可以用soup.findall()改写吗

BeautifulSoup对象没有findall()方法，正确的方法是使用find_all()方法来查找元素。find_all()方法可以接受多个参数，可以通过传递一个列表来查找多个元素类型的元素。示例代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup

# 将HTML页面的内容加载到BeautifulSoup对象中
html = '<div><span><a href="http://www.example.com">Example</a></span><span><a href="http://www.baidu.com">Baidu</a></span></div>'
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 查找所有的span元素下的a标签
a_tags = soup.find_all(['span', 'a'])

# 输出a标签中的文本内容
for a_tag in a_tags:
    if a_tag.name == 'a':
        print(a_tag.string)

这段代码会输出所有span元素下的a标签中的内容，即"Example"和"Baidu"。需要注意的是，find_all()方法返回的是一个列表，需要使用循环来遍历列表中的元素。

相关问题

改写这段代码，增加两个功能：1.输出的文本中有不相关内容，去掉这部分文字。2.将结果输出为csv文件

你可以通过修改现有代码来添加这两个功能。首先，需要引入pandas库来处理CSV格式的数据，同时可以使用正则表达式或字符串操作来过滤掉不相关的文本。以下是改写后的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 函数用于提取并清洗数据
def extract_data(url):
    response = requests.get(url)
    response.encoding = 'utf-8'

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    cleaned_data = []
    for left_list_box in soup.findAll('div', class_='left_list_box'):
        if left_list_box:
            title = left_list_box.find('a').get('title') if 'title' in left_list_box.find('a').attrs else ''
            banquan = left_list_box.find('div', class_='banquan').findAll('span')[1].text if 'banquan' in left_list_box.find('div', class_='banquan') else ''
            href = left_list_box.find('a')['href'] if 'href' in left_list_box.find('a') else ''

            # 清洗无关内容（这里假设无关内容是特定关键词，例如"广告"）
            if "广告" not in banquan:
                cleaned_data.append([title, banquan, href])

    return cleaned_data

# 初始化结果列表
data = []

# 提取前两页数据
for i in range(0, 2):
    url = "http://www.tanpaifang.com/tanjiaoyi/list_4_" + str(i) + ".html"
    page_data = extract_data(url)
    data.extend(page_data)

# 将数据转化为DataFrame并保存为CSV
df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Banquan', 'Link'])
df.to_csv('article_data.csv', index=False)

print("数据已成功保存至'article_data.csv'")

# 输出去除无关内容后的内容
for item in df.values:
    print(f'Title: {item[0]}, Banquan: {item[1]}, Link: {item[2]}')

在这个版本中，我们创建了一个`extract_data`函数，先提取数据，然后检查版权信息是否含有"广告"这个关键词，如果包含就不将其加入结果。最后，我们将结果存储在`DataFrame`中，并以CSV文件的形式保存。

采用cookies方式改写上面的程序

如果您希望使用 Cookies 的方式来进行爬取，您可以通过向请求头中添加 Cookies 来实现。以下是修改后的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头，包括 User-Agent 和 Cookies
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36',
    'Cookie': 'your_cookies_here'
}

# 请求页面
url = 'https://www.csdn.net/'
response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析页面内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取文章列表
articles = soup.find_all('div', class_='title')

# 打印文章标题
for article in articles:
    print(article.a.text.strip())

在上面的代码中，您需要将 `'your_cookies_here'` 替换为您自己的 Cookies。您可以在浏览器中登录 CSDN，然后使用开发者工具 (Developer Tools) 在请求头中找到包含 Cookies 的信息。

请注意，使用 Cookies 需要保护您的个人隐私和账户安全。请不要分享您的 Cookies 信息给他人，并定期更新您的 Cookies。

希望这对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。