爬虫系列----Python解析Json网页并保存到本地csv

news2024/9/25 15:28:42

Python解析JSON

  • 1 知识小课堂
    • 1.1 爬虫
    • 1.2 JSON
    • 1.3 Python
    • 1.4 前言技术
      • 1.4.1 range
      • 1.4.2 random
      • 1.4.3 time.sleep
      • 1.4.4 with open() as f:
  • 2 解析过程
    • 2.1 简介
    • 2.2 打开调试工具
    • 2.3 分析网址
      • 2.3.1 网址的规律
      • 2.3.2 网址的参数
    • 2.4 爬取第一页内容
    • 2.5 存入字典并获取
    • 2.6 循环主体数据
    • 2.7 公告和日期改进
    • 2.8 循环获取前三页内容
    • 2.9 保存到CSV中
  • 3 完整代码

1 知识小课堂

1.1 爬虫

在这里插入图片描述

  • Python爬虫（Python Spider）是一种使用Python编程语言编写的程序，用于自动从互联网上抓取数据。这些数据可以是网页内容、图片、视频或其他资源。爬虫程序通常用于数据挖掘、信息收集、竞争情报分析等领域。
  • Python爬虫通常使用第三方库来实现，如BeautifulSoup、Scrapy等。这些库提供了方便的API和工具，使得开发者可以轻松地编写爬虫程序。

1.2 JSON

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它基于ECMAScript（欧洲计算机协会制定的js规范）的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。

JSON具有以下特点：

  • 易于人阅读和编写，可以在多种语言之间进行数据交换。
  • 简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言。
  • 易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。
  • JSON的语法规则包括：

JSON对象：对象是一个无序的"名称/值"对集合。一个对象以"{（“开始，”}（“结束。每个"名称"后跟一个”:“（冒号）；“名称/值"对之间使用”,”（逗号）分隔。
JSON数组：数组是一个有序的"值"集合，一个数组以"[（“开始，”]（“结束，值之间使用”,"（逗号）分隔。JSON对象、JSON数组可以嵌套。
JSON的应用非常广泛，包括但不限于数据交换、配置文件、API请求等场景。由于其易于读写、解析和生成的特点，使得JSON成为了一种理想的数据交换格式。

1.3 Python

当然可以，Python是一种广泛使用的编程语言，可以用于各种不同的任务，包括数据分析和处理。Python有许多库和工具可以用于处理JSON数据，其中最常用的是json模块。

1.4 前言技术

1.4.1 range

在Python中，range()是一个内置函数，用于生成一个整数序列。它通常用于循环结构（如for循环）中，以控制循环的迭代次数。

range()函数可以接受1到3个参数：

  1. 只有一个参数（例如 range(5)），则表示从0开始，到该参数的整数（但不包括该参数的整数），即 [0, 1, 2, 3, 4]。
  2. 有两个参数（例如 range(1, 5)），则表示从第一个参数的整数开始，到第二个参数的整数（但不包括该参数的整数），即 [1, 2, 3, 4]。
  3. 有三个参数（例如 range(1, 5, 2)），则表示从第一个参数的整数开始，到第二个参数的整数（但不包括该参数的整数），步长为第三个参数的整数。例如，range(1, 5, 2)会生成 [1, 3, 5]。

此外，还可以使用range()函数与切片操作结合使用，以生成指定范围的序列。例如：

# 从1到5（包含5）  
numbers = list(range(1, 6))  # 结果：[1, 2, 3, 4, 5]  
  
# 从0开始，每次加2，直到10（包含10）  
even_numbers = list(range(0, 11, 2))  # 结果：[0, 2, 4, 6, 8, 10]

1.4.2 random

Python的random模块提供了一系列的函数用于生成随机数。下面是一些最常用的random模块方法：

  1. random()：返回[0.0, 1.0)范围内的下一个随机浮点数。
import random  
print(random.random())  # 输出类似于0.123456789的随机数
  1. randint(a, b)：返回指定范围内的随机整数，包含端点a和b。
import random  
print(random.randint(1, 10))  # 输出1到10之间的随机整数，包括1和10
  1. randrange(start, stop[, step])：返回指定范围内的随机整数，类似于内建函数range()。可以指定步长。
import random  
print(random.randrange(1, 10, 2))  # 输出1到9之间的随机奇数
  1. choice(seq)：从非空序列seq中返回一个随机元素。如果seq为空，则引发IndexError。
import random  
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]  
print(random.choice(my_list))  # 从my_list中随机选择一个元素并输出
  1. shuffle(seq[, random])：将序列seq的所有元素随机排序。可选参数random是一个0到1之间的浮点数，用于指定随机算法的种子值。
import random  
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]  
random.shuffle(my_list)  
print(my_list)  # 输出类似于[2, 1, 5, 3, 4]的随机排序列表
  1. uniform(a, b)：返回指定范围内的随机浮点数，范围在a和b之间（包含a和b）。
import random  
print(random.uniform(1.0, 2.0))  # 输出1.0到2.0之间的随机浮点数，包括1.0和2.0
  1. seed(a[, version])：使用种子值a初始化随机数生成器。如果不提供种子值，则使用系统时间作为默认种子。可选参数version用于指定随机数生成器的版本，默认为2。
import random  
random.seed(1)  # 设置种子值为1，确保每次运行程序时生成的随机数序列相同  
print(random.random())  # 输出相同的随机数，因为种子值固定了随机数生成器的起始状态

1.4.3 time.sleep

time.sleep() 是 Python 标准库中 time 模块的一个方法，用于使程序暂停执行指定的秒数。

示例：

import time  
  
print("开始")  
time.sleep(2)  # 暂停2秒  
print("结束")

输出：

开始  
(程序会暂停2秒)  
结束

1.4.4 with open() as f:

with open(文件地址,‘a’ ,newline = '',encoding='utf-8-sig') as f:

2 解析过程

2.1 简介

  • 将网站中的json文件爬取下来存到本地表格中。爱购云-商机发现

2.2 打开调试工具

本文尝试使用的是【google】
选择【Fetch/XHR】点击做上交的在这里插入图片描述按钮，清空管理台。

在这里插入图片描述
清空管理台
在这里插入图片描述

2.3 分析网址

2.3.1 网址的规律

打开网址，滑倒下面分页，选择【2】点击，发现左侧出现一个文件。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

点开找个文件，发现是JSon数据。
在这里插入图片描述
将它在新标签页中打开。
在这里插入图片描述
在新页面中打开。复制一下网址。
在这里插入图片描述
返回到分页处，点【3】，发现右侧又出现一个文件。
在这里插入图片描述
同理，在新标签页中打开，并复制网址。
在这里插入图片描述
同样的方法复制页码【1】的网址。

页码【1】https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=1
页码【2】https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=1&pageSize=24&noticestate=1
页码【3】https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=2&pageSize=24&noticestate=1

由以上分析可知，只有pageNo不同，并据此可推断出，第N页的网址应该是pageNo=N-1，到此为止，我们已经推断出来网址的规律。另外两个参数是什么？

2.3.2 网址的参数

由上小结的页码一为例：页码【1】https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=1
网址包括

  • 域名：https://www.igoyun.cn
  • 文件路径：/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?
  • 参数：【pageNo=0】表示当前页码
  • 参数：【pageSize=24】表示每页的数量
  • 参数：【noticestate=1】还未知，我们来猜测一下。
    进入网页：https://www.igoyun.cn/#/portal/search/business

在这里插入图片描述
点击页码【2】，查看右侧的json文件网址：

https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=1&pageSize=24&noticestate=1

在这里插入图片描述
返回网页：切换到以下选项
在这里插入图片描述
同样选择【2】，点开右侧json文件，查看网址。

https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=1&pageSize=24&noticestate=2在这里插入图片描述
将以上两个网址放在一起比较：

进行中：https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=1&pageSize=24&noticestate=1
全部：https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=1&pageSize=24&noticestate=2

有分析可知：二者变量为：【全部/进行中】，网址区别为【noticestate=1/2】在此可以猜测，【noticestate】参数控制【全部/进行中】。为进一步确认推测是否正确，可以根据json文件数据和原网页进行对比。对比结果可知，二者是一致的。
回顾三个参数
由上小结的页码一为例：页码【1】https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=1
网址包括

  • 域名：https://www.igoyun.cn
  • 文件路径：/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?
  • 参数：【pageNo=0】表示当前页码
  • 参数：【pageSize=24】表示每页的数量
  • 参数：【noticestate=1】全部/进行中
    根据需要进行爬取，这里选择noticestate= 2.

2.4 爬取第一页内容

url：https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=2

import requests
import random
import json
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo={}&pageSize=24&noticestate=2'.format(a)
headers = {
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
print(response.content.decode('utf-8'),type(response.content.decode('utf-8')))

代码解释：

  • url 是网址
  • headers 伪装成浏览器访问，
  • response ：用response 进行访问网址，对返回的数据进行UTF-8处理，显示能看懂的数据

运行文件，显示如下，表示已经获取json数据，接下来就是对这些数据进行处理。
在这里插入图片描述

2.5 存入字典并获取

1、存入数据字典

#爬取腾讯招聘网站
import requests
import json
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=2'
headers = {
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
# print(response.content.decode('utf-8'),type(response.content.decode('utf-8')))
content = response.content.decode('utf-8')
#需要将content(json.str)--->python对象的(json-dict)
content_dict = json.loads(content)
print(type(content_dict))

在这里插入图片描述
由打印可知，content_dict 的类型为【dict】字典类型

2、获取数据
主体数据保存在【content】中，那么怎么获取到这里的数据呢？
很简单，目前为止，已经获取到全部的数据，并将数据存到字典中【content_dict】
在这里插入图片描述

post_list = content_dict['result']['content']
  • post_list 即为content的数据。
#爬取腾讯招聘网站
import requests
import json
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=2'
headers = {
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
# print(response.content.decode('utf-8'),type(response.content.decode('utf-8')))
content = response.content.decode('utf-8')
#需要将content(json.str)--->python对象的(json-dict)
content_dict = json.loads(content)
# print(type(content_dict))
post_list = content_dict['result']['content']
print(post_list)

在这里插入图片描述

2.6 循环主体数据

目前已经获取到【post_list】，可以对数据进行循环获取每一个数据的值。
需要获取的数据有：

  • 公司名:-pubcomname
  • 公告类型-noticetype
  • 项目类型-catalogname
  • 项目名称-noticetitle
  • 发布时间-pubtime
  • 截止时间-exptime
#爬取腾讯招聘网站
import requests
import json
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=2'
headers = {
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
content = response.content.decode('utf-8')
#需要将content(json.str)--->python对象的(json-dict)
content_dict = json.loads(content)
# print(type(content_dict))
post_list = content_dict['result']['content']
print(post_list)
# #将字典中的每一个dict都迭代出来
for value_dict in post_list:
# # #     #公司名:-pubcomname
    pubcomname = value_dict['pubcomname']
# # #     #公告类型-noticetype
    noticetype = value_dict['noticetype']
# # #     #项目类型-catalogname
    catalogname = value_dict['catalogname']
# #       项目名称-noticetitle
    noticetitle = value_dict['noticetitle']
# #       发布时间-pubtime
    pubtime = value_dict['pubtime']
# #       截止时间-exptime
    exptime = value_dict['exptime']
# # #     #print看看是否有打印出来
    print(pubcomname,noticetype,catalogname,noticetitle,pubtime,exptime)

运行可知，打印了第一页所需要的内容
在这里插入图片描述

2.7 公告和日期改进

1、公告改进
由输出结果可知，公告类型不是页面中的文字，而是数字代替。经过分析可知

  • newNoticetype=1 为：‘询价公告’
  • newNoticetype=2 为：‘采购/招标公告’
  • newNoticetype=4 为：‘竞价公告’
  • newNoticetype=5 为：‘中标公示’
  • newNoticetype=6 为：‘竞争性谈判’
    改进代码：
 noticetype = value_dict['noticetype']
    if noticetype=='1' :
        newNoticetype='询价公告'
    elif noticetype=='2' :
        newNoticetype='采购/招标公告'
    elif noticetype=='4' :
        newNoticetype='竞价公告'
    elif noticetype=='5' :
        newNoticetype='中标公示'
    elif noticetype=='6' :
        newNoticetype='竞争性谈判'
    else :
        newNoticetype=noticetype

2、日期改进
日期显示的格式 2023-12-23T14:29:03.000+0000，我们可以只取年月日，这样就需要对数据进行截取。

# #       发布时间-pubtime
    pubtime = value_dict['pubtime'][0:10]
# #       截止时间-exptime
    exptime = value_dict['exptime'][0:10]

代码：

#爬取腾讯招聘网站
import requests
import json
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo=0&pageSize=24&noticestate=2'
headers = {
"User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
content = response.content.decode('utf-8')
#需要将content(json.str)--->python对象的(json-dict)
content_dict = json.loads(content)
post_list = content_dict['result']['content']
# #将字典中的每一个dict都迭代出来
for value_dict in post_list:
# # #     #公司名:-pubcomname
    pubcomname = value_dict['pubcomname']
# # #     #公告类型-noticetype
    noticetype = value_dict['noticetype']
    if noticetype=='1' :
        newNoticetype='询价公告'
    elif noticetype=='2' :
        newNoticetype='采购/招标公告'
    elif noticetype=='4' :
        newNoticetype='竞价公告'
    elif noticetype=='5' :
        newNoticetype='中标公示'
    elif noticetype=='6' :
        newNoticetype='竞争性谈判'
    else :
        newNoticetype=noticetype
# # #     #项目类型-catalogname
    catalogname = value_dict['catalogname']
# #       项目名称-noticetitle
    noticetitle = value_dict['noticetitle']
# #       发布时间-pubtime
    pubtime = value_dict['pubtime'][0:10]
# #       截止时间-exptime
    exptime = value_dict['exptime'][0:10]
# # #     #print看看是否有打印出来
    print(pubcomname,newNoticetype,catalogname,noticetitle,pubtime,exptime)

在这里插入图片描述

2.8 循环获取前三页内容

1、循环
在最开始加上下面代码。

 for a in range(3):

2、为了爬取的安全性，在获取一次请求之后，休眠1-3秒
引入：import random
在第二层循环中加上以下代码

time.sleep(random.randrange(1,3))

2.9 保存到CSV中

1、首先引入import csv
2、在第二层循环中加上

in_fo_list =[pubcomname,newNoticetype,catalogname,noticetitle,pubtime,exptime]
  with open('E:/langchao.csv','a',newline = '',encoding='utf-8-sig') as f:
      writer = csv.writer(f)
      writer.writerow(in_fo_list)

-in_fo_list 表示暂时的存储序列
-encoding 表示存储的编码类型

3 完整代码

#爬取爱购云网站
import requests
import random
import json
import csv
import time
now_time = int(time.time())
timeStamp = now_time*1000
for a in range(3):
    url = 'https://www.igoyun.cn/igo-cloud-bizdiscovery/espurbid/fineespurbid?&pageNo={}&pageSize=24&noticestate=2'.format(a)
    headers = {
    "User-Agent":'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url = url.format(timeStamp),headers = headers)
    # response = requests.get(url = url,headers = headers)
    # print(response.content.decode('utf-8'),type(response.content.decode('utf-8')))
    content = response.content.decode('utf-8')
    #需要将content(json.str)--->python对象的(json-dict)
    content_dict = json.loads(content)
    # print(content_dict,type(content_dict))
    post_list = content_dict['result']['content']
    # print(post_list)
    #将字典中的每一个dict都迭代出来
    time.sleep(random.randrange(1,3))
    print(a)
    for value_dict in post_list:
    # #     #公司名:-pubcomname
        pubcomname = value_dict['pubcomname']
    # #     #公告类型-noticetype
        noticetype = value_dict['noticetype']
        if noticetype=='1' :
            newNoticetype='询价公告'
        elif noticetype=='2' :
            newNoticetype='采购/招标公告'
        elif noticetype=='4' :
            newNoticetype='竞价公告'
        elif noticetype=='5' :
            newNoticetype='中标公示'
        elif noticetype=='6' :
            newNoticetype='竞争性谈判'
        else :
            newNoticetype=noticetype
    # #     #项目类型-catalogname
        catalogname = value_dict['catalogname']
    #       项目名称-noticetitle
        noticetitle = value_dict['noticetitle']
    #       发布时间-pubtime
        pubtime = value_dict['pubtime'][0:10]
    #       截止时间-exptime
        exptime = value_dict['exptime'][0:10]
    # #     #print看看是否有打印出来
    #     print(pubcomname,newNoticetype,catalogname,noticetitle,pubtime,exptime)
    # #     #由于我们是要保存在CSV格式中,所以我们先把数据转化成列表模式.
        in_fo_list =[pubcomname,newNoticetype,catalogname,noticetitle,pubtime,exptime]
        with open('E:/langchao.csv','a',newline = '',encoding='utf-8-sig') as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow(in_fo_list)

在这里插入图片描述

根据路径打开文件：
在这里插入图片描述

爬取成功！
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前言： 这周开始进入期末复习周，没时间看C/C、linux等知识了，先把期末考试必考的知识捋一遍。 目录 第一章 微信小程序入门 一、填空题 二、判断题 三、选择题 四、简答题 第二章 微信小程序页面制作 一、填空题 二、判…
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【六大排序详解】中篇 :选择排序 与 堆排序

【六大排序详解】中篇 :选择排序 与 堆排序

选择排序 与 堆排序 选择排序 选择排序 与 堆排序1 选择排序1.1 选择排序原理1.2 排序步骤1.3 代码实现 2 堆排序2.1 堆排序原理2.1.1 大堆与小堆2.1.2 向上调整算法2.1.3 向下调整算法 2.2 排序步骤2.3 代码实现 3 时间复杂度分析 Thanks♪(･ω･)&#…
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智慧交通应用钡铼技术无线工业边缘路由网关R10A

智慧交通应用钡铼技术无线工业边缘路由网关R10A

智慧交通应用中，无线工业边缘路由网关扮演着至关重要的角色。在这方面，钡铼技术无线工业边缘路由网关R10A被广泛应用于交通管理系统中，它具备一路RS485、一路WAN、一路LAN、4G和WiFi等功能。本文将详细介绍R10A的参数以及在智慧交通领域的应用…
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蓝桥题库（X图形（矩阵））

蓝桥题库（X图形（矩阵））

题目剖析： 简单来说就是找到一个由字母组成的X图形，且每个边上的字母都与中心点的字母相同 算法设计： 1.从中心点向外辐射，每找到一个这样的图形，则次数加一 2.从最外层向中心点靠拢，如果中间遇到不满足…
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Unity Shader Early-Z技术

Unity Shader Early-Z技术

Unity Shader Early-Z技术 Early-Z技术Unity渲染顺序总结Alpha Test（Discard）在移动平台消耗较大的原因 Early-Z技术 传统的渲染管线中，ZTest其实是在Blending阶段，这时候进行深度测试，所有对象的像素着色器都会计算一…
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外汇天眼：交易高手！是这样炼成的！

外汇天眼：交易高手！是这样炼成的！

在外汇市场中，那些总是赚的“盆满钵满”的外汇投资高手实在是让人羡慕不已，他们能够准确预测市场走势，抓住每一个交易机会，实现高收益，很多投资新手因此也想入市，但即使是这样，还是有很多新手对…
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关于标准那些事——第五篇 两仪

关于标准那些事——第五篇 两仪

国家标准的编写，对于标准的名称和结构，很多人往往是不那么在意的，但这恰恰也是非常重要的点，今天就给大家分享一下这太极所生的“两仪”。我会用最精简的文字概括出核心内容，让大家有一个初步且完整的概念，…
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规律生活指南：数据可视化助你游刃有余

规律生活指南：数据可视化助你游刃有余

随着信息时代的到来，我们生活在一个数据海洋中，每天都会面对大量的信息和数字。在这个信息过载的时代，如何从杂乱的数据中找到规律，让生活更加有序成为了一项挑战。而数据可视化作为一种强大的工具，不仅能够帮助我们理…
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算法基础之数字三角形

算法基础之数字三角形

数字三角形 核心思想&#xff1a;线性dp 集合的定义为 f[i][j] –> 到i j点的最大距离 从下往上传值 父节点f[i][j] max(f[i1][j] , f[i1][j1]) w[i][j] 初始化最后一层 f w #include <bits/stdc.h>using namespace std;const int N 510;int w[N][N],f[N][…
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ACM模式Java输入输出模板

ACM模式Java输入输出模板

输入输出练习网站&#xff1a;https://kamacoder.com/ Java读写模板 Scanner 方式一&#xff1a;Scanner&#xff08;效率不高&#xff09; public class Main {public static void main(String[] args) {// 第一个方式ScannerScanner sc new Scanner(System.in);String s …
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SpringMVC核心处理流程梳理

SpringMVC核心处理流程梳理

1、处理流程图展示 当我拿出这张图&#xff0c;阁下又该如何应对呢&#xff1f;执行流程是不是一目了然了。 2、DispatcherServlet&#xff1a;中央处理器或者中央调度器 下图官方的解释应该最完善了。 3、SpringMVC三大核心组件 HandlerMapping 处理器映射器&#xff0c;…
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vue使用ElementUI搭建精美页面入门

vue使用ElementUI搭建精美页面入门

ElementUI简直是css学得不好的同学的福音 ElementUI官网&#xff1a; Element - The worlds most popular Vue UI framework 安装 在vue文件下&#xff0c;用这个命令去安装Element UI。 npm i element-ui -S step1\先切换到vue的目录下去&#xff0c;注意这里面的WARN不是…
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Ubuntu系统如何安装SVN服务端并通过客户端无公网ip实现远程访问？

Ubuntu系统如何安装SVN服务端并通过客户端无公网ip实现远程访问？

文章目录 前言1. Ubuntu安装SVN服务2. 修改配置文件2.1 修改svnserve.conf文件2.2 修改passwd文件2.3 修改authz文件 3. 启动svn服务4. 内网穿透4.1 安装cpolar内网穿透4.2 创建隧道映射本地端口 5. 测试公网访问6. 配置固定公网TCP端口地址6.1 保留一个固定的公网TCP端口地址6…
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