python datetime和字符串如何相互转化？
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文章标签 python 开发语言 后端 字符串 类型转化 文章分类 Python 后端开发
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在python中如何将datetime类型转化为字符串，或者如何将字符串转化为datetime类型呢？
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一、将字符串转化为datetime类型
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-"""@author: Roc-xb"""import datetimeif __name__ == '__main__': # 当前时间字符串 now = '2021-10-28 01:35:05' # 将字符串转化为datetime类型 dt = datetime.datetime.strptime(now, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 输出测试 print(dt, type(dt))
二、将datetime转化为字符串类型
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-"""@author: Roc-xb"""import datetimeif __name__ == '__main__': # 当前时间字符串 now = '2021-10-28 01:35:05' # 将字符串转化为datetime类型 dt = datetime.datetime.strptime(now, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 将datetime类型转化为字符串 dt_str = dt.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S') # 输出测试 print(dt_str, type(dt_str))
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Original: https://blog.51cto.com/YangPC/5483080
Author: CorwinPC
Title: python datetime和字符串如何相互转化？
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Title: matplotlib可视化系列之【坐标系统】
了解 matplotlib 的坐标系统，绘制图形的时候，如果需要在图上添加一些额外的元素或者说明文字，
就可以很好的控制添加元素和说明文字的位置。
笛卡尔坐标系和极坐标系
matplotlib 使用2种坐标系，笛卡尔坐标系是默认的，一般我们绘制的二维图形基本都是笛卡尔坐标系的。
比如各种柱状图，折线图，散点图等等。
但是，有些场景下，极坐标能更好的展示分析的结果。
比如上面笛卡尔坐标系下的柱状图，折线图和散点图在极坐标系下显示效果类似：
两种坐标系没有高低之分，根据场景选择合适的去展示。
图形中的坐标系
笛卡尔坐标系和极坐标系是宏观上的坐标系统，对于每个具体的图形，matplotlib 为了更好的在图形上绘制各种元素，
基于笛卡尔坐标系或者极坐标系，定义了绘制图形的4个坐标系：
- FC：Figure coordinates，单位是像素
- DC：Data coordinates，单位与显示数据的单位相同
- NFC：标准化的 FC，数据范围 （0->1）
- NDC：标准化的 DC，数据范围 （0->1）
在笛卡尔坐标系下：
在极坐标系下：
图形中坐标系之间的转换
matplotlib 提供了接口，可以在4种坐标系之间的坐标是可以互相转换的。
对于如下的示例图形，提供的6种坐标系之间的转换接口如下：
fig = plt.figure(figsize=(6, 5), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.set_xlim(0,360), ax.set_ylim(-1,1)
转换方向 转换方法
DC_to_FC ax.transData.transform FC_to_DC ax.transData.inverted().transform NDC_to_FC ax.transAxes.transform FC_to_NDC ax.transAxes.inverted().transform NFC_to_FC fig.transFigure.transform FC_to_NFC fig.transFigure.inverted().transform
一共4种坐标系，如果两两之间都可以互相转换，应该有12种情况，这里却只有6种情况。
这是因为其他的情况可以由上面这6种接口推导出来，比如：
- DC_to_NDC = FC_to_NDC(DC_to_FC)
- DC_to_NFC = FC_to_NFC(DC_to_FC)
- ... ... 等等
下面，用github上一段开源代码示例看看转换的结果：
----------------------------------------------------------------------------
Title: Scientific Visualisation - Python & Matplotlib
Author: Nicolas P. Rougier
License: BSD
----------------------------------------------------------------------------
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.transforms as transforms
fig = plt.figure(figsize=(6, 5), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.set_xlim(0, 360)
ax.set_ylim(-1, 1)
DC_to_FC = ax.transData.transform
FC_to_DC = ax.transData.inverted().transform
NDC_to_FC = ax.transAxes.transform
FC_to_NDC = ax.transAxes.inverted().transform
NFC_to_FC = fig.transFigure.transform
FC_to_NFC = fig.transFigure.inverted().transform
print(NFC_to_FC([1, 1])) # (600,500)
print(NDC_to_FC([1, 1])) # (540,440)
print(DC_to_FC([360, 1])) # (540,440)
DC_to_NDC = lambda x: FC_to_NDC(DC_to_FC(x))
print(DC_to_NDC([0, -1])) # (0.0, 0.0)
print(DC_to_NDC([180, 0])) # (0.5, 0.5)
print(DC_to_NDC([360, 1])) # (1.0, 1.0)
Original: https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/15942291.html
Author: wang_yb
Title: matplotlib可视化系列之【坐标系统】
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Title: 【Python爬虫】糗事百科数据段子采集
知识点
1.爬虫基本步骤
2.requests模块
3.parsel模块
4.xpath数据解析方法
5.分页功能
爬虫基本步骤:
1.获取网页地址 (糗事百科的段子的地址)
2.发送请求
3.数据解析
4.保存 本地
爬虫代码
导入所需模块
import re
import requests
import parsel
1.获取网页地址
url = 'https://www.qiushibaike.com/text/'
请求头 伪装客户端向服务器发送请求
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.81 Safari/537.36'
}
2.发送请求
requ = requests.get(url=url, headers=headers).text
3.数据解析
sel = parsel.Selector(requ) # 解析对象
href = sel.xpath('//body/div/div/div[2]/div/a[1]/@href').getall()
for html in href:
txt_href = 'https://www.qiushibaike.com' + html
requ2 = requests.get(url=txt_href, headers=headers).text
sel2 = parsel.Selector(requ2)
title = sel2.xpath('//body/div[2]/div/div[2]/h1/text()').get().strip()
title = re.sub(r'[|/\：？<>*]','_',title)
# content = sel2.xpath('//div[@class="content"]/text()').getall()
content = sel2.xpath('//body/div[2]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/text()').getall()
contents = '\n'.join(content)
4.保存数据
with open('糗事百科text\\'+title + '.txt', mode='w', encoding='utf-8') as fp:
fp.write(contents)
print(title, '下载成功')
运行代码，得到数据
Original: https://www.cnblogs.com/qshhl/p/15430257.html
Author: 松鼠爱吃饼干
Title: 【Python爬虫】糗事百科数据段子采集
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Title: 死党暗恋校花失败，我爬了这个网站发给他分分钟治愈，男人的快乐往往很简单（每天一遍，忘却初恋）
死党一直暗恋校花，但是校花对他印象也不差，就是死党一直太怂了，不敢去找校花，直到昨天看到校花登上了校董儿子的豪车，死党终于彻底死心，大醉一场，作为他的兄弟，我怎么能看他郁郁不振呢？
为了让他忘掉校花，走出阴影，我于是决定把我新收藏的网站分享给他，顺便分享给大家，纯纯的交流技术，大家备好纸巾，不对，备好纸笔😂
效果如下
爬取目标
网址：（实在是不敢放，满满的求生欲，官方大佬手下留情）
兄弟们啊，不要怪我，不打码不行啊，我是来交流技术的。
要用的工具
软件：
python 3.8
pycharm 2021专业版
模块：
requests
parsel
没有模块 pip 安装模块即可
流程解析
我们首先就是先进入到这个网址，向网站发送网络请求。
然后去拿到它的网页源代码数据，右键点击，查看他的网页源代码。
我们访问网站拿到的数据就是它。
后续的步骤我就不截图了，可以看我视频讲解。
获取到数据后，我们要去解析数据，筛选我们想要的内容，相册详情页地址，标题等等。
然后向详情页发送请求并解析数据，再向图片链接发送请求，获取图片二进制数据，最后保存图片。
详细步骤我都在视频里讲了，大家可以在这里看视频讲解，还有多线程版本
实现代码
import requests
import parsel
import re
import os
for page in range(1, 11):
print(f'==================正在爬取第{page}页==================')
# 1.向目标网站发送请求（get，post）
response = requests.get(f'https://www.网站不提供，想用来实践技术的话可以私我拿.com/page/{page}')
# 2. 获取数据（网页源代码）
data_html = response.text
# 3. 解析网页（re正则表达式，css选择器，xpath，bs4，json） 提取每一个详情页的链接与标题
zip_data = re.findall('(.*?)', data_html)
for url, title in zip_data:
print(f'----------------正在爬取{title}----------------')
if not os.path.exists('img/' + title):
os.mkdir('img/' + title)
# 4. 向详情页发送请求
resp = requests.get(url)
# 5. 获取数据（网页源代码）
url_data = resp.text
# 6. 解析网页 （提取图片链接）
selector = parsel.Selector(url_data)
img_list = selector.css('p>img::attr(src)').getall()
for img in img_list:
# 7. 向图片链接发送请求
# 8. 获取数据（图片二进制数据）
img_data = requests.get(img).content
# 9. 保存数据
img_name = img.split('/')[-1]
with open(f"img/{title}/{img_name}", mode='wb') as f:
f.write(img_data)
print(img_name, '爬取成功！！！')
print(title,'爬取成功！！！')
#兄弟们学习python，有时候不知道怎么学，从哪里开始学。掌握了基本的一些语法或者做了两个案例后，不知道下一步怎么走，不知道如何去学习更加高深的知识。
#那么对于这些大兄弟们，我准备了大量的免费视频教程，PDF电子书籍，以及视频源的源代码！
#还会有大佬解答！
#都在这个群里了 924040232
#欢迎加入，一起讨论 一起学习！
暗恋单恋都不可靠，还是要胆大脸皮厚，主动一点到手了才有结果，不然女朋友都是别人的了，祝大家有情人终成眷属，没有的2022年那必有！
欢迎大家一起在评论中讨论技术，编程嘛，不能一味死板，要灵活有趣才有动力，不低俗不违法，一起进步！
Original: https://www.cnblogs.com/hahaa/p/15883323.html
Author: 轻松学Python
Title: 死党暗恋校花失败，我爬了这个网站发给他分分钟治愈，男人的快乐往往很简单（每天一遍，忘却初恋）