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Python及第三方库api查看
Python及第三方库api查看
为了方便python及集成的第三方库便与查看，python中有个方便的方法，可以让我们快速简单的实现这个功能。
配置pydoc服务，cmd中输入如下代码：
python –m pydoc –p 1234
浏览器中运行： 就可以打开python及集成的其他库的api了。
注意：查看过程中，不要关闭cmd窗口，不然服务就停了。
运行界面如下：（界面就不吐槽了。。）
这里主要使用的就是python自带的pydoc文档生成工具，pydoc具体使用可以参看python文档：
重磅出击python查看api文档及引入的第三方库
查看Python库的版本和路径
python 所有第三方库的一个地址
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Python 常用的第三方库
常用Python第三方库
常用Python第三方库 简介
python安装第三方的库文件
python 第三方模块
Python如何调用新浪api接口的问题
没有更多推荐了，【IT168 技术文档】本文将向读者详细介绍如何利用DB-API模块方便地开发MySQL脚本。我们首先介绍了有关软件的安装方法，随后分别用两个实例对DB-API模块做了深入的介绍，最后讨论了用Python DB-API编写的MySQL脚本的移植注意事项。 一、DB-API简介 Python语言是一种流行的开源编程语言，不仅自身表达能力强，而且还有许多辅助模块，着极大的增强了其功能。本文介绍的是一个名为DB-API的模块--顾名思义，该模块为开发人员提供了数据库应用编程接口。DB-API旨在帮应用开发人员摆脱特定数据库引擎的具体细节的纠缠，编写出能够在不同数据库引擎之间相互移植的数据库访问脚本。 DB-API的设计与Perl和Ruby的DBI模块、PHP 的PEAR DB 类以及Java的JDBC接口非常类似，它使用了一个两层体系结构，其中顶层提供了一个抽象接口，该接口可以泛用于所有支持的数据库引擎;而底层则是有一些特定引擎的驱动程序构成，这些驱动程序负责处理与特定引擎有关的细节。这样的话，为了使用DB-API来编写Python脚本，必须有相应的驱动程序来处理特定的数据库系统。对于MySQL来说，DB-API使用驱动程序MySQLdb来处理对MySQL数据库的访问。下面我们将首先详细介绍驱动程序的安装，然后阐述如何编写DB-API脚本。 二、安装MySQLdb 为了用DB-API编写MySQL脚本，必须确保已经安装了Python。对于UNIX操作系统来说，通常都安装有该软件，但是Windows系统的话就难说了。其实Python的安装很简单，先到Python官方网站下载安装程序，然后一路回车即可。 就本文而言，我们要求使用Python 2.3.4或更高版本，并且还得安装MySQLdb模块。我们可以从命令行提示符(这里的提示符为UNIX操作系统中的%，如果是Windows系统的话，该提示符则为C:\>)中输入下列命令来检查两者的安装情况，命令如下所示： % python Python 2.4.3 (#1, Aug 29 :33) [GCC 3.4.6 (Gentoo 3.4.6-r1, ssp-3.4.5-1.0, pie-8.7.9)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits"or"license"for more information. >>>import MySQLdb 假如Python的版本满足要求，并且输入import MySQLdb命令(即导入MySQLdb模块)后没有出现错误报告的话，我们就可以开始编写访问数据库的脚本了;但是，如果出现下列错误消息的话，则说明还缺少MySQLdb，所以必须先下载安装MySQLdb模块： 为了获得MySQLdb，请访问http://sourceforge.net/projects/mysql-python，从这里可选择适合您的平台的安装包，分为预编译的二进制文件和源代码安装包。如果您选择二进制文件发行版本的话，安装过程基本安装提示即可完成。如果从源代码进行安装的话，则需要切换到MySQLdb发行版本的顶级目录，并键入下列命令。在UNIX操作系统之下安装的时候，第二条命令需要以超级用户的身份运行才能将驱动程序文件复制到Python的安装目录中。具体命令如下所示： 如果安装时遇到问题，您可以阅读MySQLdb发行版本中的自述文件来寻找答案。
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Python 小白的入门实战——利用百度API自动获取数据
我是一名Python小白，两个礼拜之前还对Python一无所知，上次我利用举办社团活动的契机，请学校老师做了一次Python入门讲座。听闻Python功能强大，对初学者也很友好，于是抱着初生牛犊不怕虎的精神，尝试尝试用Python来解决一个复杂的难题。
旅游爱好者小龙有钱又有时间，她决定制定一个详尽的旅行计划，游遍目前中国的热门景区。目前手边仅有的资料就是一份想要游览的景区的名单（如下图，总共有两百多个景点），其中主要是国家评定的5A级景区，制定怎样的旅行计划，才能最高效的游遍所有的景区呢？
问题解决的思路
首先这是一个非常具有现实意义的问题，它的核心是旅行商问题（Traveling Salesman Problem），也就是已知地点和地点之间的距离，找出游遍所有地点的最短路线。这是一个计算机领域的NP完全问题。TSP问题的核心算法有很多人已经研究过了。然而我们要解决的并不是一个纯数学的问题，而是一个实际问题。难点其实在于数据的搜集和整理。
经过一番艰难的思索和尝试，我列出了下图所示的程序设计思路。其主要思想在于利用百度提供的免费API接口，获取各个景点的地理位置、地址，附件机场、车站以及景点之间的路线等各种信息，再将获得的json文件进一步处理，得到格式化的数据，导入TSP路径求解器，获得最优路径，再将最优路径在地图中表示出来，并给出详细的形式指南。
这是一个尚在进行中的浩大工程，尤其对于一个Python新手来说。
学习Web API的调用
Web API是一种应用程序接口，通过一定的设置之后，程序可以通过发送不同网址查询所需的数据。API的使用需要申请密钥，本文中使用的到的密钥均可以免费获取。
地理服务相关的API有不少，比较成熟的是百度和谷歌两家。虽然很多时候谷歌的服务都显得高大上许多，但是经过一番尝试，在地图服务，尤其是国内的地图服务上，百度有很多优势。除去连接的稳定性之外，百度的所有Web API共享一个密钥，而谷歌需要为不同的API分别申请密钥，而且百度对中文支持完善，所以这里主要使用了百度地图的Web API服务。用户可以到这个地址申请： 除了地图之外，百度还有一个API商店，提供了很多免费的API服务，网址：
Python程序
调用Web API的程序其实相当简单，笔者作为一个小白没花多长时间就捣鼓出了一段代码。
# -*- coding: utf-8 -*-
Created on 17-June-2016 @Jerry
用于调用百度地图和去哪儿网的web api。
import sys,urllib2,urllib,os
#===============================================================================
#读取API Key--------------------------------------------
f_key = open("API Key.txt",mode='r')
for line in f_key.readlines():
line = line.strip('\n')
key += [line.split(",")]
apikey = dict(key)
f_key.close()
#------------------------------------------------------
#读取API Url--------------------------------------------
f_url = open("API Url.txt",mode='r')
for line in f_url.readlines():
line = line.strip('\n')
url += [line.split(",")]
apiurl = dict(url)
f_url.close()
#------------------------------------------------------
#===============================================================================
#===============================================================================
#查询百度地图API-------------------------------------------
class BaiduQuery:
def __init__(self,api,args,name):
self.api = api
#调用的API名称
self.args = args
self.name = name
#查询结果的命名方式
def getjson(self):
baseurl = apiurl[self.api]
self.args["ak"] = apikey["BaiduMap"]
self.args["output"] = "json"
encodeargs = urllib.urlencode(self.args)
url = urllib.unquote(baseurl + encodeargs)
routeDir = "Data/"+self.name+'/'+self.api+'.json'
urllib.urlretrieve(url, routeDir)
print self.name,self.api," -& Success"
def makedir(self):
#文件夹是否已创建
if not os.path.exists("Data/"+self.name+"/"):
os.makedirs('Data/'+self.name+'/')
print "Make Dir Successfully!"
#------------------------------------------------------
#===============================================================================
#查询百度API商店中去哪儿网火车票、景点门票--------------------------------------
class QunarQuery:
def __init__(self,api,args,name):
self.api = api
#调用的API名称
self.args = args
self.name = name
#查询结果的命名方式
def getjson(self):
baseurl = apiurl[self.api]
encodeargs = urllib.urlencode(self.args)
url = urllib.unquote(baseurl + encodeargs)
routeDir = "Data/"+self.name+'/'+self.api+'.json'
req = urllib2.Request(url)
req.add_header("apikey", apikey["Qunar"])
resp = urllib2.urlopen(req)
content = resp.read()
if(content):
with open(routeDir, "wb") as code:
code.write(content)
print self.name,self.api," -& Success"
def makedir(self):
#文件夹是否已创建
if not os.path.exists("Data/"+self.name+"/"):
os.makedirs('Data/'+self.name+'/')
print self.name," -& Make Dir"
#------------------------------------------------------
#===============================================================================
#使用示例-----------------------------------------------
# values={
"version":"1.0",
"from":"上海",
"to":"南京",
# ID23 = QunarQuery("QunarTrain",values,"23")
# ID23.makedir()
# ID23.getjson()
#===============================================================================
这段代码将需要查询的信息编码到网址中，其中两个本地txt文件中存放的是申请的API Key和各种不同的Web服务的网址。网址在官网都可以查询到，需要注意的是网址后面要手动加上一个“？”。
由于百度地图的API和百度API商店中的API调用略有不同，因此写了两个class，不知道大牛能不能将两个class合并成一个。
在调用不同的服务的时候，输入相关参数，将返回的json文件存储到本地相应景点编号下的文件夹中。
json文件的处理
本文中用到的API返回的都是json格式的文件（如下图）。看起来密密麻麻，作为小白的我当然是没听说过这是个啥啦。一番百度之后，找到了一个很好的在线工具，可以将json文件重新排版，并且给出文件结构树，相当方便。
格式化之后的文件就好看了许多，可以看到里面包含了两地之间的火车票信息，这是通过qunar的接口获得的数据。
json文件的处理笔者还没有摸索出最优的方法，等搞清楚了再来写一写。
中国的景点分布图
在我之前的尝试中，我试着用Python的Basemap和GeoPy包解析处理这两百多个景点的具体经纬度信息，当然后来发现还是百度地图的API最直接最方便。获取的这些数据直接绘制出来就是下面的效果，图中的深蓝色小点就是中国5A景区所在地：
在通过flight100网站获得全世界所有机场和航线的数据之后，我又将其中中国的数据筛选出来，绘制出了中国的机场和航线分布图。
当然用Basemap只能绘制出简单的静态图，有没有办法让辛辛苦苦获得的这些地理数据发挥更大的用处呢，当然是可以的。
将地理数据导入Google Earth
输出上，你可以将地理位置数据导入到Google Earth中。只是在导入之前还需要一番处理。Google Earth使用的是一种特殊格式的kml文件，你可以在这个将可以在Excel中打开的csv格式文件在线转换成kml文件，然后直接拖入Google Earth软件，谷歌地球会帮你自动标注出来，效果就像下面这张图，里面的各个景点都用小图钉标注了出来。
为什么说这些数据能在谷歌地球中发挥更大价值呢？这是因为谷歌地球自带了很多图片。尤其是其中的Panoramio照片，能够将景点周边的真实面貌以高清照片的形式展现出来，让你提前预览美景之后，再决定要不要前往。
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1，接口名称
下载内容提取器
2，接口说明
如果您想编写一个网络爬虫程序，您会发现大部分时间耗费在调测网页内容提取规则上，不讲正则表达式的语法如何怪异，即便使用XPath，您也得逐个编写和调试。
如果要从一个网页上提取很多字段，逐个调试XPath将是十分耗时的。通过这个接口，你可以直接获得一个调测好的提取器脚本程序，是标准的XSLT程序，您只需针对目标网页的DOM运行它，就能获得XML格式的结果，所有字段一次性获得。
这个XSLT提取器可以是您用MS谋数台生成的，也可以是其他人共享给您的，只要您有读权限，皆可下载使用。
用于数据分析和数据挖掘的网络爬虫程序中，内容提取器是影响通用性的关键障碍，如果这个提取器是从API获得的，您的网络爬虫程序就能写成通用的框架。请参看。
3，接口规范
3.1，接口地址（URL）
http://www.gooseeker.com/api/getextractor
3.2，请求类型（contentType）
3.3，请求方法
3.4，请求参数
key 必选：Yes；类型：String；说明：申请API时分配的AppKey
theme 必选：Yes；类型：String；说明：提取器名，就是用MS谋数台定义的规则名
middle 必选：No；类型：String；说明：规则编号，如果相同规则名下定义了多个规则，需填写
bname 必选：No；类型：String；说明：整理箱名，如果规则含有多个整理箱，需填写
注释：请参看GooSeeker网络爬虫术语解释：
3.5，返回类型（contentType）
text/ charset=UTF-8
3.6，返回参数
HTTP消息头中的参数，如下：
more-extractor 类型：String；说明：相同规则名下有多少个提取器。通常只在可选参数没有填写的时候需要关注这个参数，用以提示客户端有多个规则和整理箱，客户端自己决定是否要在发送请求时携带明确的参数
3.7，返回错误信息
消息层错误以HTTP 400返回，比如，URL中的参数不符合本规范
应用层错误以HTTP 200 OK返回，具体错误码用XML文件放在消息体中，XML结构如下： &return&
&code&具体的错误码&/code&
具体的code值如下： keyError：权限验证失败
paramError：URL中传来的参数有误，比如，参数名称或值不正确
empty：非错误状态，而是请求的提取器是不存在的，比如，某个抓取规则并没有创建整理箱，则返回empty
4，用法范例（python语言）
提取器名获取参考
示例代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
from urllib import request
url = 'http://www.gooseeker.com/api/getextractor?key=您的key&theme=您的提取器名'
resp = request.urlopen(url)
content = resp.read()
if(content):
print(content)
接下来我会对此API进行测试，将案例发布出来
5，相关文档
6，集搜客GooSeeker开源代码下载源
7，文档修改历史
& 著作权归作者所有
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