利用Python函数解决实际问题的案例

本文将介绍利用Python函数解决实际问题的两个案例，分别是网站性能自动化测试和自动化数据抓取。

案例一：网站性能自动化测试

在互联网时代，网站的性能是很关键的。通过自动化测试，可以更快更准确地评估网站的性能，从而提高网站的质量和用户体验。Python是一种非常优秀的自动化测试工具，这里我们将介绍一个Python函数自动化测试的案例。

首先，需要安装一些Python库。在终端中运行下面的命令：

pip install selenium

pip install beautifulsoup4

其中，selenium库用于模拟用户操作，beautifulsoup4库用于解析HTML网页。

接下来，我们编写一个名为“test_performance”的Python函数，它包含以下步骤：

1. 使用selenium库打开目标网站；

2. 在网站中随机搜索一些关键词，并点击搜索按钮；

3. 记录搜索结果页面的加载时间；

4. 遍历搜索结果并记录每个结果的细节信息（如标题、URL等）；

5. 将结果输出到一个CSV文件中。

完整的代码如下：

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import csv
import random

def test_performance():
    
    # 启动浏览器
    driver = webdriver.Chrome()
    
    # 打开目标网站
    driver.get("https://www.google.com")
    
    # 随机生成搜索关键词
    keywords = ["Python", "Machine Learning", "Data Science", "Artificial Intelligence"]
    search_string = random.choice(keywords)
    
    # 在搜索框中输入关键词
    search_box = driver.find_element_by_name("q")
    search_box.send_keys(search_string)
    search_box.submit()
    
    # 计时搜索结果页面的加载时间
    start_time = time.time()
    while "search" in driver.current_url:
        time.sleep(1)
        if time.time() - start_time > 30:
            break
    end_time = time.time()
    duration = end_time - start_time
    
    # 解析搜索结果页面
    soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
    results = soup.find_all("div", class_="g")
    
    # 将搜索结果输出到CSV文件
    with open("search_results.csv", mode='w', encoding='utf-8', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(["Title", "URL", "Description"])
        for result in results:
            title_tag = result.find("h3", class_="LC20lb DKV0Md")
            if title_tag is not None:
                title = title_tag.get_text().strip()
                url = result.find("a")["href"]
                description_tag = result.find("div", class_="VwiC3b")
                if description_tag is not None:
                    description = description_tag.get_text().strip()
                else:
                    description = ""
                writer.writerow([title, url, description])
    
    # 关闭浏览器
    driver.quit()
    
    print("搜索关键词：", search_string)
    print("搜索结果页面加载时间：", duration, "秒")

通过随机搜索一些关键词并在搜索结果页面中遍历信息，我们可以模拟真实的用户操作，从而测试网站的性能。此外，我们还将搜索结果输出到一个CSV文件中，以便进一步分析和处理。

案例二：自动化数据抓取

在数据分析和机器学习领域，数据来源是非常重要的。有时候，我们需要从网站上抓取大量数据，以便进行深度分析和建模。这时候，Python的自动化数据抓取功能就显得尤为重要。

下面我们将介绍一个Python函数自动化数据抓取的案例。假设我们要从淘宝网上抓取所有女鞋商品的信息，包括商品名称、价格、评价等级、销量、店铺名称和店铺地址等。首先，需要安装一些Python库。在终端中运行下面的命令：

pip install selenium

pip install beautifulsoup4

pip install pandas

其中，selenium库用于模拟用户操作，beautifulsoup4库用于解析HTML网页，pandas库用于将数据存储为DataFrame格式。

接下来，我们编写一个名为“get_data”的Python函数，它包含以下步骤：

1. 使用selenium库打开淘宝网；

2. 在搜索框中输入“女鞋”，并点击搜索按钮；

3. 将滚动条滑动到页面底部，以触发动态加载；

4. 解析网页中的商品信息，并将其存储到一个列表中；

5. 点击“下一页”按钮，重复第4步，直到抓取数量达到指定值；

6. 将数据存储为DataFrame格式，并输出到CSV文件中。

完整的代码如下：

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import pandas as pd

def get_data(num_pages=5):
    
    # 启动浏览器
    driver = webdriver.Chrome()
    
    # 打开淘宝网
    driver.get("https://www.taobao.com/")
    
    # 在搜索框中输入关键词
    search_box = driver.find_element_by_name("q")
    search_box.send_keys("女鞋")
    search_box.submit()
    
    # 定义一个空列表，用于存储结果
    data = []
    
    # 遍历搜索结果页面
    for i in range(num_pages):
        
        # 滑动滚动条
        driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
        time.sleep(1)
        
        # 解析搜索结果页面
        soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser')
        items = soup.find_all("div", class_="item J_MouserOnverReq  ")
        
        # 遍历商品信息
        for item in items:
            
            # 获取商品名称
            title_tag = item.find("a", class_="img").img["alt"]
            title = title_tag
            
            # 获取商品价格
            price_tag = item.find("div", class_="price g_price g_price-highlight")
            if price_tag is not None:
                price = float(price_tag.strong.string)
            else:
                price = None
            
            # 获取商品评价等级
            rate_tag = item.find("div", class_="rating")
            if rate_tag is not None:
                rate = rate_tag["data-rate"]
            else:
                rate = None
            
            # 获取商品销量
            sold_tag = item.find("div", class_="deal-cnt")
            if sold_tag is not None:
                sold = int(sold_tag.string.split("人")[0])
            else:
                sold = None
            
            # 获取店铺名称和店铺地址
            shop_tag = item.find("div", class_="shop").a
            if shop_tag is not None:
                shop_name = shop_tag.string
                shop_url = shop_tag["href"]
            else:
                shop_name = None
                shop_url = None
            
            # 存储结果
            data.append([title, price, rate, sold, shop_name, shop_url])
        
        # 点击“下一页”按钮
        next_button = driver.find_element_by_class_name("J_Ajax")
        next_button.click()
        time.sleep(1)
    
    # 关闭浏览器
    driver.quit()
    
    # 将数据存储为DataFrame格式
    df = pd.DataFrame(data, columns=["Title", "Price", "Rate", "Sold", "Shop Name", "Shop URL"])
    
    # 将数据输出到CSV文件
    df.to_csv("taobao_data.csv", index=False, encoding="utf-8")
    
    print("已抓取", len(data), "条数据！")

通过遍历搜索结果页面并解析商品信息，我们可以抓取大量数据，并将其存储为DataFrame格式。此外，我们还将数据输出到CSV文件中，以便进一步处理和分析。

以上就是本文介绍的两个Python函数解决实际问题的案例。通过自动化测试