库与接口使用

在 Python 中，使用 `requests` 库可以非常方便地发送 HTTP 请求。以下是具体的步骤与代码示例，完成使用 `requests` 发送 GET 请求并获取返回的 HTML 内容：

### 步骤说明
1. **导入 `requests` 库**：确保系统中已安装 `requests` 库，通常通过 `pip install requests` 安装。
2. **设置目标 URL**：定义一个变量 `url`，设置目标网址，比如 `'https://example.com'`。
3. **发送 GET 请求**：调用 `requests.get(url)` 来发送 HTTP GET 请求。
4. **处理响应并打印内容**：通过 `response.text` 获取返回的 HTML 内容并打印出来。

下面是完整的代码示例：

```python
# 第1步: 导入 requests 库
import requests

# 第2步: 设置目标 URL
url = 'https://example.com'

# 第3步: 调用 requests.get(url) 获取响应
response = requests.get(url)

# 第4步: 处理响应并打印内容
# 检查请求是否成功（状态码 200 表示成功）
if response.status_code == 200:
    # 输出返回的 HTML 内容
    print("HTML 内容如下:")
    print(response.text)  # response.text 包含 HTML 源码
else:
    # 如果请求失败，打印状态码和错误信息
    print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
    print(f"响应内容: {response.text}")
```

### 代码解释
1. **`requests.get(url)`**：
   - 调用 `requests.get` 发起一个 GET 请求。
   - `url` 是目标网址，这里使用示例网址 `https://example.com`。
   
2. **`response.status_code`**：
   - 获取 HTTP 响应代码，例如：`200` 表示请求成功，`404` 表示找不到资源。
   - 检查状态码以确保请求成功。
   
3. **`response.text`**：
   - 如果状态码是 `200`，`response.text` 包含服务器返回的 HTML 页面源代码，通常是以字符串形式返回。

### 运行代码时的说明
- 确保当前系统已经安装了 `requests` 库。如果未安装，请运行以下命令安装：
  ```bash
  pip install requests
  ```
- 这段代码适用于网络畅通时的简单 GET 请求场景。如果需要额外处理超时或定制请求头，可以用以下改进方案。

### 进阶功能（可选）
1. **设置超时时间**：
   ```python
   response = requests.get(url, timeout=10)  # 设置超时时间为10秒
   ```

2. **自定义请求头（如果目标站点需要特定 User-Agent）**：
   ```python
   headers = {
       'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
   }
   response = requests.get(url, headers=headers)
   ```

3. **处理网络异常**：
   ```python
   try:
       response = requests.get(url, timeout=10)
       response.raise_for_status()  # 如果响应代码不是 200，会触发异常
       print(response.text)
   except requests.exceptions.RequestException as e:
       print(f"请求发生错误: {e}")
   ```

通过这些方法，你可以灵活、高效地使用 `requests` 来完成任务，并对各种场景进行扩展和优化。

以下是使用 `Pandas` 来完成解析 CSV 文件、提取符合条件的数据并生成新的文件的清晰代码示例：

### 示例代码
```python
import pandas as pd  # 步骤 1: 导入 pandas 库

# 假设输入文件为 file.csv，读取 CSV 文件到 DataFrame (步骤 2)
input_file = 'file.csv'
df = pd.read_csv(input_file)

# 假设我们筛选的条件是列名 'column' 的值大于某个数值，比如 10 (步骤 3)
column_name = 'column'  # 替换为你的实际列名
value_threshold = 10
filtered_df = df[df[column_name] > value_threshold]

# 将筛选后的结果导出到新的 CSV 文件 output.csv (步骤 4)
output_file = 'output.csv'
filtered_df.to_csv(output_file, index=False)

print(f"处理完成！符合条件的数据已保存至 {output_file}")
```

### 示例解释
1. **导入 pandas 库**:
   - 使用 `import pandas as pd` 引入 pandas，方便在代码中使用 `pd`这一简短的名称。
   
2. **读取 CSV 文件**:
   - 使用 `pd.read_csv(input_file)` 将名为 `file.csv` 的文件加载到一个名为 `df` 的 DataFrame 变量中。
   - 注意：确保 `file.csv` 文件已放在脚本执行的当前目录中。

3. **提取符合条件的数据**:
   - 通过布尔索引 `df[df['column'] > value]` 筛选数据。其中 `'column'` 是 CSV 文件的列名，`value` 是筛选条件的数值。
   - 筛选结果会生成一个新的 DataFrame，即 `filtered_df`。

4. **保存筛选后的结果到新文件**:
   - 调用 `filtered_df.to_csv(output_file, index=False)`，将结果写入名为 `output.csv` 的文件中。
   - 参数 `index=False` 指定写入时不保存行号索引。

### 示例输入文件内容 (`file.csv`)
假设 `file.csv` 的内容如下：
```csv
id,column,name
1,15,John
2,8,Alice
3,25,Bob
4,6,Emily
```

### 执行代码后的输出文件内容 (`output.csv`)
运行上述代码后，生成的 `output.csv` 文件内容为：
```csv
id,column,name
1,15,John
3,25,Bob
```

### 注意事项
1. 确保 `file.csv` 在当前目录，并且其格式是合法的 CSV 文件。
2. 筛选条件中的列名（例如 `'column'`）必须与 CSV 文件中的真实列名一致。
3. 如果条件需要调整，比如筛选其他列或检查多个条件，可以根据需求修改代码。例如：
   ```python
   filtered_df = df[(df['column'] > 10) & (df['name'] == 'John')]
   ```
   上述代码表示选择符合“`column > 10` 且 列 `name` 等于 `'John'`”条件的数据。

有其他问题欢迎继续咨询！

好的！以下是使用 Python 调用 Google Maps API 来计算两个地点之间距离的详细步骤和完成代码示例。

### 前置条件
在开始之前，请确保您已经获取了有效的 Google Maps API 密钥，并为您的项目启用了 **Distance Matrix API**。

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### 步骤 1: 安装并导入 `googlemaps` 包
首先，您需要通过 `pip` 安装 `googlemaps` 包（如果尚未安装）。这是与 Google Maps API 交互的库。

```bash
pip install -U googlemaps
```

接着，在代码中导入 `googlemaps` 包。

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### 步骤 2: 使用 `googlemaps.Client` 创建客户端并添加 API 密钥
使用您的 API 密钥创建 `googlemaps.Client` 客户端。

---

### 步骤 3: 调用 `client.distance_matrix` 计算距离
通过 `distance_matrix` 方法来计算两个地点之间的距离。

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### 步骤 4: 解析返回的 JSON 结果并提取距离信息
返回的数据是一个包含距离信息的 JSON 格式数据。我们需要提取其中的 `distance` 和 `duration`（时间）等关键字段。

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### 示例代码

以下是完成上述步骤的完整代码示例：

```python
# 1. 安装并导入 googlemaps 包
import googlemaps

# 2. 使用 googlemaps.Client 创建客户端并添加 API 密钥
API_KEY = "YOUR_GOOGLE_MAPS_API_KEY"  # 替换为您自己的 Google Maps API 密钥
gmaps = googlemaps.Client(key=API_KEY)

# 3. 调用 client.distance_matrix 计算距离
# 定义出发地和目的地（可以使用地址字符串或地理坐标 "latitude,longitude"）
origins = "New York, NY"  # 出发地
destinations = "Los Angeles, CA"  # 目的地

# 使用 Distance Matrix API 请求距离数据
response = gmaps.distance_matrix(origins, destinations, mode="driving")  # mode 可以改为 "walking", "bicycling", 或 "transit"

# 4. 解析返回的 JSON 结果并提取距离信息
# Json 结果结构参考：https://developers.google.com/maps/documentation/distance-matrix/start
if response["status"] == "OK":
    rows = response["rows"][0]["elements"][0]  # 提取第一行第一列的结果
    if rows["status"] == "OK":
        # 距离信息
        distance_text = rows["distance"]["text"]  # 例如：'2,791 mi'
        distance_value = rows["distance"]["value"]  # 米为单位的距离 例如：4499792
        # 花费时间信息
        duration_text = rows["duration"]["text"]  # 例如：'41 hours'
        duration_value = rows["duration"]["value"]  # 秒为单位的时间 例如：147734
        # 打印结果
        print(f"Distance: {distance_text} ({distance_value} meters)")
        print(f"Duration: {duration_text} ({duration_value} seconds)")
    else:
        print(f"Error in rows: {rows['status']}")
else:
    print(f"Error in response: {response['status']}")
```

---

### 关键点说明

1. **API 密钥管理**: 确保 API 密钥的权限已经正确开通（包括 Distance Matrix API）。
   
2. **`mode` 参数说明**:
   - `"driving"`: 驾车模式（默认）
   - `"walking"`: 步行模式
   - `"bicycling"`: 骑行模式
   - `"transit"`: 公交模式

3. **返回数据结构**:
   - `distance`: 包含 `text`（人类可读的字符串）和 `value`（实际值，单位为米）。
   - `duration`: 包含 `text`（人类可读的字符串）和 `value`（实际值，单位为秒）。

4. **其他参数**: 可以添加更多参数，例如 `departure_time`（出发时间），`traffic_model`（交通模式），等来优化结果。

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### 示例结果

运行代码后，您将看到类似以下的结果输出：

```plaintext
Distance: 2,791 mi (4499792 meters)
Duration: 41 hours (147734 seconds)
```

希望这个示例能帮助您顺利完成使用 Google Maps API 计算两个地点之间距离的任务！