NiJiMingCheng的博客

本段代码使用python正则获取上海软科大学排名的全部数据信息，通过对大学信息加载的JS文件进行数据处理得到全部详细数据。

这段 Python 代码的核心目标是与百度文心 API 建立连接，向其发送用户提供的文本内容，并获取 API 返回的相应回复，从而实现一个简单的文本交互系统。代码中主要涉及到了requests库用于发送 HTTP 请求，以及对返回结果的处理，同时通过自定义函数来完成获取访问令牌（Access Token）以及与 API 进行交互的完整流程。全部代码})"""使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token）:return: access_token，或是None(如果错误)"""

通过本文介绍的 Python 爬虫程序，我们可以方便地从网页上抓取大学排名数据，并将其保存为常用的 Excel 和 CSV 格式，便于后续的数据处理和分析。在实际应用中，还可以根据需要对代码进行进一步的优化和扩展，例如增加数据清洗、处理更多的网页元素等功能，以满足更复杂的需求。希望本文能够帮助读者掌握 Python 爬虫在数据获取方面的基本应用技巧。

根据自己的操作系统下载相对应的驱动，webdriver 需要和对应的浏览器版本以及 selenium 版本对应。

这段代码主要是利用 Python 的 Selenium 库来实现自动化操作 12306 网站，完成登录、输入行程信息以及查询和抢购指定车次车票的功能。下面我们将逐步分析代码中的各个关键部分。

本项目旨在实现一个自动化的机车数据采集工具，通过对具体机车网站的爬取，获取机车品牌列表，进一步深入到每个品牌的车型页面，最终抓取车型的详细信息页面数据。整个过程涵盖了页面请求、数据解析以及数据存储等关键环节，下面将逐步展开介绍。"""初始化JiChe类的实例。在这里设置了要爬取的基础URL、请求头信息，以及连接到MySQL数据库所需的参数，并创建了数据库游标。"""Win64;# # 连接MongoDBport=3306,db='fjj'"""

MuKeport=3306,db='fjj'"""获取慕课网首页内容""""""解析慕课网首页，获取课程分类、标题和链接等信息"""else:try:except:print('暂无课程，或出错了。

这段代码主要实现了一个简单却充满趣味的功能：在屏幕上随机位置弹出多个带有特定温馨提示文字的小窗口，一段时间后再自动关闭所有弹出的窗口。整个程序基于 Python 的 Tkinter 库进行图形用户界面（GUI）的创建和操作。surprisewindow.title('嘻嘻')window.attributes("-topmost", True) # 设置窗口为最上层# 更改文本内容text='LJH，天天开心啊！',# 更改文本颜色--字体--大小bg='pink',

这段代码定义了一个名为Taptap的类，它具备从 TapTap 平台获取热门游戏信息、解析这些信息以及将其插入到数据库的功能。整体代码结构清晰，通过几个主要的方法协同工作来完成整个任务流程。# mongodb端口默认27017port=3306,db='fjj'"""发起请求并获取数据"""data = {"""数据解析"""try:# 游戏名称tag = []# 游戏详情页链接# 游戏公告pass"""将数据插入到数据库中。

这段代码主要实现了从 “” 这个网站上抓取笑话相关信息的功能。它通过几个函数的协作，完成了获取笑话列表、解析每个笑话的具体内容以及将数据保存到 CSV 文件的一系列操作。

这段代码用于获取和解析用户发布的微博作品相关信息，比如微博内容、发布时间、包含的图片等。通过以上对这段 Python 代码的详细讲解，我们可以看到它能够实现从微博获取用户基本信息以及下载用户微博中相关素材的功能。

在当今数字化的时代，网络上丰富的影视资源信息吸引着众多开发者去挖掘和利用。今天，我就来和大家分享一段有趣的代码，它能够从豆瓣电影平台获取相关数据并存储到数据库中哦。

在这个数字化时代，我们经常需要从网上下载大量图片，无论是为了个人学习、创作还是工作需要。然而，手动一张一张下载不仅耗时耗力，而且效率低下。今天，我将介绍一个使用Python多线程技术批量下载图片的脚本，这个脚本可以从根据关键字搜索并下载图片。

这段 Python 代码用于好看视频的逆向下载。首先导入了几个必要的库，包括requests用于发送网络请求、re用于正则表达式操作、base64用于 Base64 编码解码相关操作以及json用于处理 JSON 格式的数据。pip install base64 # base64库pip install tqdm # 下载进度条显示。

doubao函数的核心功能在于接收用户提供的文本内容content，并将其发送至指定的人工智能模型，随后获取模型返回的回复内容，最终将该回复返回给调用者。通过这一过程，实现了与特定模型的简单文本交互，可应用于多种场景，比如智能客服、文本生成辅助等。# 豆包messages=[通过对doubao函数的详细解析，我们清晰地看到了它是如何实现与特定人工智能模型的交互过程的。从客户端的初始化、对话完成请求的创建，到最终回复的获取与返回，每个步骤都紧密相连，共同完成了一个简单而有效的文本交互功能。

这段 Python 代码实现了一系列功能，主要围绕着与微信窗口的交互、消息的读取以及根据不同消息内容进行针对性回复展开。它集成了多个库，如pyautoguiwin32guiwin32con等，同时还可调用了自定义的百度AI开发平台的api文心一言大模型或者字节跳动的AI豆包大模型来处理不同来源的回复生成。通过对这段代码的详细解析，我们可以看到它实现了一个较为完整的微信消息自动化处理流程。