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python爬虫主要用两个库：Urllib和BeautifulSoup4。一个用来爬取网页，一个用来解析网页。
Urllib是Python内置的HTTP请求库，它包含四个模块：
1、request，最基本的 HTTP 请求模块，用来模拟发送请求，就像在浏览器里输入网址然后敲击回车一样，只需要给库方法传入 URL 与额外的参数，就可以模拟这个过程。
2、error ，异常处理模块，如果出现请求错误，我们可以捕获这些异常，然后进行重试或其他操作保证程序不会意外终止。
3、parse ，工具模块，提供了许多 URL 处理方法，比如拆分、解析、合并等。
4、robotparser，主要用于识别网站的 robots.txt 文件，判断网站是否可以爬取，用的较少。
这里只用到了最常用的request。
BeautifulSoup4从bs4包中导出，这里主要用的就是它的解析功能。
代码如下，注释写得很清楚了：
#杭电OJ题目AC率排序
import urllib.request as ur
from bs4 import BeautifulSoup
dic = {} #存："题号：题名 AC 提交次数 正确率"
for t in range(1,59,1):#1~58页都爬一遍
print(t)
url = 'http://acm.hdu.edu.cn/listproblem.php"html.parser")#获取网址的html并转换为可以python可以使用的结构
ql0 = str(bs.body.table.contents[11].td.table.contents[1])#网页的DOM解析后可以直接通过"."来寻找子元素，找到题目的列表元素后，将列表中所有题目转换成字符串。（可以输出看看）
ql = ql0[30:-10].split(";") #字符串中的题目以";"分隔，将它们分开，并存到列表中
for i in ql: #以下就是格式化处理每个题目，然后存到字典中
info1 = i.split(',"',1)
num = info1[0].split(',')[1]
info2 = info1[1].split('",',1)
name = info2[0]
right,submit = info2[1].split(',',1)
submit = submit[:-1]
dic[num] = [name,int(right),int(submit),int(right)/int(submit)]
dic = sorted(dic.items(),key = lambda x: x[1][3]) #每页题目都存入字典后，把字典中的题目通过正确率进行排序，传出列表
with open('Statistics.txt','w',encoding = 'utf-8') as f:#把统计排序好的题目保存到txt中
for i in dic:
f.write(str(i)+'\n')
print("Success！")
以上就是python 爬虫基本使用——统计杭电oj题目正确率并排序的详细内容，更多关于python 爬虫的资料请关注其它相关文章！
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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