #依次循环sizes中的信息
                all_sizes.append(size)    #将信息添加到all_sizes中
    time.sleep(5)    #设置5秒延时
 
"""进行尺码转换"""
abcds = []  #用一个空列表abcds准备装尺寸数据
for size in all_sizes:   #依次循环all_sizes中的信息
    size = cczh(size)  #用函数cczh来讲size的尺寸进行转换
    abcds.append(size)   #转换后的数据添加到abcds列表中
print(abcds)
print(len(abcds))   #查看尺寸总数量
 
"""进行尺寸统计"""
tjs = set(abcds)    #用列表abcds创建一个无序不重复元素集tjs,也就是删除重复元素,仅保留【A/B/C/D/E】等
for tj in tjs:    #依次从tjs中提取数据
    count = 0    #定义一个变量count=0进行计数
    for abcd in abcds:    #从abcds列表中依次提取数据
        if tj == abcd:    #如果abcd==tj则:
            count += 1    #count = count + 1   数量增加1
    print(tj, ": ", count)   #打印显示各个罩杯的数量

数据出来了!
631550
E : 3190
A : 144810
None : 1590
B : 331060
C : 132000
D : 18900
从京东数据来看,B的销量遥遥领先!A和C相差不大!E数量相对较小!至于F/G/H……数量就更少了!

如何处理动态语言(Python / JS)的“隐形”调用链? 本文揭示动态语言(Python/JS)中静态AST解析导致调用链“断链”的核心问题,提出通过运行时追踪补全图谱的解决方案。基于Code-Graph-RAG的cgr trace机制,分别利用pytest插件与V8 Profiler捕获真实调用路径,将动态边合并至静态图谱,并在权重体系中提升动态边优先级。实践表明,该方法可显著提升图谱覆盖率,实现“结构+行为”双视角理解代码,为MCP与Rerank系统提供可靠支持。 阅读详情

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Python编程_可乐
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