实训可视化项目小结 --- 开启Python初始之旅

Python初试感悟

语言之间是相通的，大多数时候，百分之八十的问题，都可以用常用的容器以及内置函数来辅助解决。之前从未认真接触过Python，但此次学校实训要求使用Python做一个可视化，东西不难，我个人负责爬虫部分的编写。

学习步骤：

1. 学会常用的容器和基本函数，以及爬虫需要用到的库
2. 学习爬虫的原理和流程
3. 尝试多次练习，熟练爬虫的过程和细节.
4. 在解决问题中接触学习更多的细节问题

个人感悟：

• 语言之间互通。起码在容器，面向过程这些基本的每门编程语言必备的语法traits上是一致的。
• 再往上走的面向对象设计编程呀，并发呀。更多的语法糖。可以慢慢来，学习这些东西嘛，可以需要用到时深入了解和总结使用是最好的。毕竟语法糖是学不完的。学过C++的应该都有此感想。更何况如今有了只能AI，chat，这可以更方便的辅助我们，减少人脑对于一些庞大繁杂知识的容量。而更多的积累整体框架，弱化细节，更具整体的一个把握性。
• 然后自然是了解Python的开发工具以及必备库...  (Python的库是辅助每个方向的开发的，像我这次使用爬虫，自然需要用到他的web访问请求相关的库。)
• 然后对比C++和Python. 的确，完全不可否认，诸如Python此类的语言，各种开发方向的生态极其完善。几乎每一步应该怎么做都可以有库作为辅助。我们更多的可以集中在整体的设计，以及过程中细节问题的解决上。  而C++ ，我的认知也很有限，但是对比Python和C++程序跑起来的速度。个人感觉C++的的确确是快上很多。但是两种语言实用范围完全不相同。C++还是更为适合做底层的架子。高性能的框架等一些方面，至于业务，我个人没有工作经验，所以没有发言权。
• 个人得出结论。利用语言的互通有无，对比学习，我们完全有能力在很短的时间内掌握其他门的语言，所以可以更为集中在行业的方向上。而且对语言也无需害怕恐惧，或者排斥，无非，我上手他们不就是一些常用的容器，以及各种内置类对象和基础的对象定义，函数申明，循环，判断等等而已。剩下的更多，随着不断的练习，自然可以掌握

Python 基础语法

对象定义：无需指定类型，根据赋值来自动确定对象的类型。

输入输出：采用 input()和print(); 做格式化输入，输出

# python 中的输入函数input

# 变量名 = input("输入的提示")

# python 中的打印函数(格式化输出)

# pinrt ('辅助内容,%s', %变量名)

案例

然后，思考问题。发现input输入，默认是字符串类型，所以如果需要获取整形数据需要我们类型转换

name  = input("what's your name? ")

age = int(input("What's your age? "))
# age = input("What's your age? ") 错误方式，获取的是%s的age
print("hello,%s" %name)
print("hello,%s years: %d" %(name, age))

逻辑判断：对比发现，Python中的 if 判断不需要用{}来限定区域，而是通过缩进一致保持同一个代码块的判断. 

# if expression:

#     操作

# elif expression:

#     操作

# else:

#     操作

score = int(input('请输入你的成绩:'))
if score >= 90:
    print('考的不错喔, 优秀')
elif score >= 60: 
    print('还可以，及格了')
else:
    print('小垃圾，没及格')

循环遍历操作  for in range(范围)  用到比较多。遍历容器跟C++迭代器很像，连开闭区间都互通，两者maybe底层一致。

第一种

# for num in 范围:

#     操作

# range(begin, end, interval/gap)

# [begin, end)

第二种：

for value in 容器:

        操作

sum = 0
for number in range(0, 10):
    sum = sum + number
print(sum)
# 从1累加到9

sum = 0
num = 1
while num < 11:
    sum += num
    num += 1
print(sum)

注：另一个小区别，Python力求精简，中间很多的像是判断条件的()包裹。。。给去除掉了。显得代码更为简洁，明了

常用数据结构

列表(对应数组) [] 元组(), 字典(对应map和hashTB), 集合(对应set), 从set变来

python 中

列表就是C/C++中的数组

定义就是

列表名 = [元素]

append方法：尾部插入一个元素

列表名.append(元素)

len方法：获取列表长度

len(列表名)

insert方法: 某一下标位置插入元素

inset(iterater/ind, 元素)

pop方法：尾部删除一个元素

列表名.pop()

其实按道理，只要懂得这个对应类对象的定义即可。具体的方法调用都会有提示。方法名也都大差不差。append追加用的多。具体位置插入用的都很少。跟咱刷题用C++, push_back用的多一个道理。插入删除中间元素是不效率不太好。

python中定义一个字典，也就是map或者hashTB

字典名={键:值, 键:值...}

字典插入元素

字典名[新键名] = 值

字典名.pop(键) 删除键对应元素.

print(键 in 字典) 判断字典中是否存在这个键

获取键对应的值

字典名.get(键)

看到字典，我想它的重要程度不言而喻，不管任何语言中都属于最最常用的数据结构，没有之一。它的键值对，可以帮助我们快速检索。而且很多数据的序列化格式就是字典形式。比如说Json。而且字典也是一种特别清晰明了的展开格式。很方便我们人来阅读，以及适合网络传输。

是的，JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，通常用于将数据从服务器传输到客户端。它使用键值对的形式来组织数据，并且可以嵌套多个键值对形成复杂的数据结构。因此，可以说JSON是一种字典形式组织的数据。（剥洋葱，剥菜心。一层一层的剥开里面的data）

集合名 = set([列表]), 集合是在列表的基础上完成的，set(列表)强转

add

remove

整的挺好，没有再多加别的类型标识符进来，直接复用了[]套个set转换。

# def addone(score):

#     return score + 1

# print(addone(99))

'''

最后python的函数命名:

def 函数名(参数名):

    函数体

    return 返回值

'''
 

'''

求 1+3+5+7+…+99 的求和，用 Python 该如何写？

'''

# sum = 0

# num = 1

# while num < 100:

#     sum += num

#     num += 2

# print(sum)

Python爬虫

说的通俗一点吧：就是模拟浏览器访问web服务器的的过程，骗过服务器，爬取到服务器上面的数据并且返回回来。

爬：是真的很简单，难的是爬那里，爬回来之后数据咋做处理，咋个提取出有效数据，或者说我们需要的数据。

下面是找的比较合理的官方的一些定义，以及小杰做的一点笔记。

什么是爬虫?

请求网页并提取数据的自动化程序.

爬虫的基本流程

1. 发起请求

   通过HTTP库目标站点发起请求, 即发送一个Request, 请求需要包含Header信息(user-agent), 以便服务器识别同意请求.

2. 获取响应

   通过request的返回值获取response响应, response响应中包含html, Json字符串, 二进制数据(入图片视频) 等类型

3. 解析内容

   得到的可能是html, 可以用xpath网页解析库进行网页解析, 可能是Json, 转成Json对象解析, 也可能是二进制数据

4. 保存数据

   保存到数据库, 或者特定格式文件中.

Header信息(请求头部信息)

供服务器检查的信息. (Python中通常是User-Agent)，如果不携带, 服务器可能默认是是爬虫等其他陌生客户端访问给拒绝掉.

分析页面

分析我们需要爬取的页面中包含的信息. 打开google或者其他浏览器访问到对应网页。点击F12, 会出现如下一个窗口，其中比较重要的两个就是Element和Network了。一个就是网页的源代码， 另外一个就是发送的网络请求。在网络请求中就可以看见我们需要的User-Agent信息。帮助我们伪装成浏览器访问，一般不太反爬虫的服务器就可以访问成功.

 网页组成成分：

• CSS : 美化，美容

• HTML ：骨架，框架

• js ：动态，动画，动作

XPath：

XPath 是 XML的路径语言, 实际上通过元素和属性导航, 帮我们定位位置. 使用 XPath 定位，你会用到 Python 的一个解析库 lxml。(核心：lxml库的使用方式)

 id：唯一选择器 class：（也可选择）但不具备唯一性

过程代码化

访问过程：

# 引入requests库, 对服务器做访问
import requests

# 设置HTTP请求header
header={键:值, 键:值...}
# 设置网址, 定位服务器
url = "" 
# 模拟Get访问，并且获取响应报文response
response = requests.get(url, header)
# 打印一下返回状态，看看是否访问成功
print(response.status_code)

对返回数据中的有效数据定位过程，数据解析过程

我只学了两种数据的解析和定位，一种是HTML，另外一种是Json, 说白了就是静态的那点东西。

response.text 
#也就是爬取的正文内容了, 但是有时候二进制流解析过来是乱码
# 编码方式不匹配的问题
# soso 使用 content
resp_content = response.content.decode(解编码类型)

解析HTML内容

• 方式1： 采用lxml库中的xpath做元素定位. 
• 键html字符串文本转变为etree结点对象，方便定位。这个对象maybe底层是树形结构啥的。反正处理html的内容定位很方便。

from lxml import etree   #解析html或者xml

html = etree.HTML(resp_content)
# // 模糊匹配, 定位大致范围, 子孙均可 /明确下一级。只能是儿子标签.
html.xpath('定位规则')
html.xpath('//div[@id = "content"]/a/text()')
定位所有的div标签下面的id = content的div标签下面的所有a标签下面的text()标签文本数据

• 方式2：采用re正则表达式库做数据定位处理

import re
pat = re.compile('

.*? 匹配任意，老实说这种正则定位方式确实强大，但是我每太学会。不过需要用的时候可以去查，网上总有别人写了现成的匹配方式。我们只需要改很小一部分即可。

解析Json内容

这个最简单，不容质疑。

# 现如今拥有的是resp_content, 是字符串.
# 但是确实满足键值对关系的字符串

# 但是，字符串都不够好处理呀。想象一下从臃肿的字符串中切割键值对还是麻烦喔。
# 要是是一个字典容器。键值不要太安逸

# 所以呀万能的Python牛人必然要开发一个json库出来将Json串数据转换为对应的数据结构来方便咱们用呀

# 怎么剥洋葱，看下一层，是字典就拨开字典，是列表就拨开列表。直至拨到数据为止

import json

data_container = json.loads(resp_content)
# 接着简单，剥洋葱。

扒衣服例子eg:

# dict 扒衣服

# list中是字典
rankings_list = dict_content["data"]["rankings"]

for value in rankings_list:
    print(value["univNameCn"]+":"+value["ranking"])

具体的实际案例：

实践过程中的一个经验，翻页啥的，或者网页嵌套啥的，都知识尾部后缀suffix做改变，所以我们可以将嵌套网页后缀搞个数组，或者是搞个翻页+= 多少啥的来处理

eg1:  爬取百度贴吧lol吧留言：

# 贴吧
# https://tieba.baidu.com/f?kw=lol&ie=utf-8&pn=0
# https://tieba.baidu.com/f?kw=lol&ie=utf-8&pn=50
import re
import requests
import json

tiebaName = 'lol'
basic_url = "https://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn={}"

headers = {
    "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36'
}

# 构造五页的数据
for i in range(5):
    url = basic_url.format(tiebaName, i*50)
    response = requests.get(url, headers)
    content = response.content.decode('UTF-8') 
    pat = re.compile('

eg2: 爬取一个Json格式网页的中国大学排名

#导入第三方库
import pymysql
import random
import json

import requests  #发送请求
from lxml import etree   #解析html或者xml

#url = 'https://music.163.com/weapi/comment/resource/comments/get?csrf_token='
url = 'https://www.shanghairanking.cn/api/pub/v1/bcur?bcur_type=11&year=2020'


# user-agent列表，用于构造随机取值

header = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36'
}
resp1 = requests.get(url, header)
#print(resp1.text)
dict_content = json.loads(resp1.content)
print(type(dict_content))
# dict 扒衣服

# list中是字典
rankings_list = dict_content["data"]["rankings"]

for value in rankings_list:
    print(value["univNameCn"]+":"+value["ranking"])

eg3: 项目，我做的部分，爬取每一科目的每一个大学的对应排名

import requests
import re
from lxml import etree   #解析html或者xml
import pymysql

headers = {
    "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36'
}

url = "https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcsr/2022"

response = requests.get(url, headers)

text_content = response.content.decode('UTF-8') 

html = etree.HTML(text_content)
def is_number(input_string):
    try:
        float(input_string)
        return True
    except ValueError:
        return False



info = html.xpath('//div[@id="__nuxt"]//span/text()')
suffix_list = []
subject_info_list = []
i = 2
while i < len(info):
    if (is_number(info[i])):
        if (len(info[i]) > 2):
            suffix_list.append(info[i])
            i += 1
            subject_info_list.append(info[i])
    i += 1
# print(subject_info_list)
# print(suffix_list)

basic_url = "https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcsr/2022/"


connection = pymysql.connect(host="", user="", passwd=""
                 , database="visualize", charset="utf8")
# 创建游标
curoser = connection.cursor()


sql = 'insert into subject_school_rank values(%s, %s, %s)'

for i in range(len(suffix_list)):
    value = suffix_list[i]
    url = basic_url + value
    # print(url)
    response = requests.get(url, headers)
    text_content = response.content.decode('UTF-8') 
    html = etree.HTML(text_content)
    rank_info = html.xpath('//div[@id="content-box"]//div[@class="ranking"]/text()')
    univ_name_info = html.xpath('//div[@class="logo"]/img/@alt')
    univ_rank_info = []
    for value in rank_info:
        value = re.sub("\D", "", value)
        univ_rank_info.append(value)
    # print(univ_name_info)
    # print(univ_rank_info)
    # print(len(univ_name_info))
    # print(len(univ_rank_info))
    curoser.execute(sql, (subject_info_list[i], univ_name_info[0], univ_rank_info[0]))
    for j in range(len(univ_rank_info)):
        curoser.execute(sql, (subject_info_list[i], univ_name_info[j], univ_rank_info[j]))
        j += 1
    i += 1
    print(i)




#编写 sql 语句
# sql = 'insert into school values(%s, %s, %s, %s)'
# for ind in range(len(univ_score)):
#      result = curoser.execute(sql, (univ_rank[ind], univ_name[ind], univ_score[ind], univ_type[ind]))
# print("死循环啦？")
connection.commit()
curoser.close()
connection.close()   

Python数据库操作

# 导入库
import pymysql
# 连接数据库
connection = pymysql.connect(认证参数。。。)
数据库嘛都是那点参数
ip:
user:
port:
passwd:
# 创建游标，python中依赖游标执行sql
curoser = connection.cursor()
# 编写sql
sql = 'insert into subject_school_rank values(%s, %s, %s...)'
# 执行操作 (注意，以元组形式打包插入)
curoser.execute(sql, (元组数据))
# 提交操作
connection.commit()
# 关闭数据库和游标
curoser.close()
connection.close()   

Python学习的必要性  --- 个人浅显认知

Python学习成本相较于Java和C++更低，而且如果读研，到了实验室绝对要用。它可以帮助我们在C++难以快速深入和触及的方向让我们对一个项目，前后端呀感受的更多。而且它用来写个脚本，做个可视化。写个爬虫，部署一个框架，搭建服务器。都是非常的方便。学习，术业有专攻，方向要专一自然不错。但是如果有一颗包容的心，不畏惧新的东西，去学他。其实最后发现是可以学会的。也并没有我们想象的那么神秘。               -----  最后祝大家天天开心，多锻炼身体，IT的学习枯燥，我们更要注重身体的保养。