方法一：使用&计算

lis1,lis2=[1,2],[1]

print(list(set(lis1) & set(lis2)))

输出为：[1]

方法二：使用python推导式计算

lst_a = [1,2,3,4,5]
lst_b = [3,4,5,6,7]
lst_c = [x for x in lst_b if x in lst_a]
# lst_c = [x for x in lst_a if x in lst_b]
print(lst_c)

输出

[3, 4, 5]

方法三：使用python集合的内置方法计算

L = [[1,2,3,4], [2,3,4,5], [3,4,5,6],[1,2,3,4,5,6]]
P = set(L[0]).intersection(*L[1:])
print(P)

输出

{3, 4}

python中，有各种各样删除的方法，每一种删除方法可以实现不同的删除效果。在对于python字典的操作过程中，如果面对着大量的错误字典元素，我们就要删除所有的元素，一个个删除十分麻烦。本文小编就向大家介绍python中实现删除字典所有项的clear()方法。

1、clear()方法

清除字典中所有的项，用于删除字典内所有元素。

这个是原地操作（类似于list.sort），所以无返回值（或返回None）

2、语法

D.clear()

3、使用实例

使用clear()方法实现一次性删除所有字典元素

d = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(d)
# 删除所有元素，允许d为{}
d.clear()
print(d)

以上就是python中用clear()方法实现删除字典所有元素的原理和实例，希望能对你有所帮助哦~

1.Scrapy

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。

2.PySpider

pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。

3.Crawley

Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等。

4、Portia

是一个开源可视化爬虫工具，可让使用者在不需要任何编程知识的情况下爬取网站!简单地注释自己感兴趣的页面，Portia将创建一个蜘蛛来从类似的页面提取数据。简单来讲，它是基于scrapy内核;可视化爬取内容，不需要任何开发专业知识;动态匹配相同模板的内容。