I/O——从网页上爬取信息

【Python爬虫】爬取企业专利信息 本来是个美好的周末的,但是周五晚上领导给了一个公司名称的Excel,让把这些公司的专利信息爬取下来。本文记录了爬取企业专利信息的心酸过程。码字不易,喜欢请点赞!!! 一、找寻目标网页 在接到这个任务之后,我的内心是拒绝的。但是又不能不干。因此首先我需要先找到有公司专利信息的地方。在一番查找和问了问朋友之后,我知道中国专利网、国家知识产权网、Incopat、天眼查、企查查这些网站上面都有企业的专利... 阅读详情

从网页上爬取相关的信息。

运用的知识:正则表达式,输入输出流

eg:邮箱

import java.net.*;
import java.util.regex.Pattern;
import java.util.regex.Matcher;
import java.io.*;

public class Spider
{

 public static void main(String[] args) throws MalformedURLException
 {
  try{
   URL url = new URL("http://daoshi.eol.cn/page.php?exp_id=14702");
   try {
    URLConnection urlConn=url.openConnection();
    InputStream is=urlConn.getInputStream();
             InputStreamReader isr=new InputStreamReader(is);
             BufferedReader br=new BufferedReader(isr);
    FileOutputStream fos=new FileOutputStream("1.txt");
    String strLine;
    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    while((strLine=br.readLine())!=null)
    {
      sb.append(strLine);
    }

    String regExp = "E-mail </strong></td>(.{1,2})\\s*<td width=\"150\">(.{1,50})</td>";
    StringBuffer sbSec = new StringBuffer();
    Pattern pat = Pattern.compile( regExp );
    Matcher mat = pat.matcher(sb);
    if( mat.find() )
    {
     sbSec.append(mat.group(2)).append("\n");
    }
    fos.write(sbSec.substring(0).getBytes());
    
    is.close();
    fos.close();
   }
   catch (IOException e)
   {
    e.printStackTrace();
   }
   
  }
  catch(MalformedURLException e)
  {
   e.printStackTrace();
  }
 }
}

 注意:

1程序运行后需要刷新一下才能看的到结果!

2里面涉及到一个中文乱码问题

解决方法:在输入输出时就转换好编码问题

InputStreamReader isr=new InputStreamReader(is);

改为

InputStreamReader isr=new InputStreamReader(is,"UTF-8");

 

如何用Python爬取网页数据,Python爬取网页详细教程 阅读详情

相关推荐

利用爬虫从百度图片上爬取所有图片

找了很多程序都是爬取几张就挺了,下面这个版本经测试很好使。

weixin_43745234的博客 259

编写一个程序,如果名为Exercise12_15.txt的文件不存在,则创建该文件。使用文本I/O将随机产生的100个整数写入文件,文件中的整数由空格分开。从文件中读回数据并以升序显示数据。

不要自卑,去提升实力 互联网行业谁技术牛谁是爹 如果文章可以带给你能量,那是最好的事!请相信自己 加油o~ 题目描述: 编写一个程序,如果名为Exercise12_15.txt的文件不存在,则创建该文件。使用文本I/O将随机产生的100个整数写入文件,文件中的整数由空格分开。从文件中读回数据并以升序显示数据。 代码: /** *作者:魏宝航 *2020年12月5日,上午8:16 */ import java.io.*; import java.util.Arrays; public cl..

优快云 精品推荐 5094

ZStack云平台从零部署:ISO安装与初始化实战指南

本文详细介绍了ZStack云平台的从零部署过程,包括ISO安装与初始化配置的实战指南。从硬件环境准备、ISO镜像安装到云平台初始化,逐步解析关键步骤与常见问题解决方案,帮助用户快速搭建私有云环境。特别针对网络配置、存储选择和云主机创建等核心环节提供实用技巧,适合云计算初学者和运维人员参考。

moon9的博客 643

(Java作业)编写一个程序,如果名为Exercise12_15.txt的文件不存在,则创建该文件。使用文本I/O将随机产生的100个整数写入文件,文件中的整数由空格分开。

从文件中读回数据并以升序显示数据 import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.PrintWriter; import java.util.Scanner; import java.util.Arrays; public class HomeWork1{ public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException { F.

JC_ZQ_Fighting的博客 3671

labview中DAQ采集多个数据通道(温度传感器)(TTL信号的曲轴位置传感器)总结

文章目录前言一、面对的问题篇二、问题解决篇三、后续工作总结 前言 我研一的项目利用labview软件和NI数据采集卡采集发动机传感器的信号然后进行采集,发动机传感器是有很多种的,所以难以避免的需要采集多个通道的传感器信号。 一、面对的问题篇 前篇已经写道我已经将温度传感器的信号采集出来,也可以将其数据进行信号处理,由电压信号转变为温度值。但是想要采集多个通道的信号,加上TTL信号的曲轴位置传感器,我模仿温度传感器采集的程序另加了一个DAQ助手进行采集。也就是如图所示的程序: 但是这个程序不能正常显

xiaobaiwsc的博客 1万+

【模拟电子设计实战】开源!基于Multisim与AD620的心电采集电路仿真与优化

本文详细介绍了基于Multisim与AD620的心电采集电路仿真与优化实战。通过分析心电信号采集的挑战,重点讲解了AD620仪表放大器和OP07运算放大器的选型优势及电路设计技巧,包括对抗50Hz工频干扰和基线漂移的优化方法。文章还分享了Multisim仿真参数设置与实测对比经验,最终实现性能达标的心电采集电路设计。

weixin_30555125的博客 97

write data into a txt file in C#

[1].StreamWriter variable declaration public static System.IO.StreamWriter streamWriter; [2].initialize of the variable streamWriter = new System.IO.StreamWriter("filePath", false, System.Text.Enco

arhaiyun的专栏 591

手把手教你学Simulink--基于车联网与智能交通系统的场景实例:基于车联网(V2X)的实时路况信息共享与处理

《基于Simulink的车联网(V2X)实时路况共享系统仿真》摘要:本文详细介绍使用Simulink构建V2X智能交通系统的完整方法。系统包含交通路网建模、V2X通信实现(支持DSRC/C-V2X标准)、多源路况信息融合、动态路径规划等核心模块。通过对比实验,验证V2X可使平均车速提升52%,行程时间缩短34%,显著提升交通效率。文章还探讨了AI预测调度、车辆编队等高级应用,为智慧交通系统开发提供实用参考。所需工具包括Simulink、SimEvents及无线通信工具箱等。

MHD0815的博客 739

通过网络爬虫采集大数据

网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开 API 等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来,将其存储为统一的本地数据文件,并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集,附件与正文可以自动关联。 在互联网时代,网络爬虫主要是为搜索引擎提供最全面和最新的数据。 在大数据时代,网络爬虫更是从互联网上采集数据的有利工具。目前已经知道的各种网络爬虫工具已经有上...

程序员生活网 3万+

100 道大数据开发技术原理与实战面试宝典(必过答案详细解析)I

在数字化浪潮席卷全球的今天,大数据开发工程师已成为企业数字化转型的核心力量。无论是互联网巨头的用户行为分析,还是金融机构的风险控制,亦或是智慧城市的数据中枢,都离不开大数据技术的支撑。然而,面对BAT等头部企业严格的面试要求,候选人不仅需要掌握扎实的理论基础,更需具备将技术落地的实战能力。本文基于历年高频面试题与企业真实场景需求,梳理100道必考题目,涵盖基础概念、框架原理、算法设计、性能优化等核心领域,助你构建完整的知识体系,从容应对面试挑战。

AI天才研究院 1390

华为OD机试真题 新系统【小花获胜的奶茶】

华为OD机试真题 新系统【小花获胜的奶茶】,提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解,以及在线OJ模拟做题。华为OD机试真题 【小花获胜的奶茶】多语言题解。

qq_45776114的博客 393

利用python爬虫实现在目标网页上爬取图片的功能

利用python爬虫实现在目标网页上爬取图片的功能。爬取图片爬虫代码图形化界面总结 爬取图片 要实现目标功能首先考虑的是要如何实现从网上爬取图片,通过在网上参考学习我选择通过引用python的requests和re、os模块实现爬虫。下面我简单介绍一下引用这三个模块的目的,有兴趣深入了解的话网上都能搜到相关的详尽的文章。 requests是使用Apache2 licensed 许可证的HTTP库,...

Astronaut224的博客 913

《Java开发及前端最全面试题-Offer直通车》目录

Java开发是需求最广,工资高的细分领域,同时也是会的人最多,有的公司招1个Java开发,要面试几十甚至上百面试者,同时要求很高,要求通晓技术栈很多及很深深度。如果你正准备面试,想要脱颖而出,那么《Java开发及前端最全面试题-Offer直通车》是你的不二选择。本书汇集了多篇超过1万字的精华内容,无论是Java基础、数据库、SpringBoot和SpringCloud等必问的,还是前端、k8s等容器和虚拟化和大数据各类技术面试,本书都为你提供了最全面的试题和参考答案。

大模型大数据攻城狮的专栏 1180

android 从网页上爬取数据

1.爬取字符串文本经常通过下面三种方法 (1)通过HttpURLConnection爬取文本 /** * HttpUrlConnection */ new Thread(new Runnable() { @Override public void run() {

旺帝春心 4055

SAP 关于替代料物料混用问题处理方案简介

电子料很多都是需要进行替代的,并且需要考虑当A物料库存不足时,需要考虑B物料的库存来满足需求,当需求不满足的时候也需要考虑物料的价格因素,同时考虑价格低的物料进行采购。3、还遇到过比较奇葩的处理替代料的解决方案就是将SAP系统中的需求数据用接口的方式全部传输到外围系统,同时还将所有物料的库存信息都通过接口的方式传输到外围系统中,然后通过外围系统进行替代料逻辑的处理,然后在回写回SAP更改BOM中的优先级,然后在重新下单,貌似解决了替代料的问题,但是好像又没有解决。时间:2024-01-27。

我小时候很黑的博客 2353

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

从uniprot网站上爬取蛋白质家族信息

逼话少说,上代码 import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup import time from multiprocessing import Pool """ 类说明:从uniprot网站下获取蛋白的家族信息 Parameters: 无 Returns: 无 Modify: 2020-...

recher_He1107的博客 5223

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

python抓取网页数据教程_Python大数据之从网页上爬取数据的方法详解

本文实例讲述了Python大数据之从网页上爬取数据的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:myspider.py :#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-from scrapy.spiders import Spiderfrom lxml import etreefrom jredu.items import JreduItemclass JreduSpi...

weixin_40001395的博客 521

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

从网站上爬取疫情数据的方法

从网站上爬取疫情数据的方法 爬取疫情数据的网站是:link. 这是实现爬虫的主要方法: // 国内各省疫情情况 import requests import re from util.commonFunc import WriteToDb def parse_url(page_url): headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)

weixin_46773442的博客 1891

爬虫实例——从上爬取矿石图片

Mindat是国际互联网上最大的矿物数据库平台和矿物参考资源网站,提供世界各地的矿物数据和矿物数据,许多地质人员更新最新的矿物信息、矿物来源、图片、存储等数据资源。此时url带这页数信息,观察两个url,发现两者不同之处只有页数,page=页数,也就是说,只要我们更改url中页数数字,就能利用它得到所有图片。往下翻,底部出现页数标签,点击任一页数,此处点2,3作实列,进入以下界面。接下来获取总页数,滑倒底部,那里直接写明了,记下即可。所以矿石Gold图片有490页。,进入下一个界面——......

weixin_62599885的博客 812

基础爬虫实战: 抓取静态网页的信息【爬虫】

利用request库来爬取简单的静态网页,用JSON格式存储爬取的数据的一个简单的项目

Xiunneg的博客 1780

python爬虫去哪儿网上爬取旅游景点14万条,可以做大数据分析的数据基础

clums = ['省份', '城市','景点数','景点名','文章数','评论数','评分','占比','简介']df=pd.read_csv('去哪儿网城市.csv',encoding='utf-8')遍历每一页的URL,解析页面内容,并提取景点的各种信息。将提取的信息写入CSV文件中。def regnum(s):#提取爬取到的字符串中的数值。:根据给定的城市URL,获取该城市旅游景点的总数。然后根据每页10条的规则,计算出需要爬取的页数。读取包含城市链接的CSV文件。创建CSV文件,并写入列名。

weixin_49081159的博客 3007

码上爬第十五题

本文介绍了一个获取网页数据并求和的逆向分析过程。首先通过抓包发现cookie中的v值与请求头hexin-v值一致,使用hook定位到生成位置。随后通过补环境操作,在本地运行JS代码获取加密值。具体步骤包括:1)识别加密点;2)使用hook定位cookie生成位置;3)补全缺失的浏览器环境;4)提取加密值。最后用Python调用JS文件获取加密值,携带cookie和hexin-v请求20页数据并求和。整个过程展示了完整的网页数据逆向获取方案。

2201_76106654的博客 1201

Python爬取优快云,获取个人博客信息

    最近自己空余时间在学习CPDA相关的知识,不过不打算考证,毕竟报名费用要8800(此处吐血三升)。不过相关资料倒是挺多的,感觉很有意思,也很适合自己,就拿来学学了。    但是作为数据分析师,前提肯定是需要能得到大量数据。现在获取数据的最快方法就是在网络上爬取,所以自己就学习了下如何使用Python在网络上爬取数据。既然常常在优快云上混,那就先从爬取优快云的数据开始吧。    代码和思...

卡小基的博客 1万+

在网页文章爬虫

w=wordcloud.WordCloud(background_color='white',width=800,height=600,font_path='C:\Windows\Fonts\simfang.ttf',mask=imageio.imread(r'D:\\素材\\扇子.jpg'))for i in rp_str:#统计rp_str中分词在文中出现的位置,并将这些分词替换为空格。stopwords=['说','日','了']#将提取的汉字添加到列表中。#将提取的汉字写入到文件中。

NYD0527的博客 636

爬虫-通过本地IP地址从中国天气网爬取当前城市天气情况

1.问题描述 ​ 最近在做一个pyqt登录校园网的小项目,想在窗口的状态栏加上当天的天气情况,用爬虫可以很好的解决我的问题。 2.解决思路 ​ 考虑到所处位置的不同,需要先获取本地城市地址,然后作为中国天气网的输入,爬取指定城市的天气信息。 ​ a. 先通过https://www.ip.cn/爬取本地城市名称 b. 再通过获取本地城市名称作为输入 进入城市页面获取所需信息即可,看起来...

weixin_30722589的博客 315
上一篇: 验证邮箱正则表达式
下一篇: java ssh中文乱码问题综合
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值