学习beautifulsoup4解析HTML网页

入门numpy和matplotlib进行数据处理与可视化

二、学习内容

pip是Python官方的包管理工具，用于安装、升级和卸载第三方库。

虚拟环境可以为每个项目创建独立的Python环境，避免依赖冲突。

bash

id="激活虚拟环境windows">激活虚拟环境（Windows）

myproject_env\Scripts\activate

id="激活虚拟环境macoslinux">激活虚拟环境（macOS/Linux）

source

id="在虚拟环境中安装库激活后">在虚拟环境中安装库（激活后）

pip

requests是Python中最流行的HTTP库，提供了简洁的API发送HTTP请求。

requests.get('https://api.github.com')

print(f"状态码：{response.status_code}")

requests.get('https://api.github.com/search/repositories',

params=params)

requests.post('https://httpbin.org/post',

data=data)

requests.get('https://httpbin.org/headers',

headers=headers)

requests.get('https://httpbin.org/status/404')

except

requests.exceptions.ConnectionError:

print("连接错误")

requests.exceptions.Timeout:

print("请求超时")

requests.exceptions.RequestException

e:

BeautifulSoup用于解析HTML和XML文档，提供Pythonic的方式遍历和搜索文档树。

python

id="创建beautifulsoup对象">创建BeautifulSoup对象

soup

id="soup--beautifulsouphtml-lxml--------使用lxml解析器更快需安装">soup

BeautifulSoup(html,

soup.find(id='main-content')

elements

soup.find_all(class_='article')

elements

soup.find_all(attrs={'data-id':

'123'})

print(f"均值：{np.mean(data):.2f}")

print(f"标准差：{np.std(data):.2f}")

print(f"最大值：{np.max(data):.2f}")

print(f"最小值：{np.min(data):.2f}")

Matplotlib是Python最流行的绘图库，可以创建高质量的静态、动态和交互式图表。

python

1].scatter(np.random.randn(50),

axes[1,

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