A. 怎么用python画5分钟K线图
现在几乎所有的大网站都在主要的栏目 做了防爬行的处理。 象这样的还算是简单的。 大不了你分析一下JS。 如果不想分析JS。就麻烦 些。 你安装一个pyqt，里面有一个qtbrowser， 你可以驱动这个浏览器去爬行。要几百行代码才能搞定。怎么用Python画5分钟K线图
B. 请教大牛们~python 如何获取前五分钟的时间~
调试通过
importtime
#当前时间
printtime.strftime("%Y-%m-%d%H:%M:%S",time.localtime())
t=time.localtime(time.time()-300)
#5分钟前
printtime.strftime("%Y-%m-%d%H:%M:%S",t)
C. Python异常处理知识点汇总，五分钟就能学会
什么是异常？
1.错误
从软件方面来说，错误是语法或是逻辑上的。错误是语法或是逻辑上的。
语法错误指示软件的结构上有错误，导致不能被解释器解释或编译器无法编译。这些些错误必须在程序执行前纠正。
当程序的语法正确后，剩下的就是逻辑错误了。逻辑错误可能是由于不完整或是不合法的输入所致；
在其它情况下，还可能是逻辑无法生成、计算、或是输出结果需要的过程无法执行。这些错误通常分别被称为域错误和范围错误。
当python检测到一个错误时，python解释器就会指出当前流已经无法继续执行下去。这时候就出现了异常。
2.异常
对异常的最好描述是：它是因为程序出现了错误而在正常控制流以外采取的行为。
这个行为又分为两个阶段：首先是引起异常发生的错误，然后是检测（和采取可能的措施）阶段。
第一阶段是在发生了一个异常条件（有时候也叫做例外的条件）后发生的。
只要检测到错误并且意识到异常条件，解释器就会发生一个异常。引发也可以叫做触发，抛出或者生成。解释器通过它通知当前控制流有错误发生。
python也允许程序员自己引发异常。无论是python解释器还是程序员引发的，异常就是错误发生的信号。
当前流将被打断，用来处理这个错误并采取相应的操作。这就是第二阶段。
对于异常的处理发生在第二阶段，异常引发后，可以调用很多不同的操作。
可以是忽略错误（记录错误但不采取任何措施，采取补救措施后终止程序。）或是减轻问题的影响后设法继续执行程序。
所有的这些操作都代表一种继续，或是控制的分支。关键是程序员在错误发生时可以指示程序如何执行。
python用异常对象(exception object)来表示异常。遇到错误后，会引发异常。
如果异常对象并未被处理或捕捉，程序就会用所谓的回溯（traceback）终止执行
异常处理
捕捉异常可以使用try/except语句。
try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。
如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。
语法：
以下为简单的try....except...else的语法：
Try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。
如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。
如果在try后的语句里发生了异常，却没有匹配的except子句，异常将被递交到上层的try，或者到程序的最上层（这样将结束程序，并打印缺省的出错信息）。
如果在try子句执行时没有发生异常，python将执行else语句后的语句（如果有else的话），然后控制流通过整个try语句。
使用except而不带任何异常类型
可以不带任何异常类型使用except，如下实例：
以上方式try-except语句捕获所有发生的异常。但这不是一个很好的方式，我们不能通过该程序识别出具体的异常信息。因为它捕获所有的异常。
D. 如何用python，每隔5分钟对实时日志做统计处理
有下面几种：
(1)内连接，pd.merge(a1, a2, on='key')
(2)左连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='left')
(3)右连接，pd.merge(a1, a2, on='key', how='right')
(4)外连接， pd.merge(a1, a2, on='key', how='outer')
至于四者的具体差别，具体学习参考sql中相应的语法。
E. 好程序员分享Python之五分钟了解Django框架设计
Python编程语言的持续火爆，在最新Tiobe编程语言排行榜中位列第五，热度持续增加，尤其是在 AI 和 大数据时代，Python是 AI 和大数据时代的第一开发语言。这已经是一个不争的事实了，唯一的悬念就是谁能坐上第二把交椅了。
问题1:什么是软件框架? 举个简单的例子，对于一个公司来说，公司中有各个职能部门，每个部门各司其职，通过部门之间的配合来完成工作，这些部门就形成了一个公司的组织架构。从某种意义上来说，公司就是一种框架。那么对应到软件设计上来说，软件框架是由其中的各个模块组成的，每个模块负责特定的功能，模块与模块之间相互协作来完成软件开发。 一个公司，它是针对某一市场而成立的，而软件框架的设计，也是针对某一类软件问题而设计的，其目的主要是提高软件开发效率
问题2：Django的简介和设计思想? Django是用python语言写的开源web开发框架，并遵循MVC设计。劳伦斯出版集团为了开发以新闻内容为主的网站，而开发出来了这个框架，于2005年7月在BSD许可证下发布。Django的主要目的是简便、快速的开发数据库驱动的网站。它强调代码复用，多个组件可以很方便的以“插件”形式服务于整个框架，Django有许多功能强大的第三方插件，你甚至可以很方便的开发出自己的工具包。这使得Django具有很强的可扩展性。它还强调快速开发原则。
问题3：MVC简介 MVC的全拼为Model-View-Controller，最早在20世纪80年代为程序语言Smalltalk发明的一种软件设计模式，是为了将传统的输入(input)、处理(processing)、输出(output)任务运用到图形化用户交互模型中而设计的。 现MVC是一种架构设计模式，是一种设计理念。是为了达到分层设计的目的，从而使代码解耦，便于维护和代码的复用。MVC是3个单词的缩写，全称：Model-View-Controller(模型-视图-控制器)。MVC就是提供一种规则，让你把相同类型的代码放在一起，这样就形成了层次，从而达到分层解耦、复用、便于测试和维护的目的。
当前主流的开发语言如Java、PHP、Python中都有MVC框架。 Web MVC各部分的功能 M全拼为Model，主要封装对数据库层的访问，对数据库中的数据进行增、删、改、查操作。 V全拼为View，用于封装结果，生成页面展示的html内容。 C全拼为Controller，用于接收请求，处理业务逻辑，与Model和View交互，返回结果
问题4：Django框架遵循MVC设计，并且有一个专有名词：MVT MVT各部分的功能: M全拼为Model，与MVC中的M功能相同，负责和数据库交互，进行数据处理。 V全拼为View，与MVC中的C功能相同，接收请求，进行业务处理，返回应答。 T全拼为Template，与MVC中的V功能相同，负责封装构造要返回的html。
F. 请问如何学python
Python 是一门神奇的多功能编程语言，你可以用它搭建网站、开发机器学习算法，甚至是无人机。世界上很大一部分程序员都在使用 Python，而他们这么做是有充分理由的。Python 可以让你做几乎所有事。
1.找到学习的动力
在你学习 Python 之前，你很有必要先问问自己为什么想要学 Python。这会是一段很漫长，有时候甚至痛苦的旅程，没有足够的动力很难坚持下来。举例来说，初中、高中和大学的编程课我都在睡觉，因为我没有动力去记那些语法。而另一方面，当我需要用 Python 搭建一个可以自动给文章打分的网站时，是否有激情熬夜完成自己想要做的项目。找到你的动力可以帮你找到你的目标，以及实现目标的途径，而且期间毫不无聊。你不用想出一个很具体的项目，只要一个你感兴趣的大概领域就足够了。
2.学习python的基础语法
在深入你所选的领域之前，你必须先学会 Python 的基础语法。你会希望花尽可能少的时间在语法上，因为你很难有动力去学习这些。可以在网上找资料或购买相应的书籍。重点再次强调你只需要花尽可能少的时间学习基本语法。你越快开始项目，后面你就学得越快。之后你遇到障碍的时候可以随时回头看基础的语法。这个阶段你只应该花几周时间，绝对不需要超过一个月。
3.建立结构化项目
一旦你学会了基本语法，你就可以开始自己做项目了。项目是一个很好的学习方法，因为你可以实践你的知识。如果你不实践你的知识，你很难记住它。项目可以推进你的能力，帮助你学习新事物，并帮你建立一个可以展示给潜在雇主看的作品集。然而，在这个阶段形式自由的项目可能会让你很痛苦——你会经常碰到障碍，必须看文档。因此，在你可以完全自己做项目之前，最好先从更结构化的项目开始。很多学习资源都提供了结构化的项目，这些项目可以让你在感兴趣的领域做有意思的事情且不会碰到太多障碍。
4.着手你自己的项目
你已经完成了一些结构化项目，接下来就是你着手自己的项目的时候了。你依然需要找资料，学习概念，但你可以开始做你想做的事了。在你开始做自己的项目之前，你需要能自如的调试你项目中的错误和问题。
5.不断做更难的项目
不断提高你的项目的难度并扩大范围。如果你对你在做的事情非常熟悉，那么是时候尝试一些更困难的事情了。你需要不断的学习，做新项目。如果你做的正确的话，你会回看你六个月之前的代码觉得怎么这么糟糕。这样就说明你在正确的道路上。做你感兴趣的事情意味着你永远不会感到疲倦或无聊。
加油！学习python的路上你不会孤独，也可以找志同道合的小伙伴共同学习进步，后续学习起来也会事半功倍。
G. python执行5分钟后关闭
解决方式如下。
有时当一个条件成立的情况下，需要终止程序，可以使用sys.exit()退出程序。sys.exit()会引发一个异常：
1、如果这个异常没有被捕获，那么python编译器将会退出，后面的程序将不会执行。
2、如果这个异常被捕获(try...except...finally)，捕获这个异常可以做一些额外的清理工作，后面的程序还会继续执行。
注：0为正常退出，其他数值（1-127）为不正常，可抛异常事件供捕获。另一种终止程序的方法os._exit()
一般情况下使用sys.exit()即可，一般在fork出来的子进程中使用os._exit()
采用sys.exit(0)正常终止程序，程序终止后shell运行不受影响。
采用os._exit(0)关闭整个shell，调用sys._exit(0)后整个shell都重启了（RESTART Shell）。
H. 如何用最简单的Python爬虫采集整个网站
在之前的文章中Python实现“维基网络六度分隔理论“之基础爬虫，我们实现了在一个网站上随机地从一个链接到另一个链接，但是，如果我们需要系统地把整个网站按目录分类，或者要搜索网站上的每一个页面，我们该怎么办？我们需要采集整个网站，但是那是一种非常耗费内存资源的过程，尤其是处理大型网站时，比较合适的工具就是用一个数据库来存储采集的资源，之前也说过。下面来说一下怎么做。
网站地图sitemap
网站地图，又称站点地图，它就是一个页面，上面放置了网站上需要搜索引擎抓取的所有页面的链接（注：不是所有页面，一般来说是所有文章链接。大多数人在网站上找不到自己所需要的信息时，可能会将网站地图作为一种补救措施。搜索引擎蜘蛛非常喜欢网站地图。
对于SEO，网站地图的好处：
1．为搜索引擎蜘蛛提供可以浏览整个网站的链接简单的体现出网站的整体框架出来给搜索引擎看；
2．为搜索引擎蜘蛛提供一些链接，指向动态页面或者采用其他方法比较难以到达的页面；
3．作为一种潜在的着陆页面，可以为搜索流量进行优化；
4．如果访问者试图访问网站所在域内并不存在的URL，那么这个访问者就会被转到“无法找到文件”的错误页面，而网站地图可以作为该页面的“准”内容。
数据采集
采集网站数据并不难，但是需要爬虫有足够的深度。我们创建一个爬虫，递归地遍历每个网站，只收集那些网站页面上的数据。一般的比较费时间的网站采集方法从顶级页面开始（一般是网站主页），然后搜索页面上的所有链接，形成列表，再去采集到的这些链接页面，继续采集每个页面的链接形成新的列表，重复执行。
很明显，这是一个复杂度增长很快的过程。加入每个页面有10个链接，网站上有5个页面深度，如果采集整个网站，一共得采集的网页数量是105，即100000个页面。
因为网站的内链有很多都是重复的，所以为了避免重复采集，必须链接去重，在Python中，去重最常用的方法就是使用自带的set集合方法。只有“新”链接才会被采集。看一下代码实例：
from urllib.request import urlopenfrom bs4 import BeautifulSoupimport repages = set()def getLinks(pageurl):globalpageshtml= urlopen("" + pageurl)soup= BeautifulSoup(html)forlink in soup.findAll("a", href=re.compile("^(/wiki/)")):if'href' in link.attrs:iflink.attrs['href'] not in pages:#这是新页面newPage= link.attrs['href']print(newPage)pages.add(newPage)getLinks(newPage)getLinks("")
原理说明：程序执行时，用函数处理一个空URL，其实就是维基网络的主页，然后遍历首页上每个链接，并检查是否已经在全局变量集合pages里面，如果不在，就打印并添加到pages集合，然后递归处理这个链接。
递归警告：Python默认的递归限制是1000次，因为维基网络的链接浩如烟海，所以这个程序达到递归限制后就会停止。如果你不想让它停止，你可以设置一个递归计数器或者其他方法。
采集整个网站数据
为了有效使用爬虫，在用爬虫的时候我们需要在页面上做一些事情。我们来创建一个爬虫来收集页面标题、正文的第一个段落，以及编辑页面的链接（如果有的话）这些信息。
第一步，我们需要先观察网站上的页面，然后制定采集模式，通过F12（一般情况下）审查元素，即可看到页面组成。
观察维基网络页面，包括词条和非词条页面，比如隐私策略之类的页面，可以得出下面的规则：
所有的标题都是在h1→span标签里，而且页面上只有一个h1标签。
所有的正文文字都在div#bodyContent标签里，如果我们想获取第一段文字，可以用div#mw-content-text→p，除了文件页面，这个规则对所有页面都适用。
编辑链接只出现在词条页面上，如果有编辑链接，都位于li#ca-edit标签的li#ca-edit→span→a里面。
调整一下之前的代码，我们可以建立一个爬虫和数据采集的组合程序，代码如下：
import redef getLinks(pageUrl):global pageshtml = urlopen("" + pageUrl)soup = BeautifulSoup(html)try:print(soup.h1.get_text())print(soup.find(id="mw-content-text").findAll("p")[0])print(soup.find(id="ca-edit").find("span").find("a").attrs['href'])except AttributeError:print("页面缺少属性")for link in soup.findAll("a", href =re.compile("^(/wiki/)")):if 'href' in link.attrs:#这是新页面newPage = link.attrs['href']print("------------------\n"+newPage)
这个for循环和原来的采集程序基本上是一样的，因为不能确定每一页上都有所有类型的数据，所以每个打印语句都是按照数据在页面上出现的可能性从高到低排列的。
数据存储到MySQL
前面已经获取了数据，直接打印出来，查看比较麻烦，所以我们就直接存到MySQL里面吧，这里只存链接没有意义，所以我们就存储页面的标题和内容。前面我有两篇文章已经介绍过如何存储数据到MySQL，数据表是pages，这里直接给出代码：
import reimport datetimeimport randomimport pymysqlconn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1',port = 3306, user = 'root', passwd = '19930319', db = 'wiki', charset ='utf8mb4')cur = conn.cursor()cur.execute("USE wiki")#随机数种子random.seed(datetime.datetime.now())#数据存储def store(title, content):cur.execute("INSERT INTO pages(title, content)VALUES(\"%s\", \"%s\")", (title, content))cur.connection.commit()def getLinks(articleUrl):html = urlopen("" + articleUrl)title = soup.find("h1").get_text()content =soup.find("div",{"id":"mw-content-text"}).find("p").get_text()store(title, content)returnsoup.find("div",{"id":"bodyContent"}).findAll("a",href=re.compile("^(/wiki/)((?!:).)*$"))#设置第一页links =getLinks("/wiki/Kevin_Bacon")try:while len(links)>0:newArticle = links[random.randint(0, len(links)-1)].attrs['href']print (newArticle)links = getLinks(newArticle)finally:cur.close()conn.close()
小结
今天主要讲一下Python中遍历采集一个网站的链接，方便下面的学习。
希望通过上面的操作能帮助大家。如果你有什么好的意见，建议，或者有不同的看法，我都希望你留言和我们进行交流、讨论。
I. 好程序员Python技术之五分钟了解Django框架设计
Python编程语言的持续火爆，在最新Tiobe编程语言排行榜中位列第五，热度持续增加，尤其是在 AI 和 大数据时代，Python是 AI 和大数据时代的第一开发语言。这已经是一个不争的事实了，唯一的悬念就是谁能坐上第二把交椅了。Python是胶水语言，应用及其广泛。在web应用领域，国内知名互联公司：有号称文艺青年的圣地--豆瓣评分，曾经主打高端问答知识社区的--知乎，唯有爱和美食不可辜负的--下厨房……
谈到在web应用领域，除了Python的语法，Django是Python后台一个最重要的框架。今天千峰教育的讲师和大家简单的聊一下Django框架。
方法/步骤
问题1:什么是软件框架? 举个简单的例子，对于一个公司来说，公司中有各个职能部门，每个部门各司其职，通过部门之间的配合来完成工作，这些部门就形成了一个公司的组织架构。从某种意义上来说，公司就是一种框架。那么对应到软件设计上来说，软件框架是由其中的各个模块组成的，每个模块负责特定的功能，模块与模块之间相互协作来完成软件开发。 一个公司，它是针对某一市场而成立的，而软件框架的设计，也是针对某一类软件问题而设计的，其目的主要是提高软件开发效率。
问题2：Django的简介和设计思想? Django是用python语言写的开源web开发框架，并遵循MVC设计。劳伦斯出版集团为了开发以新闻内容为主的网站，而开发出来了这个框架，于2005年7月在BSD许可证下发布。Django的主要目的是简便、快速的开发数据库驱动的网站。它强调代码复用，多个组件可以很方便的以“插件”形式服务于整个框架，Django有许多功能强大的第三方插件，你甚至可以很方便的开发出自己的工具包。这使得Django具有很强的可扩展性。它还强调快速开发原则。
问题3：MVC简介 MVC的全拼为Model-View-Controller，最早在20世纪80年代为程序语言Smalltalk发明的一种软件设计模式，是为了将传统的输入(input)、处理(processing)、输出(output)任务运用到图形化用户交互模型中而设计的。 现MVC是一种架构设计模式，是一种设计理念。是为了达到分层设计的目的，从而使代码解耦，便于维护和代码的复用。MVC是3个单词的缩写，全称：Model-View-Controller(模型-视图-控制器)。MVC就是提供一种规则，让你把相同类型的代码放在一起，这样就形成了层次，从而达到分层解耦、复用、便于测试和维护的目的。
当前主流的开发语言如Java、PHP、Python中都有MVC框架。 Web MVC各部分的功能 M全拼为Model，主要封装对数据库层的访问，对数据库中的数据进行增、删、改、查操作。 V全拼为View，用于封装结果，生成页面展示的html内容。 C全拼为Controller，用于接收请求，处理业务逻辑，与Model和View交互，返回结果 问题4：Django框架遵循MVC设计，并且有一个专有名词：MVT MVT各部分的功能: M全拼为Model，与MVC中的M功能相同，负责和数据库交互，进行数据处理。 V全拼为View，与MVC中的C功能相同，接收请求，进行业务处理，返回应答。 T全拼为Template，与MVC中的V功能相同，负责封装构造要返回的html。
J. 最好的 Python 网站开发方面的学习教程有哪些
我刚好自学过，就在前些天。
我用7天时间自学了Python，教材是：http://learnpythonthehardway.org/book/ 中文版：http://readthedocs.org/docs/learn-python-the-hard-way-zh_cn-translation/en/latest/index.html
然后用6天时间自学了Django，教材是：http://www.djangobook.com/en/2.0/ 中文版：http://djangobook.py3k.cn/2.0/
然后用14天时间开发出了我的帮人实现梦想的网站http://www.sunflr.me/。因为刚入门，估计代码质量很差。开发的时候，主要看的是：https://docs.djangoproject.com/en/1.3/，倒没怎么看Python的网站。
网站开发完上线，我用了2、3天时间，才弄上亚马逊的EC2服务器。因为没弄过Linux, Apache, Bitnami的DjangoStack, 期间几次想死的心都有了，如何上传文件就搞了1天多。其实有点经验的，20分钟估计就够了。
