


Bringen Sie Ihnen Schritt für Schritt bei, wie Sie mit Python Ihre Logistikinformationen abfragen
/1 Vorwort/
Wir überprüfen oft die Logistik-Tracking-Nummer von Expresslieferungen, aber woher kommen diese Tracking-Nummern?
Express Bird integriert mehrere Abfrageschnittstellen für Expressunternehmen. Es ist sehr bequem und schnell, den entsprechenden Expressunternehmenscode und die Expressauftragsnummer einzugeben, um die entsprechenden Logistikinformationen zu erhalten.
/2 Projektziel/
Bringen Sie allen bei, wie sie mithilfe der Python-Programmierung ihre eigenen Logistikinformationen abfragen können.
/3 Projektvorbereitung/
Software: PyCharm
Erforderliche Bibliotheken: urllib.request、json
Die Website sieht wie folgt aus: die entsprechende Schnittstelle bekommen?
2. Finden Sie die Datei.
rrree . Suchen Sie die Anforderungs-URL: Kopieren Sie die URL.
3. Analyse-Website:
4、可以看到postid就是我们的快递单号,type就是各个快递公司的名字拼音的简称。那等下就可以定义这个字典去存放各个公司名字的简称拼接网址。 5、找到Preview=>>对应的data可以看到context就是物流信息。等下可以通过js解析获取对应的字段。 /5 项目实现/ 1、定义一个class类继承object。导入需要的库和网址。定义一个字典kd_dict存放快递公司简称。 /6 效果展示/ 1. Klicken Sie zum Ausführen auf das grüne Dreieck und geben Sie dann die Nummer des Vertreters des Expressunternehmens ein. 2. Geben Sie Ihre Express-Liefernummer ein, dann können Sie das Anzeigeergebnis auf der Konsole sehen, wie im Bild unten gezeigt. /7 Zusammenfassung/https://www.kuaidi100.com/query?type=shentong&postid=773036432685909&temp=0.03191355265516216&phone=
import urllib.request
import json
kd_dict = {1: 'shentong', 2: 'youzhengguonei', 3: 'yuantong', 4: 'shunfeng', 5: 'yunda', 6: 'zhongtong'}
class YU(object):
pass
2、建立查询框架。
while True:
print("输入要查询快递公司:")
print("1.申通 2.EMS邮政 3.圆通 4.顺风 5.韵达 6.中通 0.退出\n ")
choose = int(input("请选择您的快递公司:"))
while choose not in range(0, 7):
choose = int(input("抱歉暂不支持此公司请重新选择:"))
if choose == 0:
break
kd_num = input("请输入快递单号:")
3、对js文件进行解析。
url = "http://www.kuaidi100.com/query?type=%s&postid=%s" % (kd_dict[choose], kd_num)
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read().decode('utf-8')
target = json.loads(html)
4、判断status的是不是200,是200才可以正常访问 ,获取对应的data。
if status == '200':
data = target['data']
# print(data)
data_len = len(data)
# print(data_len)
# print("\n")
5、for循环遍历,获取对应的字段。
for i in range(data_len):
print("\n时间: " + data[i]['time'])
print("状态: " + data[i]['context'] + "")
print("\n感谢使用!\n")
break
else:
print("输入有误请重新输入!\n")
6、程序循环。
while True:
YU.Check()
out = input("按任意数字退出(其他键继续).........")
if out >= '0' and out <= '7':
break
else:
print("\n")
continue
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBringen Sie Ihnen Schritt für Schritt bei, wie Sie mit Python Ihre Logistikinformationen abfragen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
