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使用hbuilderx结合本课程的学习材料（包括但不仅限教材、ppt课件、课堂笔记和网络资料），基于提供的数据，创作一个展示图书商品的网页。具体要求如下： 页面数据见附件“《前端开发技术》 - 22_计科 - 素材.zip”，包括图书信息（json格式）和几千张图书图片（位于img文件夹中）；网页展示的数据完整；网页内容丰富，布局合理，美观；网页代码逻辑结构清晰，语法规范 json里的数据格式如"title": "\u5c0f\u5b66\u751fpython\u521b\u610f\u7f16\u7a0b\uff08\u89c6\u9891\u6559\u5b66\u7248\uff09\u672c\u4e66\u6309\u7167\u5165\u95e8\u5f00\u53d1\u8005\u7684\u601d\u7ef4\u65b9\u5f0f\u7f16\u5199\uff0c\u975e\u5e38\u9002\u5408\u5b69\u5b50\u5b66\u4e60python\u7f16\u7a0b\u7684\u57fa（1970点数解答 | 2024-06-24 04:34:51）
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结合本课程的学习材料（包括但不仅限教材、ppt课件、课堂笔记和网络资料），基于提供的数据，创作一个展示图书商品的网页。具体要求如下：页面数据见附件“《前端开发技术》 - 22_计科 - 素材.zip”，包括图书信息（json格式）和图书图片（位于img文件夹中）；网页展示的数据完整；网页内容丰富，布局合理，美观；网页代码逻辑结构清晰，语法规范（3082点数解答 | 2024-06-24 04:16:56）
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import requests from bs4 import beautifulsoup import pandas as pd url = "https://so.gushiwen.cn/gushi/tangshi.aspx" response = requests.get(url) soup = beautifulsoup(response.text, 'html.parser') # 提取所需数据 poems_data = [] for row in soup.find_all('tr', class_='tlist')[1:]: cols = row.find_all('td') type_ = cols.text.strip() title = cols.a.text.strip() content = cols.text.replace('\n', '').replace('\t', '') author = cols.text.strip() poems_data.append([type_, title, conte（120点数解答 | 2024-06-24 02:04:56）
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import requests from bs4 import beautifulsoup # 爬取唐诗三百首的内容 def scrape_data(): url = "https://so.gushiwen.cn/gushi/tangshi.aspx" headers = { "user-agent": "mozilla/5.0 (windows nt 10.0; win64; x64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/89.0.4389.82 safari/537.36" } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = beautifulsoup(response.text, "html.parser") content_divs = soup.find_all('div', c（443点数解答 | 2024-06-24 01:16:00）
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使用pycharm任务一从网站“https://so.gushiwen.cn/gushi/tangshi.aspx”中采集唐诗三百首的内容。具体要求如下：1. 采集数据完整，内容规范（即不包含特殊符号，如换行符、制表符等）。2. 结果数据保存为txt格式的文本文件，每一行包含一首古诗，具体包括信息：诗类型、诗题目、诗内容、诗作者；3. 代码逻辑结构清晰，语法规范。任务二 文本特征向量化 基于任务一的结果数据，针对“诗内容”，完成文本特征向量化（tf-idf值）输出。具体要求如下：1. 数据完整，内容规范（即数值化）；2. 结果数据保存为txt格式的文本文件，每一行包含一首古诗，具体包括信息：诗类型、诗题目、诗内容、诗作者、文本特征向量（tf-idf值， 多列）；3. 代码逻辑结构清晰，语法规范。任务三 数据统计分析 基于任务一的结果数据，完成诗词统计。具体要求如下：1. 统计每种诗类型的诗数量，结果数据保存为excel文件；2. 统计每个作者的诗数量，结果数据保存为excel文件；3. 对诗内容进行中文分词，并输出词云图；4. 代码逻辑结构清晰，语法规范。（1021点数解答 | 2024-06-24 01:07:37）
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使用pycharm从网站“https://so.gushiwen.cn/gushi/tangshi.aspx”中采集唐诗三百首的内容。具体要求如下：1. 采集数据完整，内容规范（即不包含特殊符号，如换行符、制表符等）。2. 结果数据保存为txt格式的文本文件，每一行包含一首古诗，具体包括信息：诗类型、诗题目、诗内容、诗作者；3. 代码逻辑结构清晰，语法规范。任务二 文本特征向量化 基于任务一的结果数据，针对“诗内容”，完成文本特征向量化（tf-idf值）输出。具体要求如下：1. 数据完整，内容规范（即数值化）；2. 结果数据保存为txt格式的文本文件，每一行包含一首古诗，具体包括信息：诗类型、诗题目、诗内容、诗作者、文本特征向量（tf-idf值， 多列）；3. 代码逻辑结构清晰，语法规范。任务三 数据统计分析 基于任务一的结果数据，完成诗词统计。具体要求如下：1. 统计每种诗类型的诗数量，结果数据保存为excel文件；2. 统计每个作者的诗数量，结果数据保存为excel文件；3. 对诗内容进行中文分词，并输出词云图；4. 代码逻辑结构清晰，语法规范。（2961点数解答 | 2024-06-24 01:04:38）
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import requests from bs4 import beautifulsoup def get_poems(): url = "https://so.gushiwen.cn/gushi/tangshi.aspx" response = requests.get(url) response.encoding = "utf-8" soup = beautifulsoup(response.text, "html.parser") # 获取所有的诗列表 poem_list = soup.find_all("div", class_="typecont") poems = [] # 遍历诗列表，提取相关信息 for poem in poem_list: # 获取诗类型 poem_type = poem.find_previous_sibling("div", class_="bookml").find("span").text # 获取诗题目（316点数解答 | 2024-06-24 00:59:22）
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文件score.txt中有若干行，每行保存了一位学生的成绩信息，格式： 姓名 学号 平日成绩 期末成绩。编写程序，读出所有同学的成绩，去掉期末成绩为0的学生， 再按照期末成绩降序，期末成绩相同的话按照平日成绩降序，平日成绩相同按照学号升序， 排序后以“姓名，学号，平日成绩，期末成绩”的格式，每位学生一行输出到文件new.txt 中。（431点数解答 | 2024-06-24 00:10:22）
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请编写函数pi(n),根据上述公式返回π值 ，并在主程序中调用该函数，输出n=1000时的 结果。（180点数解答 | 2024-06-24 00:09:03）
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求π的公式如下： ) 1 2 )( 1 2 ( ) 2 ( 9 7 8 8 7 5 6 6 5 3 4 4 3 1 2 2 2 2 π + − = • • • • • • • • n n n 请编写函数pi(n),根据上述公式返回π值 ，并在主程序中调用该函数，输出n=1000时的 结果。（251点数解答 | 2024-06-24 00:08:16）
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编写程序，运行后用户输入4位整数作为年份，判断其是否为闰年。如果年份被400整除， 则为闰年；如果年份能被4整除但不能被100整除也为闰年。要求对输入的年份通过 try-except语句检查是否为整数。（282点数解答 | 2024-06-24 00:07:15）
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一个足球队在寻找年龄在10岁到12岁的小女孩（包括10岁和12岁）加入。编 写一个程序，询问用户的性别（m表示男性，f表示女性）和年龄，然后显示一条消 息指出这个人是否可以加入球队，询问10次后，输出满足条件的总人数（132点数解答 | 2024-06-23 23:54:22）
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