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import requests import re url = "http://zuimeia.com" r = requests.get('http://zuimeia.com/community/app/hot/?platform=2') pattern = re.compile(r'<a class="community-app-cover-wrapper" href="(.*?)" target="_blank">') urlList = pattern.findall(r.content) def requestsUrl(url): r = requests.get(url) title = re.findall(r'"app-title"><h1 id="">(.*?)</h1>',r.content) #print title category = re.findall(r'<a class="app-tag" href="/community/app/category/title/.*?/?platform=2">(.*?)</a>',r.content) #print category describe = re.findall(r'<div id="article_content">(.*?)<div class="community-image-wrapper">',r.content) #print type(describe[0]) strdescribe = srtReplace(describe[0]) #print strdescribe downloadUrl = re.findall(r'<a class="download-button direct hidden" href="(.*?)"',r.content) #print downloadUrl return title,category,strdescribe,downloadUrl def srtReplace(string): listReplace = ['<p>', '<br>', '<h1 id="h-h-h-h-h-h-strong-p-br">', '<h2>', '<h3>', '<h4>', '<h5>', '<h6>', '<h7>','<strong>','</p>', '<br/>', '</h1>', '</h2>', '</h3>', '</h4>', '</h5>', '</h6>', '</h7>','</strong>','<b>', '</b>'] for eachListReplace in listReplace: string = string.replace(str(eachListReplace),'\n') string = string.replace('\n\n','') return string def categornFinal(category): categoryFinal ='' for eachCategory in category: categoryFinal = categoryFinal+str(eachCategory)+'-->' return categoryFinal def urlReplace(url): url = url.replace('&', '&') return url requestsUrl("http://zuimeia.com/community/app/27369/?platform=2") for eachUrl in urlList: eachUrl = url+eachUrl content = requestsUrl(eachUrl) categoryFinal ='' title = content[0][0] category = categornFinal(content[1]) strdescribe = content[2] downloadUrl = urlReplace(content[3][0]) with open('c:/wqa.txt', 'a+') as fd: fd.write('title:'+title+'\n'+'category:'+category+'\n'+'strdescribe:'+strdescribe+'\n'+'downloadUrl:'+downloadUrl+'\n\n\n-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\n\n\n')

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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