本学期准备以爬虫程序作为项目开展教学-利用文心一言辅助备课是个不错的选择
No.1
爬取纯文本程序
以下是使用Python编写网络爬虫的基本步骤：
安装Python爬虫库
在Python中有很多爬虫库可以用来编写网络爬虫，其中比较常用的有requests、BeautifulSoup、lxml、Scrapy等。这些库可以从官网或者PyPI（Python Package Index）上下载安装。
确定目标网页
确定要爬取的网页URL，可以使用浏览器打开该网页并查看其HTML代码，以便确定需要提取的数据在哪些标签中。
使用requests库发送HTTP请求
使用requests库向目标网页发送HTTP请求，获取网页HTML代码。例如：
import requests
url = 'http://example.com' response = requests.get(url) html_code = response.text
使用BeautifulSoup库解析HTML代码
使用BeautifulSoup库解析HTML代码，从中提取需要的数据。例如：
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser')
提取文本数据
使用BeautifulSoup库提供的方法从HTML代码中提取需要的数据。例如：
title = soup.title.string content = soup.find('div', {'class': 'content'}).text comments = [comment.text for comment in soup.find_all('div', {'class': 'comment'}).find_all('p')]
存储数据
将提取到的文本数据存储到本地文件或者数据库中。例如：
with open('data.txt', 'w') as f: f.write(title + '\n') f.write(content + '\n') for comment in comments: f.write(comment + '\n')
要爬取网页的纯文本数据，你可以使用Python的requests和BeautifulSoup库。以下是一个简单的示例程序，它从指定的URL爬取网页的纯文本内容：
import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_plaintext(url): # 发送HTTP请求 response = requests.get(url) # 使用BeautifulSoup解析HTML页面 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取纯文本内容 plaintext = soup.get_text() return plaintext # 要爬取的URL url = '你要爬取的网页URL' # 执行爬虫函数并打印结果 text = get_plaintext(url) print('Plaintext:', text) 请注意，这个程序只提取了HTML页面的纯文本内容，删除了所有的HTML标签和样式。如果你需要爬取网页的特定数据，你可能需要使用更复杂的解析和选择器技术。同时，确保你的爬虫程序遵守网站的robots.txt规则和其他相关法律法规。
No.2
爬取表格数据程序
要编写一个爬取表格数据的程序，你需要了解HTML、CSS选择器以及Python的相关知识。以下是一个使用Python和BeautifulSoup库爬取网页表格数据的简单示例：
首先，确保你已经安装了Python和BeautifulSoup库。你可以使用以下命令安装BeautifulSoup：
pip install beautifulsoup4
接下来，使用下面的代码作为爬取表格数据程序的起点：
import requests from bs4 import BeautifulSoup # 发送HTTP请求，获取网页HTML代码 url = 'http://example.com/table.html' response = requests.get(url) html_code = response.text # 使用BeautifulSoup解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 查找表格标签 table_tag = soup.find('table') # 获取表格行标签 rows = table_tag.find_all('tr') # 提取表格数据 data = [] for row in rows: cells = row.find_all('td') row_data = [cell.text for cell in cells] data.append(row_data) # 输出表格数据 print(data) 请注意，这只是一个简单的示例，它假设你要爬取的表格具有标准的HTML表格结构。在实际应用中，你可能需要处理更复杂的网页布局和数据提取。另外，请确保你的爬虫程序遵守网站的robots.txt规则和其他相关法律法规。
No.3
可视化程序
1、简单可视化程序
import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 绘制图表 plt.plot(x, y) # 设置标题和标签 plt.title("Simple Line Plot") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") # 显示图表 plt.show()2、表格数据柱状图
要将表格数据可视化，可以使用Python中的许多可视化库，例如matplotlib、Seaborn、Plotly等。以下是一个示例程序，可以将表格数据可视化成柱状图：
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取表格数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 绘制柱状图 plt.bar(data['Category'], data['Value']) plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Value') plt.title('Table Data Visualization') plt.show()在这个程序中，我们首先使用Pandas库读取CSV文件中的表格数据。然后使用Matplotlib库绘制柱状图，其中x轴为Category列，y轴为Value列。最后使用show()方法显示图形。
3、表格数据折线图
要绘制折线图，可以使用Python中的matplotlib库。以下是一个示例程序，可以将表格数据可视化成折线图：
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取表格数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 绘制折线图 plt.plot(data['Date'], data['Value']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Value') plt.title('Line Chart') plt.show()4、表格数据饼图
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] students = [0.35, 0.15, 0.20, 0.30] # 绘制饼图 plt.pie(students, labels=labels) # 设置标题 plt.title('Pie Chart') # 显示图形 plt.show()在这个程序中，我们首先定义了标签（labels）和各部分数据（students）。然后使用matplotlib库的pie函数绘制饼图。最后设置标题并使用show函数显示图形。
以上代码由文心一言回答，作为本学期教学辅助程序，非常NICE。