主机环境:(Python2.7.9 / Win8_64 / bs4)
利用BeautifulSoup4来抓取 www.pm25.com 上的PM2.5数据,之所以抓取这个网站,是因为上面有城市PM2.5浓度排名(其实真正的原因是,它是百度搜PM2.5出来的第一个网站!)
程序里只对比了两个城市,所以多线程的速度提升并不是很明显,大家可以弄10个城市并开10个线程试试。
最后吐槽一下:上海的空气质量怎么这么差!!!
PM25.py
代码如下:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# by ustcwq
import urllib2
import threading
from time import ctime
from bs4 import BeautifulSoup
def getPM25(cityname):
site = 'http://www.pm25.com/' + cityname + '.html'
html = urllib2.urlopen(site)
soup = BeautifulSoup(html)
city = soup.find(class_ = 'bi_loaction_city') # 城市名称
aqi = soup.find("a",{"class","bi_aqiarea_num"}) # AQI指数
quality = soup.select(".bi_aqiarea_right span") # 空气质量等级
result = soup.find("div",class_ ='bi_aqiarea_bottom') # 空气质量描述
print city.text + u'AQI指数:' + aqi.text + u'\n空气质量:' + quality[0].text + result.text
print '*'*20 + ctime() + '*'*20
def one_thread(): # 单线程
print 'One_thread Start: ' + ctime() + '\n'
getPM25('hefei')
getPM25('shanghai')
def two_thread(): # 多线程
print 'Two_thread Start: ' + ctime() + '\n'
threads = []
t1 = threading.Thread(target=getPM25,args=('hefei',))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=getPM25,args=('shanghai',))
threads.append(t2)
for t in threads:
# t.setDaemon(True)
t.start()
if __name__ == '__main__':
one_thread()
print '\n' * 2
two_thread()
以上就是本文所述的全部内容了,希望大家能够喜欢。

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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