python代码库

Python代码主要由：5个部分组成，下面就别离介绍，这5个部分代码的使用方法如下：

01表达式

产生或计算新数据值的代码片段，称为表达式，一般由数据和操作符等构成，也可以作用于字符串；

如下图所示，操作符：+；关于数据代表求和，关于字符串代表字符拼接；

02赋值句子

对变量进行赋值的一行代码被称为赋值句子。语法格局∶

<变量>=<表达式>

如下图所示：把1+1赋值给变量a，打印输出后成果为：2；由于2是整型，所以a的数据类型为：int；

03引证

Python适用于各个领域，其最大的魅力就在于：它可以引证大量的外部函数库。

【引证方法】

①import<功用库库名>

②from<库名>import<函数名>

引证time库的sleep函数，可以实现延时1秒，以上2中引证方法，运转成果相同；

04分支句子

分支句子是控制程序运转的一种句子，它的作用是，依据判别条件选择程序执行路径。

分支句子包含单分支、二分支和多分支。

使用方法如下∶

05循环句子

循环句子包含：遍历循环和条件循环，使用方法如下∶
,python代码库,最开始学习Python，不需要太过杂乱。只要玩儿的高兴就行，渐渐培养爱好，等你上手后，你会学习的更有信心。

今日咱们就来玩玩儿，5行代码能做啥？这儿我为大家介绍两个好玩儿的小项目，介绍如下：

项目一：5行代码让电脑永不息屏！

项目二：5行代码爬取表格数据！

项目一：5行代码让电脑永不锁屏

众所周知，当你的电脑鼠标一向在动的时候，体系会默认你的电脑是在工作傍边，因此就不会息屏。

既然是玩吗？你就不要杠，说为啥“不设置用不息屏”？那样，你赢了，我无话可说。哈哈！

这儿便是用代码自动化操控鼠标，完成鼠标的“上下左右”移动操作，让电脑误以为是以为在操作鼠标。

在这儿，咱们运用的是Python中的pyautogui库。假如你的电脑没有安装这个库，能够运用下面代码安装一下。

pipinstallpyautogui

操控鼠标移动，运用的是pyautogui库中的moveRel(x,y)函数，用法如下：

含义：依据当前方位,相对移动鼠标指针；

留意：当x/y大于0，则表明往右/往下移动鼠标指针。当x/y小于0，则往左/往上移动鼠标指针【x/y是整数】；

当然这个随机数，肯定不要你人为去设置，咱们也随机生成。在这儿我需要为大家在介绍random库中的一个函数random.randint(a,b)，用法如下：

含义：用于生成指定数值范围内的随机整数；

留意：该函数有两个参数a和b，表明指定区间的上限和下限；

importrandom

random.randint(a=100,b=300)

结果如下：

有了这些根底后，咱们直接上代码吧！

#导入相关库

importpyautogui

importrandom

importtime

#运用whileTrue循环，让程序一向执行！

whileTrue:

x=random.randint(-200,200)

y=random.randint(-200,200)

pyautogui.moveRel(x,y)

time.sleep(5)#让鼠标移动到某个方位，停留几秒钟，我怕它太累

当然，pyautogui库作为一个自动化操作鼠标的库，有许多值得你去挖掘的常识点。这儿仅仅简略运用，其它常识能够依据你的实际需求，去体系学习一下。

项目二：5行代码爬取表格数据

假如说想学习Python爬虫的话，我想这应该是最简略爬虫代码了。

说白了，便是pandas库爬取表格数据。这个其实和Excel有点像，Excel不便是只能爬取一些规矩的表格数据吗？可是这个更好用哦，究竟不让你着手。

今日咱们爬取到网页是“中商情报网”。

网址如下：

https://s.askci.com/stock/a/0-0?reportTime

假如想要运用pandas爬取数据，它的HTML结构是下面这个Table格式的。

class=”…”id=”…”>

<thead>

<tr>

<th>…th>

tr>

thead>

<tbody>

<tr>

<td>…td>

tr>

<tr>…tr>

<tr>…tr>

…

<tr>…tr>

<tr>…tr>

tbody>

table>

咱们点击F12，查看源代码，当咱们定位待爬取数据时，会发现该数据满意这个特点。

其他常识没必要多讲，究竟都是pandas中的常识，大家很熟悉了。上代码：

#导入相关库

importpandasaspd

importcsv

#咱们只爬取十页数据

foriinrange(1,10):#爬取全部页

tb=pd.read_html(f’http://s.askci.com/stock/a/?reportTime=2021-03-31&pageNum={i}’)[3]

tb.to_csv(r’上市公司.csv’,mode=’a’,encoding=’utf_8_sig’,header=1,index=0)

结果如下：

妥妥的，这么多家上市公司的数据，就被你收入囊中了。然后能够拿去做个简略的剖析，或许练习pandas数据处理，不香吗？

这儿还有一点值得阐明的是，上面代码中有一个[3]，代表啥意思呢？

这是由于网页上或许存在多个表格，这时候就需要靠列表的切片tables[x]，来指定获取哪个表格。