请将下面代码进行注释 import urllib.request import re import pandas as pd import time def getdata(url): req = urllib.request.Request(url) req.add_header('User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36') data = urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8') str1 = str(data) pat = '''<tr> <td>(.?)</td> <td>(.?)</td> <td>(.?)</td> <td>(.?)(.?</td> <td>.?</td> </tr>''' result = re.compile(pat).findall(str1) return result if name == 'main': for i in range(1968, 2020): print('正在收集第%d年数据' % i) rank = [] country = [] zhou = [] total = [] url = 'https://www.kuaiyilicai.com/stats/global/yearly/g_gdp/' + str(i) + '.html' data = getdata(url) for j in range(0, len(data)): rank.append(data[j][0]) country.append(data[j][1]) zhou.append(data[j][2]) total.append(data[j][3]) dataframe = pd.DataFrame({'排名': rank, '国家/地区': country, '所在洲': zhou, 'GDP(美元计)': total}) dataframe.to_csv(str(i) + "年世界gdp排名.csv", index=False, sep=',', encoding="utf_8_sig", mode="a+") print(i, '年数据收集完成') time.sleep(2)

注释是程序员在代码中添加的一些解释，用于说明代码的作用、实现方法、变量含义等等。注释对于代码的阅读和维护非常重要。下面是对这段代码的注释：

# 导入所需模块
import urllib.request
import re
import pandas as pd
import time

# 定义获取数据的函数
def getdata(url):
    # 构造请求头，模拟浏览器访问
    req = urllib.request.Request(url)
    req.add_header('User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36')
    # 获取数据并解码
    data = urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8')
    # 用正则表达式提取所需数据
    str1 = str(data)
    pat = '''<tr> <td>(.*)</td> <td>(.*)</td> <td>(.*)</td> <td>(.*)(.*)</td> <td>.*</td> </tr>'''
    result = re.compile(pat).findall(str1)
    return result

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 循环爬取1968年到2019年的数据
    for i in range(1968, 2020):
        print('正在收集第%d年数据' % i)
        # 定义存储数据的四个列表
        rank = []
        country = []
        zhou = []
        total = []
        # 构造获取数据的网址
        url = 'https://www.kuaiyilicai.com/stats/global/yearly/g_gdp/' + str(i) + '.html'
        # 调用获取数据的函数获取数据
        data = getdata(url)
        # 将数据存储到四个列表中
        for j in range(0, len(data)):
            rank.append(data[j][0])
            country.append(data[j][1])
            zhou.append(data[j][2])
            total.append(data[j][3])
        # 将四个列表转换为数据框并存储为csv文件
        dataframe = pd.DataFrame({'排名': rank, '国家/地区': country, '所在洲': zhou, 'GDP(美元计)': total})
        dataframe.to_csv(str(i) + "年世界gdp排名.csv", index=False, sep=',', encoding="utf_8_sig", mode="a+")
        # 输出提示信息
        print(i, '年数据收集完成')
        # 暂停2秒，避免访问频率过高被封IP
        time.sleep(2)