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2.py

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+import json
+from collections import defaultdict
+
+# 读取数据
+with open("movies.json", "r", encoding="utf-8") as f:
+    data = json.load(f)
+movies = data.get("movies", [])
+
+# ① 找出评分最高和最低的电影
+if movies:
+    # 按rating排序，处理可能的空值
+    sorted_by_rating = sorted(movies, key=lambda x: float(x["rating"]) if x["rating"] else 0)
+    lowest = sorted_by_rating[0]
+    highest = sorted_by_rating[-1]
+    print("评分最低：", lowest["title"], lowest["rating"])
+    print("评分最高：", highest["title"], highest["rating"])
+else:
+    print("无电影数据")
+
+# ② 统计各类型的电影数量（注意genre可能是列表或字符串，这里按常见的逗号分隔处理）
+genre_count = defaultdict(int)
+for movie in movies:
+    genres = movie["genre"]
+    # 如果genre是字符串，按逗号分割；如果是列表，直接遍历
+    if isinstance(genres, str):
+        genres = [g.strip() for g in genres.split(",")]
+    for g in genres:
+        genre_count[g] += 1
+print("\n各类型电影数量：", dict(genre_count))
+
+# ③ 统计各导演的电影数量
+director_count = defaultdict(int)
+for movie in movies:
+    director = movie["director"]
+    director_count[director] += 1
+print("\n各导演电影数量：", dict(director_count))
+
+# ④ 统计2020年（含）以后上映的电影数量
+count_2020 = 0
+for movie in movies:
+    year = movie["year"]
+    if isinstance(year, (int, float)) and year >= 2020:
+        count_2020 += 1
+    elif isinstance(year, str) and year.isdigit() and int(year) >= 2020:
+        count_2020 += 1
+print(f"\n2020年（含）以后上映的电影数量：{count_2020}")

text.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+import requests
+import json
+
+# 目标网址
+url = "https://exam.detr.top/exam-b/movies"
+
+# 发送请求获取网页内容
+response = requests.get(url)
+response.encoding = "utf-8"  # 避免中文乱码
+
+# 1. 保存原始网页源码为 movies.html
+with open("movies.html", "w", encoding="utf-8") as f:
+    f.write(response.text)
+
+# 假设网页返回的是包含数据编号和电影列表的JSON（若实际结构不同，可根据网页返回调整）
+# 先解析响应内容（如果网页是HTML+JS渲染，可能需要用BeautifulSoup提取数据）
+# 这里先按题目要求，提取数据编号和10部电影信息
+# 注意：如果网页是静态HTML，需用BeautifulSoup解析；如果是直接返回JSON，直接json.loads即可
+
+# 方式1：如果网页直接返回JSON（示例，需根据实际网页结构调整）
+try:
+    data = json.loads(response.text)
+except json.JSONDecodeError:
+    # 方式2：如果是HTML，用BeautifulSoup提取数据（这里给通用模板）
+    from bs4 import BeautifulSoup
+    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
+    # 假设数据在script标签中，或直接在HTML表格/列表中，需根据实际结构提取
+    # 这里为了适配题目，先模拟数据结构（实际使用时替换为真实提取逻辑）
+    data = {
+        "data_id": "demo_id",  # 数据编号，根据网页实际获取
+        "movies": []  # 10部电影列表，每部包含题目要求的键
+    }
+
+# 提取数据编号和电影信息（按题目要求的键）
+result = {
+    "data_id": data.get("data_id", ""),
+    "movies": []
+}
+for movie in data.get("movies", []):
+    # 按题目要求保留指定键
+    filtered_movie = {
+        "id": movie.get("id"),
+        "title": movie.get("title"),
+        "director": movie.get("director"),
+        "year": movie.get("year"),
+        "rating": movie.get("rating"),
+        "duration": movie.get("duration"),
+        "genre": movie.get("genre"),
+        "actors_count": movie.get("actors_count")
+    }
+    result["movies"].append(filtered_movie)
+
+# 保存为 movies.json
+with open("movies.json", "w", encoding="utf-8") as f:
+    json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=4)