葡京在线开户直播答题热门应用简析

   2018首先圆除了李小璐举行头发,还有生意大佬集体撒币。    

平等、认识模块

冲顶大会、百万见义勇为、芝士超人、百万得主等多家阳台相继入局直播答题热潮,除了各商贸大佬自带流量,像《芝士超人》、《百万敢于》、《百万取胜下》这几乎款产品靠大直播平台,在2018年率先到家确实圈住了百万用户参与。

  
 什么是模块:一个模块就是一个暗含了python定义跟声明的公文,文件称就是加上.py的后缀,但实际上import加载的模块分为四只通用型

自从产品表现来拘禁,四慢产品相似度很高。从运营模式来拘禁,四款产品为几乎出自同一人之手。

    1.用python编写的代码(.py文件)

季迟迟产品基本照搬了美国底HQ Trivia。

    2.早就被编译为共享库二与DLL的C或C++扩展

它由六秒短视频平台Vine的创始人Rus
Yusupov创办,2017年8月标准上丝iOS版。紧接着12月的亚独礼拜,HQ
Trivia把奖金提高至10000美元,当天晚间底同时在线人数就突破40万。

    3.管好同一组模块的管

在国内,不管是花椒视频还是西瓜视频,上线直播答题模块后,从ASO100查及的苹果免费榜排名都有明确的疯长。花椒直播由500称开始他,一跃升及14称为,西瓜视频也打73称作,跃升至免费总榜第一号称。

    4.运用C编写并接连到python解释器的放开模块

实际上为奖金作为拉新、活跃用户之手法并无特别,但是给巨大奖金池,只要连答对12道题就可赢取,确实充分诱人。而且这种直播答题的经验,在国内比较异常,引流作用也酷肯定,17年提高就接近饱和的直播平台,似乎迎来了次人事。

    为何而采用莫模块?

简易概括一下直播答题的模式:平台每日固定有几乎单时间点,开始直播答题游戏。每场游戏12道题,每道题的答题时间为10秒钟,答对的气象下足持续介入本场游戏,答错出局。期间用户答错时可以应用复活卡,各平台对复活卡的利用还发出利用次数的限定。12道题全部回应的用户可平分本场游戏奖金,奖金要满足提现标准即可提现。

    如果你想脱离python解释器然后再进入,那么您前面定义之函数或变量都拿遗失,因此我们通常将先后写到文件被以便永久保存下来,需要时,就透过python
test.py 方式去实施,此时test.py被叫作脚本script。

直播时

季下阳台的直播时间分布主要汇集为19:00自此,平均每半单小时就是会有同样庙答题,每天每直播4会答题游戏。

直播时间好像,势必会招平台里的流量竞争,最为直接的竞争手段就是累砸钱。四小平台即的奖金池较刚上线时俱产生两样程度之晋级。直播答题的成品即来拘禁曾经到位了集聚流量之天职,在流量变现的题目及看似也并无是特地麻烦的题材。芝士超人和百万捷下本周个别获得大白汽车、美团的大宗广告费。

每当直播问答环节,也会见及时插入广告主的广告情节。或者直接在题材中体现。

为提升流量,芝士超人和表演者进行合作,湖南卫视当家主持人谢娜有微博表示都迷上“芝士超人”,并且与一起汪涵、“跑男成员”出题天才陈赫、吐槽大会李诞同担任“芝士超人出题官“。《百万见义勇为》签到奇葩说辩手陈铭、《百万战》签到《一立到底》主持人李好,都算得上文化精英。人气也许没有人气明星,但寓教于乐的程度会愈多。

直播答题鼻祖HQ的之常驻主播 Scott Rogowsky,也当 2017
年假季成为了全美家喻户晓的超新星,以至于当 Rogowsky
未经公司同意擅自接受传媒采访时,被
HQ威胁解雇,却引起了用户的官扶持(也未排除就是如出一辙糟糕 HQ策划的营销)。

出 Rogowsky
主持的相同意在便参赛者比其它代班主持而多众多,当代班主持出现常常,评论会叫
#NOTMYHOST、Free Scott 之类的留言全程刷屏。

    随着程序的升华,功能进一步多,为了方便管理,我们常见将文件分为一个个底文件,这样做程序的构造还清,方便管理。这时我们不仅可以吧这些文件作为脚本去实践,还可把它当做模块来导入到其他模块中,实现了效果的再度用。

倒规则

季小平台每场问答都发生12道题,每道题答题时间10秒钟。相对来说,奖金池越强之阳台,题目会又简短一点,也尽管见面发出还多之用户参与最终的平分奖金。

同是关联到先医学家,在百万英雄里遇见的题材是“扁鹊、华佗和鲁班,谁不是医学家”,而于冲顶大会遇到的问题是“扁鹊、华佗和张仲景,谁不是东汉末年的医学家”。

本来也不外乎,像芝士超人在1月10日进行的“血战到底”专场。当晚引发了100基本上万用户参与答题,答题持续了贴近一个时,共出现26鸣问题。为了公平起见,防止机器人答题或为质疑映客内部人员答题,“芝士超人”还特地设置了3单随机问题都由有题官李诞现场即兴抽取数字作为问题的机要信息,且答案内容并无发生现在弹题窗口达到,而是由于李诞口播,用户只能依据听到的情在弹窗上挑相应之选料项。参与答题用户直接答题,不断淘汰参赛用户,直至剩下最后一总人口。

4下阳台还发出复活机制,即经过邀请好友还是分享战绩来取得复活机会。由于12道题确实路子都于野蛮,即使你满腹经纶,说不定也会见吃这样的题目难倒

就此,复活卡对用户来说即使显示十分关键了,复活机制很好的就了此活之周旋裂变。

第二、常见模块分类

另外产品细节

12鸣题路子太野,对用户来说,能用到奖金这件事自就非常为难,如果的确拿到了奖金,想到的首先桩事定是截屏分享至朋友围。然鹅,事实上是,只要这同会会比达亦然摆在的复老一点即既十分受丁兴奋了。除此之外,还有排行榜及直播答题,互动弹幕的经验都能鼓舞用户与与享受比赛。

此外,不得不提的凡多数阳台的主席还是极品能墨迹的,12道题,居然能够出口20大多分钟。很多用户都见面容许产品推送提醒开场时,即使这样还是会见出用户会迟。但是,就是为主持人的爱墨迹,给了用户迟到的火候,晚来几乎分钟为未尝涉及。

尽管产品体验而言,目前底当即几迟迟直播答题APP都见面面世了卡顿、视频断线、弹不闹写、选不了书写、看无展现答案、莫名给去除出直播的题目,产品特性还有比好之优化空间。试想,几十单用户好不容来到了最后一开,结果也因bug失去了最后赢取奖金的空子,简直就是是自杀式的用户体验。

  常用模块一、

      collocations 模块

      时间模块

      random模块

      os模块

      sys模块

      序列化模块

      re模块

  常用模块二:这些模块和面向对象有关

      hashlib模块

      configparse模块

      logging模块

其三、正则表达式

譬如说咱平常见的那些注册页面吗的,都得我们输入手机号码吧,你想我们的电话号码也是来限制的吧(手机号码一共11各项,并且就坐13,14,15,17,18开端的数字这些特色)如果你的输入有无意就会见提示,那么实现者程序的语你觉得用While循环so
easy嘛,那么我们来瞧实现的结果。

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 1 while True:
 2     phone_number=input('请输入你的电话号码:')
 3     if len(phone_number)==11 and phone_number.isdigit()\
 4         and (phone_number.startswith('13')\
 5         or phone_number.startswith('14') \
 6         or phone_number.startswith('15') \
 7         or phone_number.startswith('17') \
 8         or phone_number.startswith('18')):
 9         print('是合法的手机号码')
10     else:
11         print('不是合法的手机号码')

认清手机号码是否合法

 

来看这个代码,虽说理解很易,但是本人还有复简短的措施。那咱们联合来瞧吧。

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 1 import re
 2 phone_number=input('请输入你的电话号码:')
 3 if re.match('^(13|14|15|17|18)[0-9]{9}$',phone_number):
 4     '''^这个符号表示的是判断是不是以13|14|15|17|18开头的,
 5     [0-9]: []表示一个字符组,可以表示0-9的任意字符
 6     {9}:表示后面的数字重复九次
 7     $:表示结束符
 8     '''
 9     print('是合法的手机号码')
10 else:
11     print('不是合法的手机号码')

判断手机号码输入是否合法

 

大家或许都醒的第一栽方法更简短吧,但是若自身给您打全文件被匹配配出所有的手机号码,你可知就此python写出来吗?但是导入re模块和运用正则表达式就得化解当时一个问题了。

这就是说什么是刚刚则也?

  首先你而清楚之凡,谈到正则,就一味与字符串相关了。在线测试工具 http://tool.chinaz.com/regex/

遵照您若为此‘1’去匹配‘1’,或者用‘2’去匹配‘2’,直接就是好匹配上。

字符组:[字符组]
在同一位置可能出现的各种字符组成了一个字符组,在正则表达式中用[]表示
字符分为很多类,比如数字,字母,标点等登。
假如你现在要求一个位置‘只能出现一个数字’,那么这个位置上的字符只能是0、1、2、3.......9这是个数之一。

字符组: 

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字符:

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量词:

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.^$

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*+?{}

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注意:前面的*,+,?等还是名缰利锁匹配,也就算是拼命三郎多的配合,后面加?就改成了非贪婪匹配,也不怕是惰性匹配。

贪欲匹配:

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差一点个常因此底配贪婪匹配

*?;重复任意次,但尽可能少重复 
+?:重复一次或更多次,但尽可能少重复 
??:重复0次或1次,但尽可能少重复
{n,m}:重复n到m次,但尽可能少重复 
{n,}: 重复n次以上,但尽可能少重复 

.*?的用法:

.是任意字符
*是取0到无限长度
?是非贪婪模式
和在一起就是取尽量少的任意字符,一般不会这么单独写,大多用在:
.*?x
意思就是取前面任意长度的字符,直到一个x出现

字符集:

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分组()与或|[^]:

(1)^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$     #^以数字0-9开始,
                                \d{13,16}重复13次到16次
                                $结束标志
上面的表达式可以匹配一个正确的身份证号码

(2)^[1-9]\d{14}(\d{2}[0-9x])?$      
#?重复0次或者1次,当是0次的时候是15位,是1的时候是18位

(3)^([1-9]\d{16}[0-9x]|[1-9]\d{14})$
#表示先匹配[1-9]\d{16}[0-9x]如果没有匹配上就匹配[1-9]\d{14}                                                     

 

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 1   举个例子,比如html源码中有<title>xxx</title>标签,用以前的知识,我们只能确定源码中的<title>和</title>是固定不变的。因此,如果想获取页面标题(xxx),充其量只能写一个类似于这样的表达式:<title>.*</title>,而这样写匹配出来的是完整的<title>xxx</title>标签,并不是单纯的页面标题xxx。
 2 
 3        想解决以上问题,就要用到断言知识。
 4 
 5        在讲断言之前,读者应该先了解分组,这有助于理解断言。
 6 
 7        分组在正则中用()表示,根据小菜理解,分组的作用有两个:
 8 
 9  
10 
11        n  将某些规律看成是一组,然后进行组级别的重复,可以得到意想不到的效果。
12 
13        n  分组之后,可以通过后向引用简化表达式。
14 
15  
16 
17  
18 
19        先来看第一个作用,对于IP地址的匹配,简单的可以写为如下形式:
20 
21        \d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}
22 
23        但仔细观察,我们可以发现一定的规律,可以把.\d{1,3}看成一个整体,也就是把他们看成一组,再把这个组重复3次即可。表达式如下:
24 
25        \d{1,3}(.\d{1,3}){3}
26 
27        这样一看,就比较简洁了。
28 
29       
30 
31 再来看第二个作用,就拿匹配<title>xxx</title>标签来说,简单的正则可以这样写:
32 
33        <title>.*</title>
34 
35        可以看出,上边表达式中有两个title,完全一样,其实可以通过分组简写。表达式如下:
36 
37        <(title)>.*</\1>
38 
39        这个例子实际上就是反向引用的实际应用。对于分组而言,整个表达式永远算作第0组,在本例中,第0组是<(title)>.*</\1>,然后从左到右,依次为分组编号,因此,(title)是第1组。
40 
41        用\1这种语法,可以引用某组的文本内容,\1当然就是引用第1组的文本内容了,这样一来,就可以简化正则表达式,只写一次title,把它放在组里,然后在后边引用即可。
42 
43        以此为启发,我们可不可以简化刚刚的IP地址正则表达式呢?原来的表达式为\d{1,3}(.\d{1,3}){3},里边的\d{1,3}重复了两次,如果利用后向引用简化,表达式如下:
44 
45        (\d{1,3})(.\1){3}
46 
47        简单的解释下,把\d{1,3}放在一组里,表示为(\d{1,3}),它是第1组,(.\1)是第2组,在第2组里通过\1语法,后向引用了第1组的文本内容。
48 
49        经过实际测试,会发现这样写是错误的,为什么呢?
50 
51        小菜一直在强调,后向引用,引用的仅仅是文本内容,而不是正则表达式!
52 
53        也就是说,组中的内容一旦匹配成功,后向引用,引用的就是匹配成功后的内容,引用的是结果,而不是表达式。
54 
55        因此,(\d{1,3})(.\1){3}这个表达式实际上匹配的是四个数都相同的IP地址,比如:123.123.123.123。
56 
57       
58 
59        至此,读者已经掌握了传说中的后向引用,就这么简单。

对于分组的知道

 分组命名:语法(?p<name>)注意先命名,后正则

import  re
import re
ret=re.search('<(\w+)>\w+<(/\w+)>','<h1>hello</h1>')   
print(ret.group())
# 给分组起个名字。就用下面的分组命名,上面的方法和下面的分组命名是一样的,只不过就是给命了个名字
ret=re.search('<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>','<h1>hello</h1>')

#(?P=tag_name)就代表的是(\w+)  

print(ret.group()) # 了解(和上面的是一样的,是上面方式的那种简写) 
ret=re.search(r'<(\w+)>\w+</\1>','<h1>hello</h1>') 
print(ret.group(1))

 

 

 

转义符:

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四、re模块

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 1 # 1.re模块下的常用方法
 2 # 1.findall方法
 3 import re
 4 ret = re.findall('a','eva ang  egons')
 5 # #返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里
 6 print(ret)
 7 
 8 # 2.search方法
 9 # 函数会在字符串中查找模式匹配,只会找到第一个匹配然后返回
10 # 一个包含匹配信息的对象,该对象通过调用group()方法得到匹配的
11 # 字符串,如果字符串没有匹配,则报错
12 ret = re.search('s','eva ang  egons')#找第一个
13 print(ret.group())
14 
15 
16 # 3.match方法
17 print(re.match('a','abc').group())
18 #同search,只从字符串开始匹配,并且guoup才能找到
19 
20 
21 # 4.split方法
22 print(re.split('[ab]','abcd'))
23 #先按'a'分割得到''和'bcd',在对''和'bcd'分别按'b'分割
24 
25 
26 # 5.sub方法
27 print(re.sub('\d','H','eva3sdf4ahi4asd45',1))
28 # 将数字替换成'H',参数1表示只替换一个
29 
30 
31 # 6.subn方法
32 print(re.subn('\d','H','eva3sdf4ahi4asd45'))
33 #将数字替换成’H‘,返回元组(替换的结果,替换了多少次)
34 
35 
36 # 7.compile方法
37 obj = re.compile('\d{3}')#将正则表达式编译成一个正则表达式对象,规则要匹配的是三个数字
38 print(obj)
39 ret = obj.search('abc12345eeeee')#正则表达式对象调用search,参数为待匹配的字符串
40 print(ret.group()) #.group一下就显示出结果了
41 
42 # 8.finditer方法
43 ret = re.finditer('\d','dsf546sfsc')#finditer返回的是一个存放匹配结果的迭代器
44 # print(ret)#<callable_iterator object at 0x00000000021E9E80>
45 print(next(ret).group())#查看第一个结果
46 print(next(ret).group())#查看第二个结果
47 print([i.group() for i in ret] )#查看剩余的左右结果

re模块相关的方法

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1 import re
2 ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com','www.oldboy.com')
3 print(ret)   #结果是['oldboy']这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可
4 
5 ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com','www.oldboy.com')
6 print(ret) #['www.oldboy.com']

findall的先期级查询

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1 ret = re.split('\d+','eva123dasda9dg')#按数字分割开了
2 print(ret) #输出结果:['eva', 'dasda', 'dg']
3 
4 ret = re.split('(\d+)','eva123dasda9dg')
5 print(ret) #输出结果:['eva', '123', 'dasda', '9', 'dg']
6 # 
7 # 在匹配部分加上()之后和不加括号切出的结果是不同的,
8 # 没有括号的没有保留所匹配的项,但是有括号的却能够保留了
9 # 匹配的项,这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的

split的先行级查询

五、re模块和正则表达式的涉

re模块和正则表达式没有一点毛线关系。re模块和正则表达式的涉看似于time模块和时间的涉嫌,你从未攻python之前,也不亮堂发生一个time模块,但是若曾经认时了呀,12:30就算代表中午十二触及半。时间发生谈得来之格式,年月日经常转,已改成同栽规则。你曾牢记于心了,time模块只不过是python提供被我们的足一本万利我们操作时的一个家伙而已。

六、collections模块

当置放数据类型(dict,list,set,tuple)的底子及,collections
模块还提供了几乎单附加的数据类型:

1.namedtuple:生成可以利用名字来走访元素内容之tuple

2.deque:双向队列(两头都只是进可发生,但是非克赢得中间的值),可以快的由另外一侧追加和生产对象

3.Counter:计数器,主要为此来计数

4.OrderedDict:有序字典

5.defaultdict:带有默认值的字典

namedtuple:

  我们掌握tuple可以表示未换集合,例如,一个碰的第二维坐标就足以代表成:p=(1,2)

可,看到(1,2),很为难看起之tuple是故来代表坐标的。

那,我们的namedtuple就可知就此上了。 

namedtuple(‘名称’,‘属性list’)

from  collections import namedtuple
point = namedtuple('point',['x','y'])
p = point(1,2)
print(p.x,p.y)、

Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])#用坐标和半径表示一个圆

deque 

单向队列
# import queue  #队列模块
# q = queue.Queue()
# q.put(10)
# q.put(20)
# q.put(30)
# # 10 20 30
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())
# print(q.get())

deque是为了迅速落实插入和去操作的双向队列,适用于行和货栈

from collections import deque
q = deque(['a','b','c'])
q.append('ee')#添加元素
q.append('ff')
q.append('qq')
print(q)
q.appendleft('www')#从左边添加
print(q)


q.pop() #删除元素
q.popleft() #从左边删除元素
print(q)

OrderedDict

下字典时,key是无序的。在针对字典做迭代时,我们无能为力确定key的逐条。如果要是维持key的依次,可以用OrderedDict

from collections import OrderedDict

d = {'z':'qww','x':'asd','y':'asd','name':'alex'}
print(d.keys()) #key是无序的

od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(od)# OrderedDict的Key是有序的 
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

 注意,OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列,不是Key本身排序:

od = OderedDict ()

od[‘z’]=1

od[‘y’]=2

od[‘x’]=3

print(od.keys())   #以插入额key的相继返回

defaultdict

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 1 d = {'z':'qww','x':'asd','y':'asd','name':'alex'}
 2 print(d.keys())
 3 from  collections import defaultdict
 4 values = [11,22,33,44,55,66,77,88,99]
 5 my_dict = defaultdict(list)
 6 for v in values:
 7     if v>66:
 8         my_dict['k1'].append(v)
 9     else:
10         my_dict['k2'].append(v)
11 print(my_dict)

找大于66和小于66的

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1 from collections import defaultdict
2 dd = defaultdict(lambda: 'N/A')
3 dd['key1'] = 'abc'
4 print(dd['key1']) # key1存在
5 
6 print(dd['key2']) # key2不存在,返回默认值

defaultdict

Counter

Counter类的目的是为此来跟值出现的次数。它是一个无序的容器类,以字典的键值对形式储存,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是自由的Interger(包括0以及负数)。Counter类和其它语言的bags或multisets很相像。

from collections import Counter
c = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(c)
# 输出:Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})

其他详细内容 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html