使用Python和维基百科API构建维基百科命令行工具
创建一个维基百科命令行界面 (CLI) 工具是一个很有成就感项目,它结合了Python的简洁性和维基百科庞大的知识库。本教程将逐步指导您如何构建一个使用其API从维基百科获取信息的CLI工具。
先决条件
开始之前,请确保您拥有以下内容:
- 系统上安装了Python 3.7或更高版本。
- Python的基础知识和API的使用经验。
- 用于访问维基百科API的互联网连接。
第一步:了解维基百科API
维基百科在 https://www.php.cn/link/27bf6226213cf288dfbf62ffc02bad4f 提供了一个RESTful API。此API允许开发人员查询维基百科的内容、元数据等等。我们将使用的关键端点包括:
-
action=query
:从维基百科获取一般内容。 -
list=search
:按关键字搜索文章。 -
prop=extracts
:检索文章摘要。
所有API请求的基本URL为:
<code>https://www.php.cn/link/27bf6226213cf288dfbf62ffc02bad4f</code>
第二步:设置Python环境
首先创建一个Python虚拟环境并安装所需的库。我们将使用requests
进行HTTP请求,使用argparse
处理CLI参数。
<code># 创建虚拟环境 python -m venv wikipedia-cli-env # 激活环境 # 在Windows上: wikipedia-cli-env\Scripts\activate # 在Mac/Linux上: source wikipedia-cli-env/bin/activate # 安装依赖项 pip install requests argparse</code>
第三步:规划CLI功能
我们的CLI工具将包括以下功能:
- 搜索维基百科文章:允许用户按关键字搜索文章。
- 获取文章摘要:检索特定文章的简短摘要。
- 查看CLI帮助:显示使用说明。
第四步:实现CLI工具
以下是CLI工具的Python代码:
import argparse import requests # 定义维基百科API的基本URL WIKIPEDIA_API_URL = "https://www.php.cn/link/27bf6226213cf288dfbf62ffc02bad4f" def search_articles(query): """搜索与查询匹配的维基百科文章。""" params = { 'action': 'query', 'list': 'search', 'srsearch': query, 'format': 'json', } response = requests.get(WIKIPEDIA_API_URL, params=params) response.raise_for_status() # 对错误的响应引发错误 data = response.json() if 'query' in data: return data['query']['search'] else: return [] def get_article_summary(title): """获取维基百科文章的摘要。""" params = { 'action': 'query', 'prop': 'extracts', 'exintro': True, 'titles': title, 'format': 'json', } response = requests.get(WIKIPEDIA_API_URL, params=params) response.raise_for_status() data = response.json() pages = data.get('query', {}).get('pages', {}) for page_id, page in pages.items(): if 'extract' in page: return page['extract'] return "No summary available." def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="一个与维基百科交互的CLI工具。") subparsers = parser.add_subparsers(dest="command") # 子命令:search search_parser = subparsers.add_parser("search", help="在维基百科上搜索文章。") search_parser.add_argument("query", help="搜索查询。") # 子命令:summary summary_parser = subparsers.add_parser("summary", help="获取特定维基百科文章的摘要。") summary_parser.add_argument("title", help="维基百科文章的标题。") args = parser.parse_args() if args.command == "search": results = search_articles(args.query) if results: print("搜索结果:") for result in results: print(f"- {result['title']}: {result['snippet']}") else: print("未找到结果。") elif args.command == "summary": summary = get_article_summary(args.title) print(summary) else: parser.print_help() if __name__ == "__main__": main()
第五步:测试CLI工具
将脚本保存为wikipedia_cli.py
。您现在可以从终端运行该工具:
- 搜索文章:
<code>python wikipedia_cli.py search "Python programming"</code>
- 获取文章摘要:
<code>python wikipedia_cli.py summary "Python (programming language)"</code>
第六步:增强工具
为了使工具更强大和用户友好,请考虑添加以下内容:
- 错误处理:为失败的API请求提供详细的错误消息。
-
格式化:使用诸如
rich
之类的库来获得更漂亮的输出。 - 缓存:实现缓存以避免对相同查询的重复API调用。
- 附加功能:添加对获取相关文章、类别或图像的支持。
结论
您已成功使用Python及其API构建了一个维基百科CLI工具!此工具可以作为更高级项目的良好起点,例如将其集成到其他应用程序中或创建GUI版本。祝您编码愉快!
以上是如何创建Wikipedia CLI的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

pythonlistsareimplementedasdynamicarrays,notlinkedlists.1)他们areStoredIncoNtiguulMemoryBlocks,mayrequireRealLealLocationWhenAppendingItems,EmpactingPerformance.2)LinkesedlistSwoldOfferefeRefeRefeRefeRefficeInsertions/DeletionsButslowerIndexeDexedAccess,Lestpypytypypytypypytypy

pythonoffersFourmainMethodStoreMoveElement Fromalist:1)删除(值)emovesthefirstoccurrenceofavalue,2)pop(index)emovesanderturnsanelementataSpecifiedIndex,3)delstatementremoveselemsbybybyselementbybyindexorslicebybyindexorslice,and 4)

toresolvea“ dermissionded”错误Whenrunningascript,跟随台词:1)CheckAndAdjustTheScript'Spermissions ofchmod xmyscript.shtomakeitexecutable.2)nesureThEseRethEserethescriptistriptocriptibationalocatiforecationAdirectorywherewhereyOuhaveWritePerMissionsyOuhaveWritePermissionsyYouHaveWritePermissions,susteSyAsyOURHomeRecretectory。

ArraysarecrucialinPythonimageprocessingastheyenableefficientmanipulationandanalysisofimagedata.1)ImagesareconvertedtoNumPyarrays,withgrayscaleimagesas2Darraysandcolorimagesas3Darrays.2)Arraysallowforvectorizedoperations,enablingfastadjustmentslikebri

ArraySaresificatificallyfasterthanlistsForoperationsBenefiting fromDirectMemoryAcccccccCesandFixed-Sizestructures.1)conscessingElements:arraysprovideconstant-timeaccessduetocontoconcotigunmorystorage.2)iteration:araysleveragececacelocality.3)

ArraySareBetterForlement-WiseOperationsDuetofasterAccessCessCessCessCessCessAndOptimizedImplementations.1)ArrayshaveContiguucuulmemoryfordirectAccesscess.2)列出sareflexible butslible dueTopotentEnallymideNamicizing.3)forlarargedAtaTasetsetsetsetsetsetsetsetsetsetsetlib

在NumPy中进行整个数组的数学运算可以通过向量化操作高效实现。 1)使用简单运算符如加法(arr 2)可对数组进行运算。 2)NumPy使用C语言底层库,提升了运算速度。 3)可以进行乘法、除法、指数等复杂运算。 4)需注意广播操作,确保数组形状兼容。 5)使用NumPy函数如np.sum()能显着提高性能。

在Python中,向列表插入元素有两种主要方法:1)使用insert(index,value)方法,可以在指定索引处插入元素,但在大列表开头插入效率低;2)使用append(value)方法,在列表末尾添加元素,效率高。对于大列表,建议使用append()或考虑使用deque或NumPy数组来优化性能。


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