20223427范欣怡实验四报告

咦yi 2023-06-08 14:57:19

学号 2022-2023-2 Python程序设计》实验四报告
课程:《Python程序设计》
班级:2234
姓名:范欣怡
学号:20223427
实验教师:王志强
实验日期:2022515
必修/选修: 公选课

 1.实验内容
此处填写实验的具体内容;
设计爬虫程序,获取网页上的天气信息,并通过邮件的方式发送给自己。
 2. 实验过程及结果
1)实验过程

A.导入与爬虫有关的库

B.获取所爬取网页的url,并进行UA伪装

C.建立获取天气情况的正则表达式

D.建立字典,处理数据

E.将字典中的数据取出,进行处理

F.编写邮件发送代码

G.调试运行

2)实验源代码

import requests
import re
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.utils import formataddr

from Tools.scripts.which import msg

url =
'http://www.weather.com.cn/weather/101010900.shtml'

header = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'
                       'Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 SLBrowser/8.0.1.1171 SLBChan/32'
}
response = requests.get(
url=url,headers=header)
response.encoding=
'utf-8'
weather_text = response.text
tem =
'<li class=".*?">.*?<h1>(.*?)</h1>'
tem2 = '</big>.*?<p title="(.*?)" class="wea"'
tem3 = '<p class="tem">.*?<i>(.*?)</i>'
tem4 = '<p class="tem">.*?<span>(.*?)</span>'
date_list = re.findall(tem,weather_text, re.S)
condition_list = re.findall(tem2
, weather_text, re.S)
min_tempture_list = re.findall(tem3
, weather_text, re.S)
max_tempture_list = re.findall(tem4
, weather_text, re.S)
weather_condition = {}
weather_tempture_min = {}
weather_tempture_max = {}

if len(max_tempture_list) == 6:
    weather_tempture_max[date_list[
0]] = ''
   
for each in range(0, 3):
        weather_condition[date_list[each]] = condition_list[each]
        weather_tempture_min[date_list[each]] = min_tempture_list[each]
   
for i in range(1, 3):
        weather_tempture_max[date_list[i]] = max_tempture_list[i]

else:
   
for each in range(0, 3):
        weather_condition[date_list[each]] = condition_list[each]
        weather_tempture_min[date_list[each]] = min_tempture_list[each]
        weather_tempture_max[date_list[each]] = max_tempture_list[each]

text1 = []

for n in range(0, 3):
    text1.append(
'日期:' + date_list[n] + '\n天气状况:' + weather_condition[date_list[n]] + '\n最低温--最高温:' +
                 weather_tempture_min[date_list[n]] +
'-' + weather_tempture_max[date_list[n]])
text2 = text1[
0] + '\n' + text1[1] + '\n ' + text1[2]
print(text2)
fromfxyyy =
'2463157225@qq.com'
password = 'pcjhiwlokpcdeaff'
tofxyyy = '2463157225@qq.com'
def mail():
    mail_text=text1[
0]
    ret =
True
    try
:
        msg = MIMEText(mail_text)
        msg[
'From'] = formataddr(["From@一只小游鱼", fromfxyyy])
        msg[
'To'] = formataddr(["一只小游鱼", tofxyyy])
        msg[
'Subject'] = "今日天气"

       
server = smtplib.SMTP_SSL("smtp.qq.com")
        server.login(fromfxyyy
, password)
        server.sendmail(fromfxyyy
, [tofxyyy], msg.as_string())
        server.quit()
   
except Exception:
        ret =
False
    return
ret
ret = mail()

if ret:
   
print("邮件发送成功")
else:
   
print("邮件发送失败")

3)实验截图


3.实验过程中遇到的问题和解决过程
问题1:一开始没有下载安装爬虫程序所需要的库和组件
问题1解决方案:在设置中查找安装
问题2:内容无法发送,只能在邮件中看到主题,内容显示为空


问题2解决方案:将原代码改写成了

mail_text=text1[0]

ret = True

try:

msg = MIMEText(mail_text)”
问题3:不能很好地运用正则表达式
问题3解决方案:查阅了书籍资料,进行相关内容的学习

4.实验感想

这一次的实验我做了很久,从找资料,看博客到真正地开始操作,编写代码的过程中遇到了很多的困难,这是因为我的水平实在有限。之前一直是用idle来编写代码的,这是我第一次在pycharm的环境里调试程序,很方便,简化了不少过程。一开始我只是按照学到的方法思路进行编写,后来我发现好像并不能达到我想要的效果,于是我又进行了新的尝试。实验成功的那一刻,我的心中充满了喜悦,越发的觉得Python是一门很神奇的语言,可以创造出许许多多的可能性。

5.课程总结

虽然只与Python接触了短短几个月的时间,但是我已经切实感受到了它的魅力。于我而言,编写程序的过程是艰难的,但是也是充满乐趣的。能够看到自己编写的代码在屏幕上跳跃,运行着,心中的快乐也是不言自明的。为期十六周的Python课程已经结束了,但是我们学习语言的脚步当然不应该就此停下。希望能在之后的闲暇时间里继续学习,不断提高我的Python水平,希望未来有一天能够不借助外力写出我自己的代码。
6.参考资料
1.CSDN博客 艾派森 《使用python自动发送邮件》

2.CSDN博客 苦苦的码人 Python爬取天气数据,并每天定时发送到QQ邮箱

3.CSDN博客 山与海 通过爬虫定期发送当地天气情况给自己的邮箱

 

 

...全文
562 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
内容概要:本文围绕基于Matlab实现的面向光储充一体化社区的有序充电策略展开研究,旨在通过构建优化模型协调光伏发电、储能系统与电动汽车充电负荷之间的能量流动关系,解决综合能源系统中的充电调度问题。研究重点在于实现削峰填谷、降低用户用电成本、提升新能源就地消纳能力等多重目标。通过建立合理的数学优化模型,设定目标函数与约束条件,并借助Matlab工具完成求解与仿真分析,系统展示了如何将复杂的实际工程问题转化为可计算的优化问题,进而为社区级能源管理提供科学决策支持。代码实现部分详尽呈现了系统建模流程与算法求解细节,有助于读者深入理解有序充电策略的技术内涵与实现路径。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、优化理论背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员及相关领域工程师,特别适用于从事综合能源系统、电动汽车调度、智能电网、微电网运行等方向的研究与开发人员。; 使用场景及目标:①学习光储充一体化系统的协同运行机制与能量管理策略;②掌握基于Matlab的优化建模方法与求解技术;③复现并改进有序充电调度算法,服务于学术论文撰写或实际工程项目开发;④为后续开展微电网优化调度、需求响应、分布式能源协调控制等相关课题奠定技术基础。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐行分析模型构建逻辑,重点关注目标函数的设计思路与各类物理、运行约束的数学表达方式,尝试调整负荷参数、新能源出力曲线或引入不同优化算法以观察策略敏感性,从而深刻把握有序充电策略的核心原理与应用潜力。
内容概要:本文介绍了名为《考虑源网荷储协调的主动配电网优化调度方法研究》的技术文档,重点围绕主动配电网中“源-网-荷-储”多环节的协调优化问题展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化调度模型。该模型综合考虑了分布式电源(如光伏、风电)、电网结构、负荷需求以及储能系统的协同运行,旨在提升配电网的运行效率、经济性和可靠性。文中详细阐述了数学建模过程,涵盖目标函数的设计(如最小化运行成本、降低网络损耗、提高新能源消纳能力)与多重约束条件(如功率平衡、设备容量限制、电压稳定性等)的处理,并通过Matlab平台进行算法求解与仿真验证,充分展示了所提优化调度策略的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统、自动化或相关专业背景,熟悉Matlab编程,从事新能源、智能电网、优化调度等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习和复现先进的主动配电网多主体协调优化调度方法;② 掌握利用Matlab求解复杂电力系统优化问题的建模与编程技巧;③ 为相关课题研究(如微电网调度、综合能源系统)提供技术参考和代码基础。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践,深入理解模型构建的细节和算法实现逻辑,可尝试修改参数或扩展模型以适应不同的研究场景,从而深化对主动配电网优化调度核心技术的掌握。

144

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
开展Python教学和技术交流
python 高校 北京·丰台区
社区管理员
  • blackwall0321
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧