描述

Python
casefold()方法是Python3.3本子之后引进的,其职能和 lower() 方法十三分相像,都能够转换字符串中有着大写字符为小写。

互相的区分是:lower()
方法只对ASCII编码,也正是‘A-Z’有效,对于其余语言(非中文或塞尔维亚(Република Србија)语)中把大写调换为小写的情事只好用
casefold() 方法。

1、Python基础

Python是一种面向对象、解释型自由语言,语法简洁清晰、基础代码库丰裕,覆盖网络、文件、GUI、数据库、文本等世界。并能和其余主流语言交流帮忙制作。Python首要分为Cpython、Jpython、IronPython、PyPy等。解释型语言可移植行好,可是运转速度未有编写翻译型语言,其次解释型语言源码不恐怕像编写翻译型那样编写翻译成二进制串加密。

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语法

casefold()方匈牙利(Magyarország)语法:

S.casefold()

 

1.1.2 Linux

设置Python3.x.x,通过pip安装必要的第三方库。

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返回值

回去将字符串中保有大写字符调换为小写后转移的字符串。

1.2 Python库

Python为开采者提供丰富代码库,开采者从不会从零开首开垦,基础意义基本已经有现有的多谋善算者的框架或库援救,因而大幅度的提高开采者的开荒功效和做实代码强健性。

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阿布扎比房价飞涨,但也阻挡不住祖国外省人民来深圳买房的欲念。布Rees班房价动辄几百万,程序猿这种动物想在布Rees班稳固压力山大。所以买房必然是人生一重中之重决定,必需货比三家。当前各样房产中介,各类开辟商,各样楼盘。音讯多到大家鞭长莫及左右。因而技士就需求选拔规范的优势通过有个别方法得到有效数据,剖判筛选最美好的房源。

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实例

以下实例呈现了casefold()方法的实例:

#!/usr/bin/python3

S1 = "Runoob EXAMPLE....WOW!!!" #英文
S2 = "ß"  #德语

print( S1.lower() )
print( S1.casefold() )
print( S2.lower() )
print( S2.casefold() ) #德语的"ß"正确的小写是"ss"

  

上述实例输出结果如下:

runoob example....wow!!!
runoob example....wow!!!
ß
ss

 

2.1.1 Python教您买房维度目的种类

Python教你买房首先大家必要明确我们购房时最关怀的维度种类和指标种类。关切首要维度和第一指标种类如图所示:

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Python教你买房,分为数据爬虫和大数目深入分析。首先通过爬虫格局得到到贝鲁特房产交易网成功交易规模和交易价格并搜查捕获尼科西亚房价的来头,获得最合适的购房时间段,确认最好的上车时间。然后爬取找房网数据并按客商关怀维度深度解析帅选得出适宜的屋宇,做好一切上车的备选。

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2.1.2 Python教你买房框架

Python教你买房框架,首要分为5块,分别为主程序模块、代理IP模块、地图服务模块、可视化服务模块、指标页面模块等。主程序为第一运行代理IP模块,抓取带来IP并经过测量试验可用代理IP存入到代理池,按期线程按时洗涤带来并把无效的推动IP剔除出代理池,代理IP模块并提供外部API获代替理IP。主程序通过代理服务寻访并抓取外界网页的卓有成效音信并在主程序模块明白习HTML并写入到当半夏件。主程序会调用地图服务得到经纬度消息,并绘制热力图等。同一时间间可视化模块定期读取文件并生成可视化图形报表供业务侧深入分析利用。

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1、主服务模块

主程块通过Api提必要前端顾客登入和收获顾客交互输入,通过参数解析获取获得客户的急需组装诉求,获替代理IP转载呼吁到对象地点获取目的数据,重返数据经过html解析获得有效数据写入到文件地图服务和可视化推销员产自个儿的图纸报表,辅佐得出Python教你买房的数据支撑。

2、IP代理服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:定时抓取免费代理IP,并检查可用性,可用proxy存入数据库供业务方调用获取# Author:elideng# date: 2017-11-11import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport tracebackimport pymysqlimport threadingimport time'''
*@Function【爬取IpProxy】
*@Request: 请求 [in]
* param1 int iReqGetNum: 请求获取代理量
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 int : 0(成功) 其它失败
'''def GrabIpProxy():
 arrIpList = []
 User_Agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'
 header = {}
 header['User-Agent'] = User_Agent #url = 'http://www.xicidaili.com/nn/1'
 url = 'http://www.baidu.com'
 res = requests.get(url, headers=header) if res.status_code == 200:
 info = {}
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
 ips = soup.findAll('tr') for x in range(1, len(ips)):
 ip = ips[x]
 tds = ip.findAll("td")
 ip_port = tds[1].contents[0] + ":" + tds[2].contents[0]
 arrIpList.append(ip_port) #后续加上代理可用校验,非可用踢出代理池
 #print(ip_port)
 #计算列表量
 return arrIpList'''
*@Function【测试ipProxy是否可用】
*@Request: 请求 [in]
* param1 String desUrl: 测试目的地址
* param2 String ipProxy:代理IP端口
* param3 int iTimeout:超时时间
* param4 String feature:目的地址特征
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 :成功返回代理Proxy 失败返回空
'''def checkProxyIP(desUrl, ipProxy, iTimeout=3, feature=""): #确认带来iPaddress 2秒内能否
 #desUrl = 'http://www.baidu.com'
 header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'}
 proxies = {'http': 'http://' + ipProxy} #组装代理
 res = None # 声明
 exMsg = None
 try: #res = requests.get(url=desUrl, headers=header, proxies=proxies, timeout=iTimeout)
 res = requests.get(desUrl, proxies=proxies, timeout=iTimeout) # 代理方式请求,防止反爬虫
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') #feature=""
 #print(soup.findAll(feature))
 except:
 exMsg = '* ' + traceback.format_exc() if exMsg: return -1
 if res.status_code != 200: return -1
 if res.text.find(feature) < 0: return -1
 return 0#更新代理池IPdef updateProxy(ipProxy, vaildFlag="N"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('update t_proxy set FvaildFlag="%s" where Fproxy="%s" limit 1' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#新增代理池IPdef insertProxy(ipProxy, vaildFlag="Y"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('insert into t_proxy values("%s", "%s", now(), now())' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#获取Proxydef getProxy(proxyNum):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor()
 proxyList=[] try: if proxyNum == -1:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y'') else:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y' limit %s' % (proxyNum))
 results = cursor.fetchall() for row in results:
 proxyList.append(row[0]) except: # Rollback in case there is any error
 smysql.rollback()
 smysql.close() return proxyListdef CheckIpProxyTimer():
 arrIpList = []
 arrIpList = getProxy(-1) #获取代理池全量有效代理IP
 #测试地址
 #feature = 'xxx' #目标网页的特征码, 暂时不启用
 desUrl = "http://www.baidu.com"
 for ipProxy in arrIpList:
 iRes = checkProxyIP(desUrl, ipProxy) if iRes: #Proxy验证通过
 setProxy(ipProxy, "Y") else:
 setProxy(ipProxy, "N") #失效无效代理if __name__ == '__main__': #0、爬取免费代理IP
 GrabIpProxy() #1、启动定时线程,定时测试并清洗数据库代理IP
 timer = threading.Timer(3600, CheckIpProxyTimer)
 timer.start() #2、设置定时器失效时间
 time.sleep(5)
 timer.cancel() #5秒后停止定时器,程序可一直执行

3、地图服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# Author:elideng# date: 2017-11-08from urllib.request import urlopen, quoteimport jsonfrom bs4 import BeautifulSoupimport os#根据地址获取经纬度def getlnglat(address):
 url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'
 output = 'json'
 ak = 'ATzU2rqfrFoQcImvG9mvGm9bxchxjLYL'
 add = quote(address) #由于本文地址变量为中文,为防止乱码,先用quote进行编码
 uri = url + '?' + 'address=' + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak
 req = urlopen(uri)
 res = req.read().decode()
 temp = json.loads(res)
 lat=0
 lng=0
 if 0 == temp['status']:
 lat=temp['result']['location']['lat']
 lng=temp['result']['location']['lng'] return lat,lng#根据两个经纬度计算距离def getPlaceDistance():
 return 0#根据两个地点计算各类交通时间def getPlaceTime():
 return 0def drawHeatChart(date):
 file = open("data.js", "a+") #data.js
 file.seek(3) # 定位到第0行
 file.writelines(date) #写入源数据到热力图源文件
 file.close() return 0if __name__ == '__main__':
 HeatChartSrcFile = input('输入热力图源文件:') #data.js
 drawHeatChart(HeatChartSrcFile)

<!DOCTYPE html><html><head>
 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
 <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
 <script
 src="https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.min.js"
 integrity="sha256-hwg4gsxgFZhOsEEamdOYGBf13FyQuiTwlAQgxVSNgt4="
 crossorigin="anonymous"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=DD279b2a90afdf0ae7a3796787a0742e"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script>
 <script type="text/javascript" src="./data.js"></script>
 <title>热力图功能示例</title>
 <style type="text/css">  ul,li{list-style: none;margin:0;padding:0;float:left;}  html{height:100%}  body{height:100%;margin:0px;padding:0px;font-family:"微软雅黑";}  #container{height:500px;width:100%;}  #r-result{width:100%;} </style></head><body>
 <div id="container"></div>
 <div id="r-result">
  <input type="button" onclick="openHeatmap();" value="显示热力图"/><input type="button" onclick="closeHeatmap();" value="关闭热力图"/>
 </div></body><script type="text/javascript">
 var map = new BMap.Map("container"); // 创建地图实例
 var point = new BMap.Point(114.061087, 22.528578); //自定义地图中点
 map.centerAndZoom(point, 12); // 初始化地图,设置中心点坐标和地图级别
 map.enableScrollWheelZoom(); // 允许滚轮缩放
 if(!isSupportCanvas()){
  alert('热力图目前只支持有canvas支持的浏览器,您所使用的浏览器不能使用热力图功能~')
 }
 heatmapOverlay = new BMapLib.HeatmapOverlay({"radius":20});
 map.addOverlay(heatmapOverlay); var param = {data:window.points,max:100}; //读取data.js热力源数据并生成热力图
 console.log(param);
 heatmapOverlay.setDataSet(param); //是否显示热力图
 function openHeatmap(){
 heatmapOverlay.show();
 } function closeHeatmap(){
 heatmapOverlay.hide();
 setTimeout(function(){
 location.reload();
 }, 10000)
 }
 closeHeatmap(); function setGradient(){  var gradient = {};  var colors = document.querySelectorAll("input[type='color']");
  colors = [].slice.call(colors,0);
  colors.forEach(function(ele){
   gradient[ele.getAttribute("data-key")] = ele.value;
  });
 heatmapOverlay.setOptions({"gradient":gradient});
 } //判断浏览区是否支持canvas
 function isSupportCanvas(){ var elem = document.createElement('canvas'); return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'));
 }</script></html>

4、可视化模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:可视化服务# Author:elideng# date: 2017-11-05import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport plotlyimport plotly.plotly as pyimport plotly.graph_objs as go
plotly.tools.set_credentials_file(username='elideng', api_key='tsc3809760')#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
 #数据校验
 if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
 if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
 #=======自己设置开始============
 #标签
 labels = np.array(arrLables) #数据
 data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
 ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
 ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
 ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
 ax.set_rlim(0,10)
 ax.grid(True)
 plt.show()#皮尔逊作图def drawPearson():
 return 0

2.1.3 Python教你买房连串

1、网页观看

第一分明爬取365房产网尼科西亚房源,显明开场馆址
log勾选,清空Filter后刷新网页,观望网页html代码。

2、网页爬取

透过Python3的requests库提供的HTTP诉求Get/Post通用方法模拟浏览器必要生成全部切合准则的U奥迪Q7L放入到行列,并循环央浼符合供给的房源音讯。央求响应html通过BeautifulSoup剖判html,并经过find_all协作正则表明式提取到html有效数据并写入到文件待解析。

3、多线程

爬虫最后目的就是爬取到越来越多相符客户须求的多寡,若是单线程试行,抓取成效有限,由此爬虫供给丰盛四线程机制。二十四线程的兑现方式有多样,如thread,threading,multithreading,此中thread偏底层,threading对thread举行了确定打包。Python达成二十四线程的办法有三种函数或类包装。

 #多线程方式
 for i in generate_allurl(user_in_nub, user_in_city): #获取某城市
 print(i) for url in get_allurl(i):
 my_thread = threading.Thread(target=main, args=(url, arrIPList))
 my_thread.start() print(url)
 my_thread.join() print("current has %d threads" % (threading.activeCount() - 1)) #当前存活线程
 #线程池方式
 pool.map(main, [url for url in get_allurl(i)])

4、Headers设置

为躲避反爬虫计策,后端乞求供给效法用户平常客商从浏览器央浼,由此需求增加央求头。设置格局如下:

header = {'Accept': '*/*', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8', 'Cache-Control': 'max-age=0', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36', 'Connection': 'keep-alive', 'Referer': 'http://www.baidu.com/'}
res = requests.get(url, headers=header)

澳门微尼斯人手机版,5、Session设置

6、IP代理池

爬虫出现就出生了反爬虫,反爬虫的面世就催生了反反爬虫,翻译家黑格尔说过存在正是客观。因而不菲才干就是在伯仲之间中国和东瀛渐成长。贝壳找房是有反爬虫IP封锁机制,为了以免万一反爬虫链接网限制爬取到越来越多多少样板扶助与剖判。由此使用IP代理池的方式,每一回必要都随便得到IP和端口访谈外部网站。获取IP代理池的方法有付费的和无偿的法子可机关英特网抓取并深入分析。

proxies={"http":"http://10.14.36.109:8080"}res = requests.get(url, headers=header, proxies=proxies)

7、监控

爬虫抓取是三个耗费时间较长的工程,因而需求丰裕监察和控制,定期报告抓取进度到业务方,确认整个爬虫程序是还是不是正规实施。//TODO

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