") exit() except Exception as e: print(f"读取或解析Test.html时发生错误: {e}") exit() # 2. 创建新HTML容器 new_html_soup = BeautifulSoup("<html><body></body></html>", 'html.parser') # 3. 定义目标标签列表 # 列表中的元素可以是： # - 字符串：表示要查找的标签名（如 'title'） # - 字典：表示要查找的标签名及其属性（如 {'p': {'class': 'm-b-0'}}） tags_to_keep = [ 'title', # 查找 <title> 标签 {'p': {'class': 'm-b-0'}}, # 查找 class 为 'm-b-0' 的 <p> 标签 {'div': {'id': 'right-col'}} # 查找 id 为 'right-col' 的 <div> 标签 ] # 4. 迭代并追加元素 for tag_definition in tags_to_keep: found_element = None if isinstance(tag_definition, str): # 如果是字符串，直接查找标签名 found_element = original_soup.find(tag_definition) elif isinstance(tag_definition, dict): # 如果是字典，提取标签名和属性进行查找 tag_name = list(tag_definition.keys())[0] tag_attrs = tag_definition[tag_name] found_element = original_soup.find(tag_name, attrs=tag_attrs) # 将找到的元素（如果存在）追加到新HTML的<body>中 if found_element: # 使用 .append() 方法将 Beautiful Soup 元素对象直接添加到新的 soup 对象中 new_html_soup.body.append(found_element) else: print(f"警告：未在原始HTML中找到匹配的元素：{tag_definition}") # 5. 保存新HTML output_filename = "output_filtered_page.html" try: with open(output_filename, "w", encoding='utf-8') as file: file.write(str(new_html_soup)) print(f"成功生成文件：{output_filename}") except Exception as e: print(f"写入文件{output_filename}时发生错误: {e}") 2.3 示例输入HTML (Test.html) 为了使上述代码可复现，请创建名为 Test.html 的文件，并包含以下内容：<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>示例测试页面</title> <link rel="stylesheet" href="style.css"> </head> <body> <h1>欢迎来到测试页面</h1> <p class="m-b-0">这是一个带有特定类 'm-b-0' 的段落。
STL将迭代器分为五类：输入、输出、前向、双向和随机访问，不同容器支持不同类别。
Go语言中的切片不仅包含指向底层数组的指针，还包括长度和容量信息，这与C语言的纯指针概念不同。
cookie = "_|WARNING:-DO-NOT-SHARE-THIS.--Sharing-this-will-allow-someone-to-log-in-as-you-and-to-steal-your-ROBUX-and-items.|..." session = requests.Session() # 设置会话Cookie session.cookies[".ROBLOSECURITY"] = cookie # 向授权端点发送POST请求 req = session.post(url="https://auth.roblox.com/") # 检查并获取X-CSRF-Token if "X-CSRF-Token" in req.headers: session.headers["X-CSRF-Token"] = req.headers["X-CSRF-Token"] print("X-CSRF-Token successfully obtained:", session.headers["X-CSRF-Token"]) else: print("X-CSRF-Token not found in response headers.") # 打印响应头以供调试 print("\nPython Response Headers:") print(req.headers)当执行上述Python代码时，预期的响应头会包含X-CSRF-Token，例如： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；{'content-type': 'application/json; charset=utf-8', 'date': '...', 'server': 'Kestrel', 'access-control-expose-headers': 'X-CSRF-TOKEN', 'cache-control': 'no-cache', 'transfer-encoding': 'chunked', 'x-csrf-token': 'the_actual_token_value', ...}这表明Python requests库能够正确地发送POST请求并处理Cookie，从而从API获取到所需的令牌。
WebSocket通过心跳检测与断线重连机制提升连接稳定性，客户端每30秒发送ping，服务端回应pong，超时未响应则判定断线；onclose触发后按指数退避策略重试连接，最多5次，确保网络波动后可靠恢复。
这种方法的问题在于： 它选取的是键名，需要额外步骤才能获取对应的值。
以下是一个简单的 TCP 客户端示例： AppMall应用商店 AI应用商店，提供即时交付、按需付费的人工智能应用服务 56 查看详情 package main import ( "bufio" "fmt" "net" "os" "strings" ) func main() { conn, err := net.Dial("tcp", "localhost:8080") if err != nil { fmt.Println("Error connecting:", err.Error()) os.Exit(1) } defer conn.Close() fmt.Println("Connected to server") reader := bufio.NewReader(os.Stdin) for { fmt.Print("Enter text: ") line, _ := reader.ReadString('\n') line = strings.TrimRight(line, "\r\n") _, err := conn.Write([]byte(line + "\n")) if err != nil { fmt.Println("Error writing:", err.Error()) break } buffer := make([]byte, 1024) n, err := conn.Read(buffer) if err != nil { fmt.Println("Error reading:", err.Error()) break } fmt.Printf("Received from server: %s\n", string(buffer[:n])) } }代码解释： net.Dial("tcp", "localhost:8080"): 连接到 localhost:8080 的 TCP 服务器。
基本上就这些。
引言：跨表更新的挑战 在数据库操作中，我们经常需要根据一个表中的数据或条件来更新另一个表中的数据。
强大灵活： 可以通过 Accept 头指定多种可接受的媒体类型，并带有质量因子（q-values）。
闭包的本质就是函数记住了它诞生时所处的环境，哪怕离开那个环境也能回溯使用其中的变量。
以下是完整的 Scrapy 代码示例：import scrapy import re class MySpider(scrapy.Spider): name = "my_spider" start_urls = ["http://example.com"] # 替换成你要抓取的网址 def parse(self, response): # 假设 house_listing 是包含上述 HTML 片段的 response 对象 # 实际情况中，你需要根据你的爬虫逻辑来获取 house_listing # 模拟 house_listing 对象 html = """ <div class="search-results-listings-list__item-description__item search-results-listings-list__item-description__characteristics"> <div class="search-results-listings-list__item-description__characteristics__item"> <!--?xml version="1.0"?--> <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 46 41" class="search-results-listings-list__item-description__characteristics__icon search-results-listings-list__item-description__characteristics__icon--bedrooms"><path d="M5.106 0c-.997 0-1.52.904-1.52 1.533v11.965L.074 23.95c-.054.163-.074.38-.074.486V39.2c-.017.814.727 1.554 1.54 1.554.796 0 1.54-.74 1.52-1.554v-3.555h39.88V39.2c-.016.814.724 1.554 1.52 1.554.813 0 1.56-.74 1.54-1.554V24.436c0-.106-.017-.326-.074-.486l-3.512-10.449V1.537c0-.633-.523-1.534-1.52-1.534H5.106V0zm1.54 3.07h32.708v3.663a5.499 5.499 0 0 0-2.553-.614h-9.708c-1.614 0-3.06.687-4.093 1.77a5.648 5.648 0 0 0-4.093-1.77H9.2c-.924 0-1.793.217-2.553.614V3.07zm2.553 6.098h9.708c1.45 0 2.553 1.12 2.553 2.547v.523H6.646v-.523c0-1.426 1.103-2.547 2.553-2.547zm17.894 0H36.8c1.45 0 2.553 1.12 2.553 2.547v.523H24.54v-.523c0-1.426 1.103-2.547 2.553-2.547zm-20.88 6.12H39.79l2.553 7.615H3.656l2.556-7.615zM3.06 25.973h39.88v6.625H3.06v-6.625z"></path></svg> <div class="search-results-listings-list__item-description__characteristics-popover">Chambres</div> 1 </div> </div> """ house_listing = scrapy.Selector(text=html) bedrooms_info = house_listing.css('.search-results-listings-list__item-description__characteristics__item:contains("Chambres") ::text').getall() if bedrooms_info: bedrooms_text = bedrooms_info[-1] match = re.search(r'\d+', bedrooms_text) if match: bedrooms = int(match.group()) print(f"Number of bedrooms: {bedrooms}") yield { 'bedrooms': bedrooms } else: print("No bedroom number found.") else: print("No bedroom information found.")代码解释： house_listing.css('.search-results-listings-list__item-description__characteristics__item:contains("Chambres") ::text').getall(): 这行代码使用 CSS 选择器定位到包含 "Chambres" 文本的 div 元素，并提取其下的所有文本内容，返回一个列表。
设置字体大小: run.font.size = Pt(32) 设置 run 对象的字体大小为 32 磅。
for _, g in df.groupby(level=[0, 1, 2]): print(g) print("-" * 80)groupby(level=[0, 1, 2]) 按照多重索引的级别进行分组。
Go语言通过GOPRIVATE环境变量配置私有仓库域名，结合SSH或HTTPS+Token认证确保git可访问，再在go.mod中声明依赖即可完成私有模块管理。
1. 准备数据 首先，我们创建示例DataFrame： 腾讯智影-AI数字人 基于AI数字人能力，实现7*24小时AI数字人直播带货，低成本实现直播业务快速增增，全天智能在线直播 73 查看详情 import pandas as pd import numpy as np # DataFrame 1 data1 = {'id': ['A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'A', 'C']} df1 = pd.DataFrame(data1) # DataFrame 2 data2 = {'id': ['A', 'B', 'C'], 'Col1': [400, 200, 600], 'Col2': [100, np.nan, 800], # 使用np.nan表示空值 'Col3': [20, 800, np.nan]} df2 = pd.DataFrame(data2) print("原始 df1:") print(df1) print("\n原始 df2:") print(df2)2. 计算键的出现频率 使用value_counts()方法可以轻松获取df1中id列的每个唯一值的出现次数。
这里可以创建一个字典作为映射表，然后使用df.map()函数将月份转换为季度。
示例：使用ADO.NET插入数据并触发数据库行为 假设有一个订单表Orders，其上有AFTER INSERT触发器，用于更新库存。
如果realpath()返回false，或者解析后的路径超出了你的安全范围，则拒绝操作。
标准库提供了足够基础组件，合理组合即可完成完整的压缩解压流程。
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