Python 提供了便捷的工具來測量網站載入時間，透過 urllib 和 time 模組，可以精確記錄網頁載入的耗時。此外，Flask 框架結合 SQLAlchemy ORM，能快速打造功能完善的 Web 應用程式，例如 Todo App，實作任務的新增、刪除和更新。文章也涵蓋了使用 Snscrape 抓取 Twitter 標籤推文、開發打字速度測試程式以及 Instagram 追蹤者管理工具的實用技巧，提供程式碼範例和流程圖說明。
使用方法
- 在命令提示符中輸入以下命令：
python time_to_load_website.py
- 系統會要求您輸入URL，請輸入您想要測試的網站URL，然後按Enter鍵。
範例使用
以下是範例使用的截圖：
範例截圖
flowchart TD
A[使用者輸入URL] --> B[系統計算載入時間]
B --> C[系統顯示結果]
圖表翻譯
此流程圖描述了使用者輸入URL、系統計算載入時間、以及系統顯示結果的過程。
程式碼
from urllib.request import urlopen
import time
def get_load_time(url):
"""
這個函式計算網站載入的時間。
Args:
url (string): 網站的URL。
Returns:
time_to_load (float): 網站載入的時間（秒）。
"""
if ("https" or "http") in url: # 檢查URL是否包含協定
open_this_url = urlopen(url) # 開啟URL
start_time = time.time() # 記錄開始時間
open_this_url.read() # 讀取網站內容
end_time = time.time() # 記錄結束時間
open_this_url.close() # 關閉URL連結
time_to_load = end_time - start_time # 計算載入時間
return time_to_load
if __name__ == '__main__':
url = input("請輸入您想要測試的網站URL：")
print(f"\n載入 {url} 的時間為 {get_load_time(url):.2} 秒。")
內容解密
此程式碼使用urlopen函式開啟指定的URL，然後使用time模組記錄開始和結束時間，最後計算載入時間並傳回結果。
Todo App 使用 Flask
以下是使用Flask建立Todo App的範例：
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "sqlite:///todo.db"
db = SQLAlchemy(app)
class Todo(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
title = db.Column(db.String(100), nullable=False)
completed = db.Column(db.Boolean, default=False)
def __repr__(self):
return f"Todo({self.title}, {self.completed})"
@app.route("/todos", methods=["GET", "POST"])
def todos():
if request.method == "POST":
new_todo = Todo(title=request.json["title"], completed=False)
db.session.add(new_todo)
db.session.commit()
return jsonify({"message": "Todo created successfully!"})
else:
todos = Todo.query.all()
output = []
for todo in todos:
todo_data = {"id": todo.id, "title": todo.title, "completed": todo.completed}
output.append(todo_data)
return jsonify({"todos": output})
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
圖表翻譯
此Todo App使用Flask框架建立，包含新增和查詢Todo專案的功能。以下是流程圖：
flowchart TD
A[使用者傳送POST請求] --> B[系統建立新Todo]
B --> C[系統儲存Todo]
C --> D[系統傳回成功訊息]
E[使用者傳送GET請求] --> F[系統查詢所有Todo]
F --> G[系統傳回Todo列表]
此流程圖描述了使用者傳送POST請求建立新Todo、系統儲存Todo、系統傳回成功訊息、使用者傳送GET請求查詢所有Todo、以及系統傳回Todo列表的過程。
工作清單應用程式開發
概述
工作清單應用程式是一種簡單的Web應用程式，允許使用者新增、刪除和更新任務。以下是工作清單應用程式的詳細介紹。
功能
工作清單應用程式具有以下功能：
- 新增任務：使用者可以新增新的任務到工作清單中。
- 刪除任務：使用者可以刪除工作清單中的任務。
- 更新任務：使用者可以更新工作清單中的任務。
執行應用程式
要執行工作清單應用程式，請按照以下步驟：
- 建立虛擬環境：建立一個虛擬環境，以隔離應用程式的依賴項。
- 安裝依賴項：安裝應用程式所需的依賴項，包括Flask和Flask-SQLAlchemy。
pip install -r requirements.txt
- 執行應用程式：執行應用程式的主程式。
py app.py
依賴項
工作清單應用程式需要以下依賴項：
- Flask==1.1.2
- Flask-SQLAlchemy==2.4.4
程式碼
以下是工作清單應用程式的程式碼：
from flask import Flask, render_template, url_for, request, redirect
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from datetime import datetime
app = Flask(__name__)
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "sqlite:///todo.db"
db = SQLAlchemy(app)
class Todo(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
task = db.Column(db.String(100), nullable=False)
date_created = db.Column(db.DateTime, default=datetime.utcnow)
def __repr__(self):
return "<Task %r>" % self.id
@app.route("/", methods=["POST", "GET"])
def index():
if request.method == "POST":
task_content = request.form["task"]
new_task = Todo(task=task_content)
db.session.add(new_task)
db.session.commit()
return redirect(url_for("index"))
else:
tasks = Todo.query.all()
return render_template("index.html", tasks=tasks)
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
內容解密：
上述程式碼定義了一個簡單的工作清單應用程式，使用Flask和Flask-SQLAlchemy框架。應用程式具有新增、刪除和更新任務的功能。程式碼包括以下部分：
- 資料函式庫模型：定義了一個Todo模型，代表工作清單中的任務。
- 路由：定義了一個路由，處理新增任務的請求。
- 新增任務：新增任務到工作清單中。
- 刪除任務：刪除工作清單中的任務。
- 更新任務：更新工作清單中的任務。
圖表翻譯：
以下是工作清單應用程式的流程圖：
flowchart TD
A[使用者請求] --> B[新增任務]
B --> C[儲存任務]
C --> D[重導向]
D --> E[顯示工作清單]
E --> F[使用者請求]
F --> G[刪除任務]
G --> H[刪除任務]
H --> I[重導向]
I --> E
上述流程圖顯示了工作清單應用程式的流程，包括新增任務、儲存任務、重導向、顯示工作清單、刪除任務等步驟。
使用 Flask 開發 Todo List 應用程式
應用程式架構
本應用程式使用 Flask 框架開發，包括以下路由：
/: Todo List 首頁，顯示所有任務/delete/<int:id>: 刪除指定 ID 的任務/update/<int:id>: 更新指定 ID 的任務
資料函式庫設定
使用 Flask-SQLAlchemy 進行資料函式庫操作，定義 Todo 模型如下：
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
db = SQLAlchemy(app)
class Todo(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
content = db.Column(db.String(100), nullable=False)
pub_date = db.Column(db.DateTime, nullable=False, default=datetime.utcnow)
def __repr__(self):
return f'Todo({self.id}, {self.content})'
首頁路由
首頁路由負責顯示所有任務，並提供新增任務的功能：
@app.route("/", methods=["POST", "GET"])
def index():
if request.method == "POST":
task_content = request.form["content"]
new_task = Todo(content=task_content)
try:
db.session.add(new_task)
db.session.commit()
return redirect("/")
except:
return "There is an issue"
else:
tasks = Todo.query.order_by(Todo.pub_date).all()
return render_template("index.html", tasks=tasks)
刪除路由
刪除路由負責刪除指定 ID 的任務：
@app.route("/delete/<int:id>")
def delete(id):
task = Todo.query.get_or_404(id)
try:
db.session.delete(task)
db.session.commit()
return redirect("/")
except:
return "This is an Problem while deleting"
更新路由
更新路由負責更新指定 ID 的任務：
@app.route("/update/<int:id>", methods=["POST", "GET"])
def update(id):
task = Todo.query.get_or_404(id)
if request.method == "POST":
task.content = request.form["content"]
try:
db.session.commit()
return redirect("/")
except:
return "There is an issue"
else:
tasks = Todo.query.order_by(Todo.pub_date).all()
return render_template("index.html", update_task=task, tasks=tasks)
啟動應用程式
啟動應用程式使用 app.run() 函式：
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
內容解密：
以上程式碼使用 Flask 框架開發 Todo List 應用程式，包括首頁路由、刪除路由和更新路由。使用 Flask-SQLAlchemy 進行資料函式庫操作，定義 Todo 模型儲存任務資料。每個路由都有其特定的功能，例如新增任務、刪除任務和更新任務。程式碼使用 try-except 區塊處理資料函式庫操作的異常情況，確保應用程式的穩定性。
圖表翻譯：
以下是 Todo List 應用程式的流程圖：
flowchart TD
A[首頁] --> B[新增任務]
B --> C[儲存任務]
C --> D[刪除任務]
D --> E[更新任務]
E --> F[儲存更新]
F --> A
此圖表展示了 Todo List 應用程式的主要流程，包括新增任務、刪除任務和更新任務。每個步驟都對應到程式碼中的特定路由和功能。
使用Snscrape進行Twitter標籤抓取
無需Twitter API，Snscrape是一個Python函式庫，能夠抓取Twitter上的推文。以下是使用Snscrape抓取特定標籤的推文，並儲存在資料函式庫中的過程。
Snscrape的優點
- 不需要Twitter API金鑰即可抓取推文
- 可以抓取特定標籤的推文
- 可以儲存抓取的推文在資料函式庫中
抓取推文的過程
- 安裝Snscrape和其他所需的函式庫：
pip install -r requirements.txt - 執行抓取推文的指令碼：
python fetch_hashtags.py - 抓取的推文將被儲存在資料函式庫中
- 執行顯示推文的指令碼：
python display_hashtags.py - 可以檢視儲存在資料函式庫中的推文資訊
需要的函式庫
- beautifulsoup4
- certifi
- chardet
- idna
抓取推文的指令碼
import snscrape.modules.twitter as sntwitter
import sqlite3
# 連線資料函式庫
conn = sqlite3.connect('tweets.db')
cursor = conn.cursor()
# 建立表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tweets
(hashtag TEXT, content TEXT, user_id TEXT, url TEXT)
''')
# 抓取推文
for tweet in sntwitter.TwitterHashtagScraper('python').get_items():
# 儲存推文在資料函式庫中
cursor.execute('''
INSERT INTO tweets (hashtag, content, user_id, url)
VALUES (?, ?, ?, ?)
''', (tweet.hashtag, tweet.content, tweet.user_id, tweet.url))
conn.commit()
# 關閉資料函式庫連線
conn.close()
顯示推文的指令碼
import sqlite3
# 連線資料函式庫
conn = sqlite3.connect('tweets.db')
cursor = conn.cursor()
# 查詢推文
cursor.execute('SELECT * FROM tweets')
# 顯示推文
for row in cursor.fetchall():
print(f'標籤：{row[0]}')
print(f'內容：{row[1]}')
print(f'使用者ID：{row[2]}')
print(f'URL：{row[3]}')
print('------------------------')
# 關閉資料函式庫連線
conn.close()
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始] --> B[抓取推文]
B --> C[儲存推文在資料函式庫中]
C --> D[顯示推文]
D --> E[結束]
圖表翻譯：此圖表展示了抓取推文的過程，從開始到結束，包括抓取推文、儲存推文在資料函式庫中和顯示推文。
打字速度測試程式
概述
以下程式碼是一個簡單的打字速度測試工具，使用Python實作。它會顯示一段文字，然後要求使用者盡快且準確地輸入這段文字。最後，它會計算使用者的打字速度並顯示結果。
程式碼
import time
# 要輸入的文字
string = "Python is an interpreted, high-level programming language"
# 計算文字中的字數
word_count = len(string.split())
# 輸出框架的邊框
border = '-+-'*10
def create_box():
"""顯示輸出框架"""
print(border)
print()
print('Enter the phrase as fast as possible and with accuracy')
print()
def typing_speed_test():
"""打字速度測試"""
create_box()
input("Press Enter when ready...")
# 記錄開始時間
t0 = time.time()
# 讀取使用者輸入
user_input = input()
# 記錄結束時間
t1 = time.time()
# 計算使用者輸入的時間
elapsed_time = t1 - t0
# 計算使用者的打字速度（每分鐘的字數）
speed = len(user_input.split()) / elapsed_time * 60
# 顯示結果
print(f"Your typing speed is {speed:.2f} words per minute.")
typing_speed_test()
解說
- 程式碼首先定義了一段文字和計算了這段文字中的字數。
create_box函式用於顯示輸出框架，包括邊框和提示文字。typing_speed_test函式是打字速度測試的主函式。它先顯示輸出框架，然後記錄開始時間，讀取使用者輸入，記錄結束時間，計算使用者輸入的時間，最後計算使用者的打字速度並顯示結果。
執行結果
當你執行這個程式碼時，它會顯示一段文字，然後要求你盡快且準確地輸入這段文字。最後，它會計算你的打字速度並顯示結果。例如：
-+-*-+-*-+-*-+-*-+-*-+-*-+-*-
Enter the phrase as fast as possible and with accuracy
Press Enter when ready...
Python is an interpreted, high-level programming language
Your typing speed is 40.00 words per minute.
自動化Instagram追蹤者管理
背景
在社交媒體時代，管理Instagram追蹤者是一項重要的工作。然而，手動管理追蹤者可能是一項耗時的任務。因此，開發一個自動化的Instagram追蹤者管理工具是非常有必要的。
技術選型
為了實作Instagram追蹤者管理工具，我們選擇使用Python作為開發語言。Python是一種高階語言，具有簡潔的語法和豐富的函式庫函式，非常適合於開發自動化工具。
工具功能
以下是工具的主要功能：
- 自動化追蹤者管理：工具可以自動化地追蹤或取消追蹤使用者。
- 追蹤者分析：工具可以分析使用者的追蹤者資料，包括追蹤者數量、追蹤者增長率等。
- 追蹤者篩選：工具可以根據使用者的需求篩選出特定的追蹤者。
實作細節
以下是工具的實作細節：
import time
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
# 啟動瀏覽器
driver = webdriver.Chrome()
# 開啟Instagram登入頁面
driver.get("https://www.instagram.com/accounts/login/")
# 輸入使用者名稱和密碼
username_input = WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_element_located((By.NAME, "username"))
)
password_input = driver.find_element(By.NAME, "password")
username_input.send_keys("your_username")
password_input.send_keys("your_password")
# 點選登入按鈕
login_button = driver.find_element(By.XPATH, "//button[@type='submit']")
login_button.click()
# 等待登入完成
time.sleep(5)
# 開啟使用者的追蹤者頁面
driver.get("https://www.instagram.com/your_username/followers/")
# 取得追蹤者列表
followers = []
while True:
# 取得當前頁面的追蹤者
follower_elements = driver.find_elements(By.XPATH, "//div[@class='FPmhX notranslate _0imsa ']")
for element in follower_elements:
follower = element.text
followers.append(follower)
# 點選下一頁按鈕
next_button = driver.find_element(By.XPATH, "//button[@class=' _6c6f']")
if next_button.text == "下一頁":
next_button.click()
time.sleep(2)
else:
break
# 關閉瀏覽器
driver.quit()
# 分析追蹤者資料
followers_count = len(followers)
print("追蹤者數量：", followers_count)
# 篩選出特定的追蹤者
specific_followers = [follower for follower in followers if follower.startswith("特定字元")]
print("特定追蹤者：", specific_followers)
Instagram追蹤者管理工具
為了方便管理Instagram的追蹤者，特別是找出那些你追蹤但沒有追蹤回來的使用者，我們可以使用一款簡單的工具。這款工具的名稱為bb8，它可以幫助你輕鬆地找出這些使用者。
從商業價值與使用者經驗角度來看，以上提供的程式碼範例涵蓋了網站載入速度測試、待辦事項應用程式、Twitter主題標籤抓取、打字速度測試，以及Instagram追蹤者管理等多種實用功能。這些程式碼片段雖簡潔，但功能明確，展現了Python在自動化任務、資料處理和網頁應用開發方面的優勢。然而，程式碼本身的健壯性和安全性仍有提升空間，例如網站載入測試程式缺乏對網路錯誤的處理，Instagram追蹤者管理工具則直接使用帳號密碼，存在安全風險。
考量到程式碼的教學用途，這些範例提供了一個良好的學習起點。透過這些程式碼，初學者可以快速掌握Python的基本語法和常用函式庫的使用方法，並進一步學習如何開發更複雜的應用程式。同時，程式碼中的一些設計思路，例如使用流程圖和「內容解密」部分，有助於提升程式碼的可讀性和理解度。
展望未來，這些程式碼片段可以進一步最佳化和擴充套件。例如，可以加入更完善的錯誤處理機制、使用更安全的認證方式、以及提供更豐富的功能。此外，可以結合更先進的技術，例如機器學習和自然語言處理，開發更智慧化的應用程式。隨著社群平臺的發展和使用者需求的變化，自動化工具和資料分析的需求將持續增長，Python及其相關生態系統也將扮演更重要的角色。玄貓認為，持續學習和精程式式設計技能，將有助於開發者更好地應對未來的挑戰，並創造更大的價值。
