前言
Python 不愧是一門優(yōu)雅、易入門的編程語言。往往用很少量的代碼，就能幫助你完成一件很漂亮的事兒。
最開始學(xué)習(xí) Python，不需要太過復(fù)雜。只要玩兒的開心就行，慢慢培養(yǎng)興趣，等你上手后，你會(huì)學(xué)習(xí)的更有信心。今天我們就來玩玩兒，5 行代碼能做啥？ 這里我為大家介紹兩個(gè)好玩兒的小項(xiàng)目，介紹如下：
- 項(xiàng)目一： 5 行代碼讓電腦永不息屏！
- 項(xiàng)目二： 5 行代碼爬取表格數(shù)據(jù)！
項(xiàng)目一：5行代碼讓電腦 永不鎖屏
眾所周知，當(dāng)你的電腦鼠標(biāo)一直在動(dòng)的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)默認(rèn)你的電腦是在工作當(dāng)中，因此就不會(huì)息屏。既然是玩嗎？你就不要杠，說為啥 “不設(shè)置用不息屏” ？那樣，你贏了，我無話可說。哈哈！這里就是用代碼自動(dòng)化控制鼠標(biāo)，實(shí)現(xiàn)鼠標(biāo)的 “上下左右” 移動(dòng)操作，讓電腦誤以為是認(rèn)為在操作鼠標(biāo)。在這里，我們使用的是Python中的pyautogui庫。如果你的電腦沒有安裝這個(gè)庫，可以使用下面代碼安裝一下。
pip install pyautogui
控制鼠標(biāo)移動(dòng)，使用的是pyautogui庫中的moveRel(x,y)函數(shù)，用法如下：
- 含義： 根據(jù)當(dāng)前位置, 相對(duì)移動(dòng)鼠標(biāo)指針；
- 注意： 當(dāng)x/y大于0，則表示往右/往下移動(dòng)鼠標(biāo)指針。當(dāng)x/y小于0，則往左/往上移動(dòng)鼠標(biāo)指針【x/y是整數(shù)】；
當(dāng)然這個(gè)隨機(jī)數(shù)，肯定不要你人為去設(shè)置，我們也隨機(jī)生成。在這里我需要為大家在介紹random庫中的一個(gè)函數(shù)random.randint(a,b)，用法如下：
- 含義： 用于生成指定數(shù)值范圍內(nèi)的隨機(jī)整數(shù)；
- 注意： 該函數(shù)有兩個(gè)參數(shù)a和b，表示指定區(qū)間的上限和下限；
import random
random.randint(a=100,b=300)
結(jié)果如下：
有了這些基礎(chǔ)后，我們直接上代碼吧！
# 導(dǎo)入相關(guān)庫
import pyautogui
import random
import time
# 使用while True循環(huán)，讓程序一直執(zhí)行！
while True:
x = random.randint(-200,200)
y = random.randint(-200,200)
pyautogui.moveRel(x,y)
time.sleep(5) # 讓鼠標(biāo)移動(dòng)到某個(gè)位置，停留幾秒鐘，我怕它太累
當(dāng)然，pyautogui庫作為一個(gè)自動(dòng)化操作鼠標(biāo)的庫，有很多值得你去挖掘的知識(shí)點(diǎn)。這里只是簡(jiǎn)單使用，其它知識(shí)可以根據(jù)你的實(shí)際需求，去系統(tǒng)學(xué)習(xí)一下。
項(xiàng)目二：5行代碼爬取表格數(shù)據(jù)
如果說想學(xué)習(xí)Python爬蟲的話，我想這應(yīng)該是最簡(jiǎn)單爬蟲代碼了。
說白了，就是pandas庫爬取表格數(shù)據(jù)。這個(gè)其實(shí)和Excel有點(diǎn)像，Excel不就是只能爬取一些規(guī)則的表格數(shù)據(jù)嗎？但是這個(gè)更好用哦，畢竟不讓你動(dòng)手。今天我們爬取到網(wǎng)頁是 “中商情報(bào)網(wǎng)” 。網(wǎng)址如下： s.askci.com/stock/a/0-0…
如果想要使用pandas爬取數(shù)據(jù)，它的HTML結(jié)構(gòu)是下面這個(gè)Table格式的。
<table class="..." id="...">
<thead>
<tr>
<th>...</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>...</td>
</tr>
<tr>...</tr>
<tr>...</tr>
...
<tr>...</tr>
<tr>...</tr>
</tbody>
</table>
我們點(diǎn)擊F12，查看源代碼，當(dāng)我們定位待爬取數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)該數(shù)據(jù)滿足這個(gè)特點(diǎn)。
其余知識(shí)沒必要多講，畢竟都是pandas中的知識(shí)，大家很熟悉了。上代碼：
# 導(dǎo)入相關(guān)庫
import pandas as pd
import csv
# 我們只爬取十頁數(shù)據(jù)
for i in range(1,10): # 爬取全部頁
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)
結(jié)果如下：
妥妥的，這么多家上市公司的數(shù)據(jù)，就被你收入囊中了。然后可以拿去做個(gè)簡(jiǎn)單的分析，或者練習(xí)pandas數(shù)據(jù)處理，不香嗎？ 這里還有一點(diǎn)值得說明的是，上面代碼中有一個(gè)[3]，代表啥意思呢？這是因?yàn)榫W(wǎng)頁上可能存在多個(gè)表格，這時(shí)候就需要靠列表的切片tables[x]，來指定獲取哪個(gè)表格。好了，今天的案例就介紹到這里，你學(xué)會(huì)了嗎？
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