1、某汽车网站地址2、使用firefox查看后发现，此网站的信息未使用json数据，而是简单那的html页面而已 3、使用pyquery库中的PyQuery进行html的解析 页面样式：代码如下:def get_dealer_info(self): """获取经销商信息""" css_select = html body div.box div.news_wrapper div.main div.news_list div.service_main div table tr #使用火狐浏览器中的自动复制css路径得到需要位置数据 page = urllib2...
Python文件： 代码如下:#parsexml.py #本例子参考自python联机文档，做了适当改动和添加 import xml.parsers.expat #控制打印缩进 level = 0 #获取某节点名称及属性值集合 def start_element(name, attrs): global level print *level, Start element:, name, attrs level = level + 1 #获取某节点结束名称 def end_element(name): global level level = level - 1 print *level, End element:, name #获取某节点中间的值 def c...
代码如下:# coding=utf-8 from BeautifulSoup import BeautifulSoup, Tag, NavigableString from SentenceSpliter import SentenceSpliter from os.path import basename,dirname,isdir,isfile from os import makedirs from shutil import copyfile import io import time import re class build_tpl: def __init__(self,parse_file,build_tpl_name,cp_pic_dir,show_pic_dir,js_path,set_lang=2052): 参数说明：解析文...
数据类型 计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种： 整数 Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。 计算机由于使...
第一步：标记化 处理表达式的第一步就是将其转化为包含一个个独立符号的列表。这一步很简单，且不是本文的重点，因此在此处我省略了很多。 首先，我定义了一些标记（数字不在此中，它们是默认的标记）和一个标记类型：token_map = {+:ADD, -:ADD,*:MUL, /:MUL,(:LPAR, ):RPAR}Token = namedtuple(Token, [name, value]) 下面就是我用来标记 `expr` 表达式的代码：split_expr = re.findall([\d.]+|[%s] % .join(token_map), expr) t...
示例代码如下: from optparse import OptionParser [...] def main():usage = "usage: %prog [options] arg"parser = OptionParser(usage)parser.add_option("-f", "--file", dest="filename",help="read data from FILENAME")parser.add_option("-v", "--verbose",action="store_true", dest="verbose")parser.add_option("-q", "--quiet",action="store_false", dest="verbose")[...](options, args) = parser.parse_args()if le...
与大多数程序员一样，我经常需要标识存在于文本文档中的部件和结构，这些文档包括：日志文件、配置文件、分隔的数据以及格式更自由的（但还是半结构化的）报表格式。所有这些文档都拥有它们自己的“小语言”，用于规定什么能够出现在文档内。 我编写处理这些非正式解析任务的程序的方法总是有点象大杂烩，其中包括定制状态机、正则表达式以及上下文驱动的字符串测试。这些程序中的模式大概总是这样：“读一些文本，弄清是否可以用它...
在Python中，变量是没有类型的，这和以往看到的大部分编辑语言都不一样。在使用变量的时候，不需要提前声明，只需要给这个变量赋值即可。但是，当用变量的时候，必须要给这个变量赋值；如果只写一个变量，而没有赋值，那么Python认为这个变量没有定义。如下：>>> a Traceback (most recent call last):File "", line 1, in NameError: name a is not defined下面我们具体讲一下Python中的变量，引用，拷贝和作用域问题。。一、可变...
您可能听说过，带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），何谓 generator ？ 我们先抛开 generator，以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。 如何生成斐波那契數列 斐波那契（Fibonacci）數列是一个非常简单的递归数列，除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契數列的前 N 个数是一个非常简单的问题，许多初学者都可以轻易写出如下函数： 清单 1. 简单输出斐波那...
闲暇之余，在家里自建了个服务器，因为用的小区宽带，IP位动态分配。域名解析就是个问题，我的域名一般停放在DNSPod下。DNSPod有提供修改的API，就用Python简单的实现了一下动态解析。这样，就不用安装花生壳了。 废话不说，看代码：#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*-import httplib, urllib, urllib2 import time import sys,os import re import jsonusername = xxxx #账号 password = xxx #密码 format = jsondomain...
本文实例讲述了python命令行参数解析OptionParser类的用法，分享给大家供大家参考。 具体代码如下：from optparse import OptionParser parser = OptionParser(usage="usage:%prog [optinos] filepath") parser.add_option("-t", "--timeout", action = "store", type = int, dest = "timeout", default = None, help="Specify annalysis execution time limit" ) parser.add_option("-u", "--url", action = "store_true", dest...
SAX是一种基于事件驱动的API。利用SAX解析XML文档牵涉到两个部分:解析器和事件处理器。解析器负责读取XML文档,并向事件处理器发送事件,如元素开始跟元素结束事件;而事件处理器则负责对事件作出相应,对传递的XML数据进行处理。 实例：代码如下: import sys, string from xml.sax import handler, make_parserclass TestHandler(handler.ContentHandler): def __init__(self): ...
本文实例讲述了Python实现简单HTML表格解析的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 这里依赖libxml2dom，确保首先安装！导入到你的脚步并调用parse_tables() 函数。 1. source = a string containing the source code you can pass in just the table or the entire page code 2. headers = a list of ints OR a list of strings If the headers are ints this is for tables with no header, just list the 0 based index...
通过工厂函数对 __init__() 加以利用 我们可以通过工厂函数来构建一副完整的扑克牌。这会比枚举所有52张扑克牌要好得多，在Python中，我们有如下两种常见的工厂方法：定义一个函数，该函数会创建所需类的对象。 定义一个类，该类有创建对象的方法。这是一个完整的工厂设计模式，正如设计模式书所描述的那样。在诸如Java这样的语言中，工厂类层次结构是必须的，因为该语言不支持独立的函数。在Python中，类并不是必须的。只是当有...
1 引言 在python内存管理中，有一个block的概念。它比较类似于SGI次级空间配置器。 首先申请一块大的空间(4KB)，然后把它切割成一小份（8， 16 一直到512）。 当有内存申请的请求时候，简单的流程是：根据大小找到对应的block，然后在freeblock 上给它一份。 2 问题 整个过程是一种比较自然的slab分配方式。但当我读到这段代码时，却感到疑惑：static void* _PyObject_Malloc(void* ctx, size_t nbytes) {...pool->freeblock = (bl...