:8080/meishi:1 Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found
时间: 2023-12-20 13:32:11 浏览: 30
根据提供的引用内容,Meishi是一个轻量级且易于安装的Ruby on Rails应用程序。它需要Rails 3.2版本,并使用Dav4Rack作为人类器官存储库。此外,Meishi还需要一些其他的gem,包括rspec-rails、capybara、simplecov等。
根据你提供的问题,错误信息显示了一个404(Not Found)的状态码,这意味着服务器无法找到请求的资源。这可能是由于以下原因之一导致的:
1. 资源路径错误:请确保
相关问题
从指定网站https://travel.qunar.com/p-cs300195-hangzhou-meishi中爬取需要的信息,包括页面的餐厅名称、星级、地址等信息,结果要求保存在与代码文件相同地址的目录下,文件名称为“qunar.csv”
好的,这是一个爬虫问题。我可以为您提供一些代码,但需要您安装相应的库。请问您是否已经安装了 requests、BeautifulSoup4 和 pandas 三个库?如果没有,可以在命令行中使用以下命令进行安装:
```
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas
```
安装完成后,您可以使用以下代码来爬取所需信息并保存为“qunar.csv”文件:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 设置请求头,模拟浏览器访问
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 请求页面
url = 'https://travel.qunar.com/p-cs300195-hangzhou-meishi'
resp = requests.get(url, headers=headers)
# 解析页面
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
restaurant_list = soup.select('.list_item')
data = []
for restaurant in restaurant_list:
name = restaurant.select_one('.tit > a').text.strip()
star = restaurant.select_one('.level > span').text.strip()
address = restaurant.select_one('.address').text.strip()
data.append([name, star, address])
# 将数据保存为 CSV 文件
df = pd.DataFrame(data, columns=['餐厅名称', '星级', '地址'])
df.to_csv('qunar.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
print('数据已保存至 qunar.csv 文件。')
```
运行完毕后,您就可以在与代码文件相同的目录下找到“qunar.csv”文件了。
python语言从网站 https://travel.qunar.com/p-cs300195-hangzhou-meishi 中爬取需要的信息,包括页面的餐厅名称、星级、地址等信息,结果要求保存在与代码文件相同地址的目录下,文件名称为“qunar.csv”
好的,你需要使用Python编程语言来实现这个功能,需要使用requests库和BeautifulSoup库来进行网页爬取和信息提取。以下是示例代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
url = "https://travel.qunar.com/p-cs300195-hangzhou-meishi"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
items = soup.find_all("div", class_="list_item")
results = []
for item in items:
name = item.find("span", class_="cn_tit").text
star = item.find("span", class_="cur_star")["style"].split(":")[-1].strip("%;")
address = item.find("span", class_="cn_tit_addr").text.strip()
results.append([name, star, address])
with open("qunar.csv", "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(["餐厅名称", "星级", "地址"])
writer.writerows(results)
```
这段代码会向指定的网址发送请求,然后使用BeautifulSoup库对响应的HTML进行解析,提取出需要的信息,并将结果保存在与代码文件相同地址的目录下,文件名称为“qunar.csv”。