Python编程问题
问一个python问题，要编写一个Python函数，该函数接受一个整数列表作为输入，并返回列表中出现次数最多的元素。如果有多个元素出现次数相同且为最大值，函数应返回其中最小的元素。应该怎么做呀？
朋友你好，很高兴为你解答，这个问题需要我们可以编写一个函数来找出整数列表中出现次数最多的元素。我们可以通过使用Python的内置函数collections.Counter来实现这个功能。下面是函数的实现：
from collections import Counter
def find_most_frequent(numbers):
count = Counter(numbers)
max_count = max(count.values())
most_frequent = [num for num, freq in count.items() if freq == max_count]
return min(most_frequent)
numbers = [1, 3, 5, 3, 2, 1, 5, 5]
result = find_most_frequent(numbers)
print("出现次数最多的元素是:", result)
from collections import Counter
def func(lst):
counter_dict = Counter(lst)
most_common = counter_dict.most_common()
max_count = most_common[0][1]
max_elements = [x for x, count in most_common if count == max_count]
return min(max_elements)
nums = [1, 2, 3, 2, 4, 4, 4, 3, 5]
result = func(nums)
print(result)
- 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7797388
- 你也可以参考下这篇文章：【Python】编写一个Python 函数，可以接收任意多个整数，并输出其中的最大值和所有整数之和
- 你还可以看下python参考手册中的 python- 用于操作列表的工具
- 除此之外, 这篇博客: Python爬取电影信息，这效率无敌中的 这是一个适用于小白的Python爬虫免费教学课程，只有7节，让零基础的你初步了解爬虫，跟着课程内容能自己爬取资源。看着文章，打开电脑动手实践，平均45分钟就能学完一节，如果你愿意，今天内你就可以迈入爬虫的大门啦~ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
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好啦，正式开始我们的第二节课《爬取豆瓣电影信息》吧！啦啦哩啦啦，都看黑板~
1. 爬虫原理
1.1 爬虫基本原理
听了那么多的爬虫，到底什么是爬虫？爬虫又是如何工作的呢？我们先从“爬虫原理”说起。
爬虫又称为网页蜘蛛，是一种程序或脚本。但重点在于：它能够按照一定的规则，自动获取网页信息。爬虫的通用框架如下：
1.挑选种子URL；
2.将这些URL放入待抓取的URL队列；
3.取出待抓取的URL，下载并存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放入待抓取URL队列，进入下一循环；
4.分析已抓取队列中的URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一循环。
咳咳~
还是用一个具体的例子，来说明吧！
1.2 一个爬虫例子
爬虫获取网页信息和人工获取信息，其实原理是一致的，比如我们要获取电影的“评分”信息：
人工操作步骤：
获取电影信息的页面
定位（找到）到评分信息的位置
复制、保存我们想要的评分数据
爬虫操作步骤：
请求并下载电影页面信息
解析并定位评分信息
保存评分数据
感觉是不是很像？
1.3 爬虫的基本流程
简单来说，我们向服务器发送请求后，会得到返回的页面，通过解析页面之后，我们可以抽取我们想要的那部分信息，并存储在指定的文档或数据库中。这样，我们想要的信息就被我们“爬”下来啦~
2. Requests+Xpath 爬取豆瓣电影
Python 中爬虫相关的包很多：Urllib、requsts、bs4……我们从 requests+xpath 讲起，因为太容易上手了！学习之后你就会发现，BeautifulSoup 还是稍微有点难的。
下面我们用 requests+xpath 爬取豆瓣电影：
2.1 安装 Python 应用包：requests、lxml
如果是首次使用Requests+Xpath，首先需要安装两个包：requests和lxml，在终端分别输入以下两行代码即可（安装方法在第1节中已讲过）：
pip install requestspip install lxml
2.2 导入我们需要的 Python 模块
我们在jupyter中编写代码，首先导入我们需要的两个模块：
import requestsfrom lxml import etree
Python中导入库直接用”import+库名“，需要用库里的某种方法用”from+库名+import+方法名“。这里我们需要requests来下载网页，用lxml.etree来解析网页。
2.3 获取豆瓣电影目标网页并解析
我们要爬取豆瓣电影《肖申克的救赎》上面的一些信息，网站地址是：
https://movie.douban.com/subject/1292052/给定 url 并用 requests.get() 方法来获取页面的text，用 etree.HTML() 来解析下载的页面数据“data”。
url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/'data = requests.get(url).texts=etree.HTML(data)
2.4 获取电影名称
获取元素的Xpath信息并获得文本：
file=s.xpath('元素的Xpath信息/text()')
这里的“元素的Xpath信息”是需要我们手动获取的，获取方式为：定位目标元素，在网站上依次点击：右键 > 检查
快捷键“shift+ctrl+c”，移动鼠标到对应的元素时即可看到对应网页代码：
在电影标题对应的代码上依次点击 右键 > Copy > Copy XPath，获取电影名称的Xpath：
这样我们就把元素中的Xpath信息复制下来了：
//*[@id="content"]/h1/span[1]
放到代码中并打印信息：
film=s.xpath('//*[@id="content"]/h1/span[1]/text()')print(film)
2.5 代码以及运行结果
以上完整代码如下：
import requestsfrom lxml import etreeurl = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/'data = requests.get(url).texts=etree.HTML(data)film=s.xpath('//*[@id="content"]/h1/span[1]/text()')print(film)
在 Jupyter 中运行完整代码及结果如下：
至此，我们完成了爬取豆瓣电影《肖申克的救赎》中“电影名称”信息的代码编写，可以在 Jupyter 中运行。
2.6 获取其它元素信息
除了电影的名字，我们还可以获取导演、主演、电影片长等信息，获取的方式是类似的。代码如下：
director=s.xpath('//*[@id="info"]/span[1]/span[2]/a/text()') #导演actor1=s.xpath('//*[@id="info"]/span[3]/span[2]/a[1]/text()') #主演1actor2=s.xpath('//*[@id="info"]/span[3]/span[2]/a[2]/text()') #主演2actor3=s.xpath('//*[@id="info"]/span[3]/span[2]/a[3]/text()') #主演3time=s.xpath(‘//*[@id="info"]/span[13]/text()') #电影片长
观察上面的代码，发现获取不同“主演”信息时，区别只在于“a[x]”中“x”的数字大小不同。实际上，要一次性获取所有“主演”的信息时，用不加数字的“a”表示即可。代码如下：
actor=s.xpath('//*[@id="info"]/span[3]/span[2]/a/text()') #主演
完整代码如下：
import requestsfrom lxml import etreeurl = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/'data = requests.get(url).texts=etree.HTML(data)film=s.xpath('//*[@id="content"]/h1/span[1]/text()')director=s.xpath('//*[@id="info"]/span[1]/span[2]/a/text()')actor=s.xpath('//*[@id="info"]/span[3]/span[2]/a/text()')time=s.xpath('//*[@id="info"]/span[13]/text()')print('电影名称：',film)print('导演：',director)print('主演：',actor)print('片长：',time)
在jupyter中运行完整代码及结果如下：
3. 关于Requests
Requests库官方的介绍有这么一句话：Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库，人类可以安全享用。
这句话直接并霸气地宣示了 Requests 库是 python 最好的一个HTTP库。为什么它有这样的底气？如有兴趣请阅读 Requests 官方文档 。
Requests 常用的七种方法：
4. 关于解析神器 Xpath
Xpath 即为 XML 路径语言（XML Path Language），它是一种用来确定 XML 文档中某部分位置的语言。
Xpath 基于 XML 的树状结构，提供在数据结构树中找寻节点的能力。起初 Xpath 的提出的初衷是将其作为一个通用的、介于 Xpointer 与 XSL 间的语法模型。但是Xpath 很快的被开发者采用来当作小型查询语言。
可以阅读该文档了解更多关于 Xpath 的知识。
Xpath解析网页的流程：
1.首先通过Requests库获取网页数据
2.通过网页解析，得到想要的数据或者新的链接
3.网页解析可以通过 Xpath 或者其它解析工具进行，Xpath 在是一个非常好用的网页解析工具
常见的网页解析方法比较
正则表达式使用比较困难，学习成本较高
BeautifulSoup 性能较慢，相对于 Xpath 较难，在某些特定场景下有用
Xpath 使用简单，速度快（Xpath是lxml里面的一种），是入门最好的选择
注意：很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题，没有人帮答疑容易放弃。为此小编建了个Python全栈免费答疑.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，不懂的问题有老司机解决里面还有最新Python教程项目可拿,，一起相互监督共同进步！
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- 以下回答来自chatgpt:
可以使用Python内置的collections模块中的Counter类来实现。具体步骤如下：
1.导入collections模块。
2.定义一个函数，接受一个整数列表作为参数。在函数内部，创建一个Counter对象，使用它来统计列表中每个元素的出现次数，并返回一个字典类型的统计结果。
3.将字典类型的统计结果按照值（出现次数）降序排序，并返回排序后的结果。
4.若排序后的最大值只有一个，则直接返回结果字典中的最大值。否则，将最大值对应的键值对按键值排序，返回键值最小的那个键。
具体代码如下：
import collections def find_most_frequent(lst): # 统计元素出现次数 counter = collections.Counter(lst) # 按出现次数降序排序 sorted_counter = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 如果最大值只有一个，直接返回 if len(sorted_counter) == 1 or sorted_counter[0][1] > sorted_counter[1][1]: return sorted_counter[0][0] # 否则按键值排序返回键值最小的那个键 else: return sorted(sorted_counter[:2], key=lambda x: x[0])[0][0]这个函数的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为列表的长度。下面是一个例子：
>>> lst = [1, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5] >>> find_most_frequent(lst) 2在这个例子中，出现次数最多的元素是2，它在列表中出现了3次，其他出现3次的元素是1和3，但它们的值比2小，因此函数返回2。
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