import requests from bs4 import BeautifulSoup from openpyxl import Workbook url = 'http://124.95.133.164/work/xjlp/new_building.jsp' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') table = soup.select_one('table.table') rows = table.select('tr') workbook = Workbook() sheet = workbook.active for row in rows: cells = row.select('td') if len(cells) > 0: values = [cell.text.strip() for cell in cells] sheet.append(values) workbook.save('data.xlsx')workbook = Workbook() sheet = workbook.active for row in rows: cells = row.select('td') if len(cells) > 0: values = [cell.text.strip() for cell in cells] sheet.append(values) workbook.save('data.xlsx')这段代码报错NoneType' object has no attribute 'select'怎么改

根据你提供的代码，报错出现在以下这段代码中：

table = soup.select_one('table.table')
rows = table.select('tr')

这个错误通常出现在soup.select_one()没有找到任何元素时。当无法找到匹配的元素时，select_one()方法返回None，因此当你尝试对其调用select()方法时，就会出现"NoneType' object has no attribute 'select'"的错误。

为了解决这个问题，你需要确保在调用select()方法之前，已经成功地找到了匹配的元素。以下是一种可能的解决方法：

table = soup.find('table', {'class': 'table'})
if table:
    rows = table.find_all('tr')
    # rest of the code
else:
    print("Table not found")

在这个解决方案中，我们使用了BeautifulSoup的find()方法来寻找class为"table"的table元素。如果找到了这个元素，我们就可以继续使用find_all()方法来找到所有的tr元素。如果没有找到这个元素，我们就可以输出一条错误信息。

你可以根据自己的需求，使用类似的方法来解决这个问题。

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用python爬取http://124.95.133.164/work/xjlp/new_building.jsp

好的，您想要用Python爬取http://124.95.133.164/work/xjlp/new_building.jsp这个网页的内容是吗？使用Python进行爬虫可以使用第三方库requests和BeautifulSoup来实现。首先需要安装这两个库，可以使用以下命令进行安装：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

接着，可以使用以下代码获取网页内容并解析：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://124.95.133.164/work/xjlp/new_building.jsp"
response = requests.get(url)
html = response.content.decode('utf-8')
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
print(soup.prettify())

这段代码首先使用requests库获取网页内容，然后使用BeautifulSoup把HTML代码解析为可读性更高的形式。通过print(soup.prettify())可以输出整个网页的HTML代码。

用python爬取网页http://124.95.133.164/work/xjlp/new_building.jsp到表格

好的，可以使用Python中的requests和BeautifulSoup库来实现网页爬取和数据提取。以下是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送GET请求并获取网页内容
url = 'http://124.95.133.164/work/xjlp/new_building.jsp'
response = requests.get(url)
html = response.content

# 使用BeautifulSoup解析网页内容并提取表格数据
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'class': 'table'})
rows = table.find_all('tr')
data = []
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    cols = [col.text.strip() for col in cols]
    data.append(cols)

# 将数据保存到DataFrame中并输出到控制台
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

这段代码会将从网页中提取的表格数据保存到一个DataFrame中，并输出到控制台。你可以根据需要对输出格式进行调整。